RocketMQ的事务消息是一种确保消息与本地事务一致性的机制，广泛应用于分布式系统中，尤其是需要保证跨服务数据一致性的场景。其核心原理是在生产者发送消息到Broker时，先发送一个“半消息”，然后生产者执行本地事务。如果事务成功，生产者会发送提交（Commit）请求，Broker将半消息标记为正常消息；若失败，则发送回滚（Rollback）请求，Broker丢弃该消息。如果生产者未及时确认，Br

org.yaml.snakeyaml.error.YAMLException: java.nio.charset.MalformedInputException: Input length = 1at org.yaml.snakeyaml.reader.StreamReader.update(StreamReader.java:254) ~[snakeyaml-1.19.jar!/:na]at o

大模型（LLM）核心是通过海量文本学习语言规律，无需硬编码规则，能理解自然语言，区别于传统 if-else 编程和传统 NLP（仅数词频、无真正语义理解），是 Java Agent 实现智能交互的核心依赖。

摘要： OpenAI Chat Completions接口是大模型API通用标准，国内主流平台兼容。核心包括模型选择、对话角色（system/user/assistant）和参数控制（temperature/max_tokens）。Java调用分非流式（同步请求，适合后台任务）和流式（SSE协议，实时交互），技术栈采用OkHttp+Gson。开发时需注意多轮对话需手动维护消息历史，system提示

文章摘要：通过分析Codex会话日志，揭示了Agent上下文使用的关键细节。系统提示词（占18K字符）和技能目录（14K字符）是固定开销，但工具定义才是隐藏的token消耗大户。OpenAI的缓存机制使系统提示词的边际成本趋零，而工具调用和推理才是主要开销来源。MCP工具采用"目录层-检索层-加载层"的三层机制，按需延迟加载工具定义而非全量注入，有效控制上下文膨胀。日志数据证实，四轮对话消耗了65

文章摘要：通过分析Codex会话日志，揭示了Agent上下文使用的关键细节。系统提示词（占18K字符）和技能目录（14K字符）是固定开销，但工具定义才是隐藏的token消耗大户。OpenAI的缓存机制使系统提示词的边际成本趋零，而工具调用和推理才是主要开销来源。MCP工具采用"目录层-检索层-加载层"的三层机制，按需延迟加载工具定义而非全量注入，有效控制上下文膨胀。日志数据证实，四轮对话消耗了65

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大模型（LLM）核心是通过海量文本学习语言规律，无需硬编码规则，能理解自然语言，区别于传统 if-else 编程和传统 NLP（仅数词频、无真正语义理解），是 Java Agent 实现智能交互的核心依赖。

摘要： OpenAI Chat Completions接口是大模型API通用标准，国内主流平台兼容。核心包括模型选择、对话角色（system/user/assistant）和参数控制（temperature/max_tokens）。Java调用分非流式（同步请求，适合后台任务）和流式（SSE协议，实时交互），技术栈采用OkHttp+Gson。开发时需注意多轮对话需手动维护消息历史，system提示

Spring 通过 Spring AI 项目正式启用了 AI（人工智能）生成提示功能。本文将带你了解如何在 Spring Boot 应用中集成生成式 AI，以及 Spring AI 如何与模型互动。