反思机制将 AI 从“概率预测器”提升到了“自主解决问题的智能体”。它不仅是在输出结果，而是在通过“尝试-失败-分析-改进”的过程不断逼近最优解。

ReAct是由Google和普林斯顿提出的AI智能体架构，通过结合逻辑推理(Reasoning)与外部工具执行(Acting)能力，形成"思考-行动-观察"的循环机制。其核心优势包括减少AI幻觉、增强可解释性和动态规划能力。标准实现包含大语言模型、工具集和控制循环等组件，但也面临推理成本高、延迟明显等局限。作为AI智能体的基础架构，ReAct模拟了人类"思考-尝试-调

摘要： 思维链（CoT）是AI Agent实现复杂推理的核心技术，通过让模型生成中间推理步骤来提升逻辑准确性。主要形式包括：零样本CoT（通过简单提示触发推理）、少样本CoT（提供示例引导推理）以及Agent场景下的进阶模式（如结合行动与推理的ReAct、分步执行的Plan-and-Execute和多路径思维的ToT）。CoT技术显著提升了Agent的可解释性、任务拆解能力和幻觉抑制效果，但也存在

摘要：本文演示了如何通过Spring AI实现大模型与Java代码的交互，以查询实时天气为例。关键步骤包括：1) 定义输入输出数据结构；2) 注册带有@Description注解的Java函数Bean；3) 在ChatClient中启用该函数。当用户询问天气时，系统自动完成意图识别、参数提取、本地执行和结果整合的全流程，将复杂的提示词工程和JSON转换封装为简单的Java方法调用。该方案展示了Sp

摘要： Claude Skills是Anthropic推出的模块化能力框架，将AI转化为可执行复杂任务的领域专家。其核心采用目录结构（含SOP、脚本和资源），通过按需加载机制优化性能。与MCP（数据连接器）形成互补：Skills专注任务逻辑，MCP处理数据接入。典型应用包括自动化报表生成、代码审计和跨平台内容发布，通过标准化封装企业知识，实现低代码定制。该技术通过业务逻辑与数据解耦，正成为企业AI