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针对 Java 生态下 Agent 开发的核心痛点：架构僵化、安全风险高、集成难度大、优化闭环缺失，框架以 ReAct 范式为基础，构建了 “自主规划 + 可控执行 + 数据驱动进化” 的技术架构体系，既满足企业级应用的稳定性要求，又能依托。内置 GUI、文件系统、移动端等开箱即用的沙箱环境，实现工具执行的高度隔离，防止敏感资源访问与不可控行为，全面支撑浏览器自动化、训练评测等复杂场景的安全需求。

但如果你补充了 “这家公司是做新能源电池的，2024 年营收 120 亿，净利润 15 亿，同比增长 20%，主要客户是特斯拉和比亚迪”，这些补充信息就是 “上下文”，有了这些，AI 才能给出具体、准确的分析。到 2025 年，随着大模型成为各行业的 “基础工具”，这项能力会像今天的 “办公软件操作” 一样，成为职场人的必备技能，甚至更重要。比如：“职场汇报类”“数据分析类”“文案创作类”，你可以

CPU/GPU 提供商层、基础设施/基础层、数据库、ETL（提取、加载、转换）层、基础模型层、模型路由层、AI 智能体协议层、AI 智能体编排层、AI 智能体认证层、AI 智能体可观测层、工具层、认证层、记忆层、前端层。CPU/GPU 提供商层、基础设施/基础层、数据库、ETL（提取、加载、转换）层、基础模型层、模型路由层、AI 智能体协议层、AI 智能体编排层、AI 智能体认证层、AI 智能体可

另一类实践是在数据层（SQL/SPL 环境）直接调用大模型执行自动化评估，核心优势是将 Agent 评估纳入传统数据处理流水线，与数据分析、A/B 测试、观测天然融合，形成 “数据采集→自动化评估→构建新数据集→后训练” 的数据飞轮。评估工程不仅是质量保障手段，更是 Agent 的 “成长引擎”，通过持续、自动化的反馈闭环，让模型不断逼近人类偏好。AI 智能体的核心是基于概率模型的推理与生成，结果

这里会有一个 “控制智能体”，负责把任务分配给对应的专精智能体。问法律问题，就转给 “法律智能体”。有一个 “顶层规划智能体”，负责把任务分给 “执行智能体”，跟踪进度，最后做决策。每个智能体负责不同的子任务，比如：有的做数据提取、有的做网页检索、有的做内容总结。它是 “上下文感知型智能体路由” 的基础，现在新兴的 MCP/A2A 类框架里都能看到这种模式。我们很快就意识到，要搭建高效的系统，得用

对开发者来说，不用纠结于 “追最新的工具”，而是要理解底层架构的核心能力，因为工具会过时，但网关、运行时、可观测这些 “基本功”，会一直是 AI 应用落地的关键。OpenAI 推出 Function Calling，Anthropic 发布 MCP 协议（跨模型工具互通），尤其是 MCP，直接打破了不同模型的工具壁垒，以前模型 A 的工具不能给模型 B 用，现在靠 MCP 能统一调用，大幅激活了生

但在企业级应用中，Agent 多部署于远端服务端，大模型会将自身视为与人类平等的个体，设计提示词时应避免使用 "工具""LLM""大模型" 等术语，采用拟人化表述，减少 Agent 的理解偏差，提升交互自然度。未来，我们将进一步优化决策 Agent 的智能度，提升多轮交互的上下文理解能力，探索基于用户画像的个性化问询策略，让人机回路更高效、更贴合人类使用习惯。用户明确拒绝答复时，终端返回预设文本（

很明显，这种方法将确保高语义准确性，因为大语言模型具备世界知识，能理解上下文和含义，这超出了上面四种方法中使用的简单启发式方法。因为每个文本块包含的信息更丰富，它提高了检索的准确性，这反过来又使得大语言模型（LLM）生成的回答更加连贯和相关。但是，这样做有个大问题。和固定大小的块相比，这种方法同样保留了语言的自然流畅性，并且保留了完整的语义。和固定大小的文本块不同，这种方法保持了语言的自然流畅性，