MCP 解决的是一件事：让"写一次工具，处处可调用"成为现实，而不是为每个 AI 客户端重写一遍胶水代码。Spring AI 2.0 把这件事的复杂度压到了最低——一个@McpTool注解，方法签名自动变 JSON Schema，@Component自动扫描注册，几乎零配置。回顾本文：我们用 Spring Boot 4.1.1 + Spring AI 2.0.1 写了一个订单服务 MCP Serv

本文介绍如何使用 LangChain4j 1.x 实现大模型流式输出，解决非流式响应导致的“卡死”体验。通过 StreamingChatModel 与 StreamingChatResponseHandler，实现每生成一个 token 就立即显示，显著降低首字延迟（TTFT），提升用户体验。代码完整可运行，包含 Maven 配置、OpenAI 接入及回调处理，适用于聊天机器人、写作助手等场景。

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本文探讨了大语言模型(LLM)在结构化输出方面面临的挑战，并介绍了Spring AI 2.0的Structured Output解决方案。主要内容包括： LLM结构化输出的三大问题： 格式不可控（可能返回非标准JSON） 字段不可控（键名不一致） 类型不可控（数据类型不匹配） Spring AI 2.0的解决方案： 利用JSON Schema约束模型输出 四层架构实现端到端结构化处理 支持自动错误

本文介绍了使用LangChain4j实现Function Calling（工具调用）的技术方案，让AI助手能够自动执行查询数据库和发送邮件等任务。主要内容包括：1）Tool Calling的核心价值是让大模型能够调用外部工具处理实时数据；2）LangChain4j通过@Tool注解简化工具注册，支持多轮对话上下文管理；3）详细解析了OpenAI的Function Calling协议和LangCha

摘要：本文介绍如何利用Spring AI 2.0的spring-ai-starter-mcp-server将Java服务改造为标准MCP Server，实现服务能力的标准化暴露。通过MCP协议，任何MCP Client（如Claude Desktop、Cursor等）都能自动发现并调用这些服务工具，实现与内部实现细节的解耦。文章详细阐述了MCP Server的核心原理（基于JSON-RPC 2.0

摘要：本文介绍如何利用Spring AI 2.0的spring-ai-starter-mcp-server将Java服务改造为标准MCP Server，实现服务能力的标准化暴露。通过MCP协议，任何MCP Client（如Claude Desktop、Cursor等）都能自动发现并调用这些服务工具，实现与内部实现细节的解耦。文章详细阐述了MCP Server的核心原理（基于JSON-RPC 2.0

本文介绍了Agent开发的三个层次架构及其核心设计理念。LangChain技术栈将Agent开发分为：LangGraph（运行时层）、LangChain（框架层）和Deep Agents（工具层）。其中，Deep Agents通过虚拟文件系统实现Context Engineering，解决了传统Prompt Stuffing导致的信息过载问题。文章对比了三大Agent Harness（Deep A

本文介绍了Agent开发的三个层次架构及其核心设计理念。LangChain技术栈将Agent开发分为：LangGraph（运行时层）、LangChain（框架层）和Deep Agents（工具层）。其中，Deep Agents通过虚拟文件系统实现Context Engineering，解决了传统Prompt Stuffing导致的信息过载问题。文章对比了三大Agent Harness（Deep A

windows10以下操作系统。windows10及以上。