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深入理解 Agent 架构:不止是流程,更是智能如何涌现
ReAct:边想边做,适合简单小事;Plan-Act:先计划再做,适合固定流程;Plan-Act-Reflect:会计划、会改错,适合复杂事;ToT:多想几条路,适合难推理的事;Multi-Agent:找帮手分工,适合超复杂事;Agent+RAG:查资料再做事,适合专业事;端到端:自己摸索,偏研究。其实不用记太多,知道办什么事,选什么套路就够了——简单事用ReAct,固定事用Plan-Act,复杂

ChatClient 全家桶保姆级博客讲解
概念作用通俗比喻ChatClient核心聊天入口,Builder 模式流式调用专属聊天框default给 ChatClient 设默认配置,避免重复代码预设常用话术Options精细控制 AI 生成行为(温度、token 等)AI 控制面板让 AI 调用外部 Java 方法(查天气、算数学等)插件市场对话的核心结构:人设 + 问题定人设 + 提问Advisors对话前后的拦截器(RAG、审核、日志

我花了 3 小时吃透:Spring AI 核心三剑客 ChatModel、Prompt、ChatResponse 到底怎么用?
ChatModel = 调用AI的工具(入口)Prompt = 你给AI的问题(输入)ChatResponse= AI 返回的答案(输出)

到底了







