RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与文本生成的技术框架，通过动态检索外部知识库来增强大语言模型的输出准确性和事实性。RAG技术通过结合检索与生成，有效解决了传统大语言模型的知识更新滞后和幻觉问题。Spring AI等框架提供了Java生态下实现RAG系统的基础组件，开发者可以基于此构建企业级的知识增强应用。根据业务需求设计合适的分块策略选择合适

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与文本生成的技术框架，通过动态检索外部知识库来增强大语言模型的输出准确性和事实性。RAG技术通过结合检索与生成，有效解决了传统大语言模型的知识更新滞后和幻觉问题。Spring AI等框架提供了Java生态下实现RAG系统的基础组件，开发者可以基于此构建企业级的知识增强应用。根据业务需求设计合适的分块策略选择合适

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与文本生成的技术框架，通过动态检索外部知识库来增强大语言模型的输出准确性和事实性。RAG技术通过结合检索与生成，有效解决了传统大语言模型的知识更新滞后和幻觉问题。Spring AI等框架提供了Java生态下实现RAG系统的基础组件，开发者可以基于此构建企业级的知识增强应用。根据业务需求设计合适的分块策略选择合适

智能体（Agent）是一种能够感知环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的软件实体。在现代技术中，Agent已从简单的脚本演变为能够处理复杂、动态任务的智能系统，广泛应用于机器人学、软件自动化、游戏AI和虚拟助手等领域。感知（理解环境与数据）、决策（基于信息做出判断）、执行（将决策转化为行动）和学习（从经验中持续改进）。与传统自动化工具（如固定工作流的RPA）相比，Agent的核心区别在于其自主性

智能体（Agent）是一种能够感知环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的软件实体。在现代技术中，Agent已从简单的脚本演变为能够处理复杂、动态任务的智能系统，广泛应用于机器人学、软件自动化、游戏AI和虚拟助手等领域。感知（理解环境与数据）、决策（基于信息做出判断）、执行（将决策转化为行动）和学习（从经验中持续改进）。与传统自动化工具（如固定工作流的RPA）相比，Agent的核心区别在于其自主性

ReAct范式是推理（Reasoning）-> 行动（Acting）-> 观察（Observe）的闭环循环，让AI从“纸上谈兵”的纯语言模型，变成“手脑并用”的智能执行体。ReAct三大核心优势：1. 突破幻觉边界传统LLM问题：遇到知识盲区时编造答案ReAct解决方案：不知道就去查，通过工具调用获取实时、准确的外部信息实际效果：回答的准确性从“模型训练数据的局限”提升到“真实世界的边界”2. 克

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