本文深度解读最新AI研究《自演化AI代理综述》，揭示AI如何从静态"工具人"跨越到持续进化的"永动机"。文章系统剖析了自演化AI代理的四大核心架构：结构化推理系统、智能工具使用机制、分层记忆体系及多代理协作框架，详细阐述了AI如何通过自我反思、记忆管理与经验积累实现能力跃迁。不同于传统LLM的静态特性，这些代理能像生命体般持续学习、适应环境，在金融、医疗等领域展现惊人潜力。同时，文章深入探讨了安全

本文深入解析了 LangChain4j 的 141 个组件，按照功能划分为核心模块、LLM 集成、向量存储、文档加载与解析、嵌入模型、Spring Boot 启动器、社区模块等九大类别，帮助开发者快速理解其架构与应用方式。同时，文章结合多个实战场景，如基于 OpenAI 的聊天机器人、RAG 问答系统、PDF 文档处理、代码生成等，详细展示了组件的实际用法。通过理论与实践结合，助力 Java 开发

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本文深度解析了2025年Java生态中五大主流AI智能体开发框架：Spring AI、Spring AI Alibaba、LangChain4j、Agents-Flex与Solon AI。文章详细对比了各框架的核心能力、适用场景、JDK要求及优劣势，并提供了直观的选型对比表。旨在帮助Java开发者根据项目需求（如企业级应用、多Agent协作、老系统改造或轻量化部署），选择最合适的AI开发框架，加速

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