e> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> <

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。

第一个示例用的是社区现成的 MCP Server。实际工作中，你更可能需要把自己公司的内部服务通过 MCP 暴露出去。这里演示如何用 Spring AI 2.0 的写一个 MCP Server。</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</MCP Server 的配置很简单。spring:ai:mcp:server:serv

流式输出在生产环境中出问题，根因几乎都是同一个——生产者和消费者的速度不匹配。LangChain4j 给了你三把刀：StreamingChatResponseHandler 是最简单但也是最危险的匕首，TokenStream 是能主动控制节奏但缺乏精细流控的短剑，而 TokenStream + Reactor Flux 的组合才是一把能上战场的重剑。核心原则就三条。第一，永远不要在处理回调里做耗时