这套也是直接跑在生产上的。生态这一年长得很快——Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Google、Ollama、各家国产兼容端点基本都有 starter，MCP、向量库、observability 也都接上了，社区还有 spring-ai-community 那一摞 utils 可以挑着用。一次性、定时、cron 周期，这些都不是会话内能搞定的，得有个真正的调度器。JobRunr

去年我们团队在做一个智能客服项目时，需要在Java应用中集成大语言模型能力。当时Spring AI还没发布1.0版本，我们踩了不少坑。现在Spring AI 1.0已经发布，API稳定了很多，我来分享一下在生产环境中的实战经验。Spring AI 1.0已经是一个可以投入生产的成熟框架。它的统一API设计让我们在切换模型提供商时非常方便，RAG支持也很完善。适用场景智能客服、问答系统文档摘要、内容

更糟的是，AI 有时会偏离当前目标，不再专注于完成转换，而是“另起炉灶”，试图再生成一个工具来解决问题。在某些场景下，比如只是做原型设计时，其实并不希望执行代码转换，开发者如果想跳过，还需要额外指定 Git 参数，使用成本较高。再者，skill 文件需要放在代码仓库中，如果有更新，还得再同步到用户目录并执行额外操作，维护起来也不方便。为了减少“读代码”带来的不确定性，我设计了一个 MCP Serv

这套也是直接跑在生产上的。生态这一年长得很快——Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Google、Ollama、各家国产兼容端点基本都有 starter，MCP、向量库、observability 也都接上了，社区还有 spring-ai-community 那一摞 utils 可以挑着用。一次性、定时、cron 周期，这些都不是会话内能搞定的，得有个真正的调度器。JobRunr

这套也是直接跑在生产上的。生态这一年长得很快——Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Google、Ollama、各家国产兼容端点基本都有 starter，MCP、向量库、observability 也都接上了，社区还有 spring-ai-community 那一摞 utils 可以挑着用。一次性、定时、cron 周期，这些都不是会话内能搞定的，得有个真正的调度器。JobRunr

作为一个8年的Java开发，我发现今年面试的后端都有几个相似的缺点，往往导致他们到嘴的offer悄然飞走，还是需要引以为戒，不然机会与时间都在浪费！！所以总结了上半年各类 Java 面试题，初中级和中高级都有，包括 Java 基础，知识面试题库，开源框架面试题库，操作系统面试题库，面试题库，Tcp 面试题库，架构设计与分布式面试题库，算法面试题库，数据库面试题库，消息队列面试题库，缓存面试题库；有

作为一个8年的Java开发，我发现今年面试的后端都有几个相似的缺点，往往导致他们到嘴的offer悄然飞走，还是需要引以为戒，不然机会与时间都在浪费！！所以总结了上半年各类 Java 面试题，初中级和中高级都有，包括 Java 基础，知识面试题库，开源框架面试题库，操作系统面试题库，面试题库，Tcp 面试题库，架构设计与分布式面试题库，算法面试题库，数据库面试题库，消息队列面试题库，缓存面试题库；有

解决痛点：通用技能满足不了个性化需求，想自己封装专属的工作流技能核心能力：引导你创建自定义技能；封装重复的工作流；生成标准化的技能包；支持发布到社区触发场景：当你说「帮我创建一个自定义技能」「封装一个专属的工作流」时自动激活实测感受：进阶玩家必备，能把你日常重复的工作流封装成技能，一劳永逸，大幅提升效率。自定义技能开发：用本文推荐的技能，它会引导你一步步创建自己的技能，把你日常重复的工作流封装成技

你想让AI Agent帮你从零开始构建一个完整的Web应用，你把需求告诉Agent："帮我做一个聊天应用，能取代Facebook的那种"。Agent开始干活了，它读需求、写代码、创建文件，一切看起来很顺利，几个小时后，你打开项目一看——妥妥的豆腐渣工程，到处是写了一半的功能，有些代码逻辑甚至互相矛盾。恭喜你遇到了一个根本性的问题：Agent会失忆。

2026 年的 Java AI 开发，不是 "谁取代谁" 的故事。Spring AI是 Spring 生态的 AI 标准答案。如果你是 Spring Boot 的忠实用户，选它不会有错。2.0 GA 发布后，其成熟度将再上一个台阶——但也要准备好迎接 Boot 4 + Jackson 3 的升级潮。是生态最广的 Java AI 工具箱。30+ 向量存储、声明式 API、Red Hat/Micros