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本文介绍了如何通过LangChain4j框架实现AI生成结构化学习计划的功能。主要内容包括： 新增Lombok依赖简化模型类代码 定义学习计划相关模型类（StudyPlanRequest、StudyPlanDayItem、StudyPlanResponse）和难度枚举 创建StudyPlanAssistant接口，使用@SystemMessage定义AI行为规则 关键改进：让AI返回StudyPl

本文介绍了在LangChain4j项目中引入Assistant接口的改造过程。主要内容包括： 新增Assistant接口，使用@SystemMessage定义AI回答风格 通过AiServices创建Assistant实现类 保持原有DeepSeek配置和ChatModel创建方式 当前Controller仍直接使用ChatModel，为后续改造做准备 项目结构调整，新增ai目录存放AI相关接口

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文章摘要 《Claude Code 实操教程》详细介绍了如何从零开始安装配置AI办公助手Claude Code，并利用其处理日常办公任务。教程分为环境准备、安装配置、模型切换和实际应用四大部分： 环境准备：需要终端、Claude Code和CC Switch三个基础工具 安装指南：提供Windows和Mac系统的详细安装步骤，包括PowerShell和终端命令 模型管理：介绍使用CC Switch

文章摘要 Claude Code 的核心是一个复杂的 Agent Runtime 系统，而非简单的代码生成工具。其工作流程包含多轮模型推理、工具调用和状态管理的循环过程，类似大数据任务调度系统。关键特点包括： 任务生命周期管理：每个 Query 包含多次模型调用和工具执行，形成完整任务闭环 工程化架构：由系统提示词、工具编排、权限控制等组成的完整工程系统 动态执行循环：通过"分析-调用工

摘要 AI Agent架构正经历从"本地宠物"到"云原生智能任务调度系统"的进化。传统本地Agent存在环境污染、记忆膨胀、恢复能力弱等问题，如同饲养脆弱宠物。新架构采用"大脑与双手解耦"理念：大脑负责规划决策，双手专注执行任务，形成可销毁、可恢复、可并行的Worker。Anthropic提出的四层架构模型包含Agent与沙盒层、协调者层