嵌入模型（Embedding Model）是人工智能领域的一项核心技术，它能够将非结构化数据（如文本、图像、音频）转换为数值向量。这个过程类似于为每个数据元素创建一个独特的"数字指纹"，使得计算机可以通过数学运算理解和处理这些信息。

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。

传统AI系统以规则驱动型工作流为核心，依赖预设程序执行确定性任务（如制造业机器人）。而智能体（Agent）通过大语言模型（LLMs）实现了动态决策能力感知维度：突破单一模态输入，整合视觉、语音、触觉等多源信号推理能力：从线性逻辑处理升级至多层级任务拆解（如金融报告分析需分解为数据检索→计算→趋势预测）行动闭环：形成“目标设定→规划→执行→反思”的自主迭代循环典型案例：Crew.AI平台通过层级流程

本文介绍了一个基于Spring AI Alibaba DashScope集成的智能知识助手系统开发项目。该系统采用现代化技术栈（Spring Boot 3.x + PostgreSQL + pgvector + Redis），实现了企业级RAG解决方案，支持文档上传、智能问答和会话管理。核心功能包括：深度集成阿里云通义千问模型的双模式AI支持；基于向量数据库的文档检索增强问答；ThreadLoca

Spring AI Alibaba Graph 是阿里云基于 Spring AI 生态开发的工作流编排框架，采用声明式编程模型构建复杂AI应用。其核心架构包含应用层、编排层、执行层和基础层，通过StateGraph定义工作流结构并编译为可执行的CompiledGraph。框架采用状态驱动执行模型，通过OverAllState管理数据流转，原生支持异步处理。开发者可通过添加节点和边构建工作流，支持条

Bean@Description("Get the weather in location") // 函数描述，帮助模型选择调用Bean 名称（默认为方法名）即作为函数名传给模型。注解为该函数提供说明，模型据此判断何时调用。“工具调用（Function Calling）”为 LLM 提供了与外部系统、API、代码逻辑无缝对接的能力，大大拓展了模型在实际应用中的边界。

Spring AI Alibaba Graph 是阿里云基于 Spring AI 生态开发的工作流编排框架，采用声明式编程模型构建复杂AI应用。其核心架构包含应用层、编排层、执行层和基础层，通过StateGraph定义工作流结构并编译为可执行的CompiledGraph。框架采用状态驱动执行模型，通过OverAllState管理数据流转，原生支持异步处理。开发者可通过添加节点和边构建工作流，支持条

模型上下文协议（MCP）为 LLM 应用提供了一个统一、标准化的接口，使其能够在对话或工作流中随时访问和操作外部数据源与工具。通过 JSON-RPC 2.0 协议、能力协商机制和多种传输层实现，MCP 打破了不同系统间的集成壁垒，简化了多源集成成本。在 Java/Spring 生态中，借助 Spring AI MCP，我们可以轻松地将本地文件系统、数据库、第三方 API 等资源暴露给 LLM，并在

Spring AI Alibaba Graph 是阿里云基于 Spring AI 生态开发的工作流编排框架，采用声明式编程模型构建复杂AI应用。其核心架构包含应用层、编排层、执行层和基础层，通过StateGraph定义工作流结构并编译为可执行的CompiledGraph。框架采用状态驱动执行模型，通过OverAllState管理数据流转，原生支持异步处理。开发者可通过添加节点和边构建工作流，支持条

在人工智能（AI）技术快速发展的背景下，AI代理（Agent）的互操作性问题逐渐成为制约生态协同的关键瓶颈。2025年4月，Google联合50余家科技企业推出，旨在通过标准化通信框架，实现跨厂商、跨生态的AI代理协作。这一协议的发布标志着AI技术从“单兵作战”向“群体智能”的跃迁，其设计理念、技术实现与行业影响均值得深入探讨。本文将从背景、核心原则、技术架构、应用场景、与MCP协议的协同关系等多