📌 大模型接入方式全解析：API、本地与SDK对比 本文系统介绍大语言模型（LLM）的三种主流接入方式及其应用场景： API接入 - 通过HTTP请求调用云端模型服务，适合快速集成开发，无需管理硬件资源，但依赖网络且存在数据隐私风险。 本地部署 - 下载开源模型在自有硬件运行，保障数据安全但需高性能设备支持，适合对隐私要求高的场景。 SDK接入 - 官方封装的高层接口（如Python/Java库

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本文介绍了Agent（智能体）的概念，它是一种基于大语言模型的自主性软件实体，能够感知环境、决策并执行任务。文章重点讲解了链式工作流（Chain Workflow）模式，通过将复杂任务拆解为有序子步骤（如意图识别 → 信息提取 → 答案生成）来提升处理准确率，并提供了一个基于Spring AI的三步链式处理代码示例，展示了从用户输入到最终答案的完整流程。最后强调多Agent协作系统（Agents）

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摘要： 本文探讨AI工程中的提示词设计方法，重点介绍如何通过结构化要素（目标、背景、受众等）构建高质量提示词。提出CO-STAR框架系统化组织提示词要素，并分享三大实用技巧：1）少样本提示——通过示例教会AI预期格式；2）思维链提示——要求AI展示推理过程；3）自我一致性——多路径推理选取共识答案。文章强调提示词已非简单输入，而是"高度敏感的代码"，需通过工程化方法将不确定的A

这篇文章介绍了Tool Calling的概念及其在大模型中的应用。Tool Calling是一种AI交互模式，允许语言模型智能调用外部工具实现功能扩展。文章通过Java代码示例展示了如何使用@Tool注解定义工具（如获取当前时间的工具），并注册到ChatClient中供模型调用。作者解释了Tool Calling的工作原理：模型根据工具描述决定调用时机，应用程序负责执行工具并返回结果。这种机制使大