本文介绍了如何利用Spring AI 1.0框架构建企业级AI Agent，实现自然语言处理HR系统操作。文章首先展示了Agent的实际效果：通过3行自然语言指令完成原本需要多次点击的HR系统操作。然后深入解析了Agent的核心机制ReAct框架（Reasoning+Acting循环），并对比了Java生态中Spring AI与LangChain4j两大框架的特点。文章提供了详细的实现步骤，包括项

本文档详细介绍了在单台服务器上部署Redis 6.2.20 Cluster的步骤，包括目录规划、配置文件设置和脚本编写。方案部署了3个Redis主节点（端口7000-7002），提供分片功能但不具备高可用性。文档提供了节点配置模板、启动脚本、集群创建脚本和停止脚本，并说明了密码设置（Redis@123456）和目录结构。部署完成后，通过执行启动脚本和集群创建脚本即可完成Redis Cluster的

大模型翻译平台建设需超越单纯翻译功能，构建企业级翻译能力底座。核心在于搭建支持商业化交付、私有化部署的全生命周期平台，包含五大业务架构层：用户角色、翻译场景、任务流程、翻译资产和运营治理。技术架构应采用分层设计，解耦业务、文档与模型，确保平台可扩展性和稳定性。建设策略上，核心平台能力需自研（如任务流程、术语管理），基础能力可外采（如OCR、文档解析）。实施路径分三阶段：先建立可交付的企业平台基线，

从2017年的Transformer论文到2026年的今天，不到十年时间，大模型已经让「通用人工智能」从一个科幻概念变成了一个工程问题。这在人类技术史上几乎是前所未有的速度。而我们正站在这个时代的起点。不管是做应用层的产品、中间层的工具，还是底层的基础设施，这个赛道都足够的宽、足够的深。

2026大模型技术全景：从"写代码"到"做工程" 2026年，大模型技术已进入工程化落地阶段，从追求参数规模转向解决实际问题。国产模型如GLM-5、Kimi K2.5跻身全球第一梯队，MoE架构和量化技术大幅降低推理成本。关键技术包括世界模型、具身智能和多智能体系统，应用场景覆盖工业、医疗、物流等领域。未来趋势将聚焦AI行动能力、多智能体协同和绿色可持续发展。开发者应拥抱开源模型、掌握Agent编

2026大模型技术全景：从"写代码"到"做工程" 2026年，大模型技术已进入工程化落地阶段，从追求参数规模转向解决实际问题。国产模型如GLM-5、Kimi K2.5跻身全球第一梯队，MoE架构和量化技术大幅降低推理成本。关键技术包括世界模型、具身智能和多智能体系统，应用场景覆盖工业、医疗、物流等领域。未来趋势将聚焦AI行动能力、多智能体协同和绿色可持续发展。开发者应拥抱开源模型、掌握Agent编

本文介绍了如何将AI Agent与Flowable工作流引擎深度整合的创新方案。文章首先指出两种常见错误思路：完全用Agent替代工作流引擎或在Agent中硬编码流程逻辑，强调了两者互补而非替代的关系。正确的做法是让Flowable管理流程骨架，Agent负责节点内的智能判断。 文章详细讲解了实现方案：通过将Agent包装成JavaDelegate接口，使其能够作为ServiceTask嵌入Flo

本文介绍了如何将AI Agent与Flowable工作流引擎深度整合的创新方案。文章首先指出两种常见错误思路：完全用Agent替代工作流引擎或在Agent中硬编码流程逻辑，强调了两者互补而非替代的关系。正确的做法是让Flowable管理流程骨架，Agent负责节点内的智能判断。 文章详细讲解了实现方案：通过将Agent包装成JavaDelegate接口，使其能够作为ServiceTask嵌入Flo

文章摘要： 本文介绍了从单Agent到多Agent协作的演进过程，重点讲解了Spring AI实现多Agent协作的三种模式。作者通过一个自动报销审批流程的实战案例，展示了如何将复杂任务拆解为多个专用Agent（OCR识别、规则校验、财务计算等），并采用Pipeline模式进行协作。文章详细说明了共享上下文的设计方法，以及如何使用Spring AI 1.0的特性（如.entity()自动反序列化）

本文介绍了如何利用Spring AI 1.0框架构建企业级AI Agent，实现自然语言处理HR系统操作。文章首先展示了Agent的实际效果：通过3行自然语言指令完成原本需要多次点击的HR系统操作。然后深入解析了Agent的核心机制ReAct框架（Reasoning+Acting循环），并对比了Java生态中Spring AI与LangChain4j两大框架的特点。文章提供了详细的实现步骤，包括项