AI数据分析流程可概括为四步：数据预处理（清洗、识别结构）、分析目标推断（维度推荐）、模式识别（趋势/异常检测）、可视化输出。该技术可应用于电商场景如新品监控、库存预警等，但面临脏数据和模型更新两大挑战。核心在于确保数据质量与业务匹配，AI才能发挥真正的决策辅助价值。（149字）

智能体是具备自主决策和执行能力的AI系统，能够感知环境、制定计划并调用工具完成任务。与普通AI模型相比，智能体具有多步推理、持续学习和闭环优化的特点。根据能力可分为三类：反应式、有限规划和自主规划智能体。实现智能体的关键技术包括CoT思维链（分步推理）、Agent Loop执行循环（自主重复执行）和ReAct模式（推理-行动-观察循环）。这些技术使智能体从简单响应走向自主智能，向"数字员

本文基于Lynxe项目对比了AI Agent开发中的三种工具调用机制：Spring AI Tools、MCP协议和Function Calling。Spring AI Tools是框架层面的抽象，提供类型安全的工具定义和统一管理；MCP是跨平台的协议标准，支持标准化通信和外部服务集成；Function Calling则是模型层面的API能力。文档详细说明了各机制的特点、实现方式及优劣势，并通过Ly

本文阐述了Agent与ReAct Agent的本质区别。Agent是一个能够自主规划、调用工具、执行任务并调整行为的智能系统，包含LLM、目标、记忆、工具和控制逻辑等模块。而ReAct是Agent的一种执行范式，采用"思考-行动-观察"的循环方式完成任务。ReAct Agent是使用这种执行方式的Agent，但不是所有Agent都必须采用ReAct。其他实现方式还包括Plann

AI幻读：现象与应对策略 AI幻读（或AI幻觉）指大语言模型生成看似合理但实际错误或虚构内容的现象，本质是模型基于概率预测词语而非理解事实。幻读无法彻底避免，但可通过以下方式减少： 优化提问：要求事实核查（如“若不确定请说明”）、限定回答范围、避免误导性提问。 技术辅助：结合检索增强生成（RAG）或引用来源机制，确保回答基于真实数据。 模型训练：通过微调让AI学会拒绝编造，增强对不确定问题的克制性

AI网关是统一管理AI模型调用的中间层服务，位于客户端与AI模型之间，负责路由请求、流量控制、安全鉴权和监控统计。它解决了多模型、多模态、多场景下的统一接入问题，提供安全权限控制、流量优化、精细化成本管理和监控分析能力。通过AI网关，企业可以安全高效地调用各类AI模型，实现统一管控。典型应用场景包括模型访问、工具访问和Agent访问，支持多种协议转换和智能路由，提升系统稳定性和灵活性。示例代码展示

摘要： ReAct Agent和Dify是两种不同定位的AI工具。ReAct Agent是智能体，能自主思考并执行多步骤任务（如自动化办公、复杂数据分析），适合需要动态决策的场景；Dify是低门槛应用平台，可快速搭建问答系统或客服工具，适合简单需求。核心区别在于：ReAct Agent像“会思考的助手”，Dify像“现成工具箱”。选择时需匹配任务复杂度与团队技术能力——复杂任务用Agent，轻量需

完成猜数字游戏需要实现以下几点：获得一个随机数作为“答案数”； 输入数字，与“答案数”作比较(判断大了，小了，相等)； 循环输入所猜的数字，直到与“答案数”相等时游戏结束；上代码！！！import java.util.Scanner;public class Practice {public static void main(String[] args) {// 产生一个随机数int number

企业落地MCP协议面临三大核心挑战：存量业务能力快速接入、统一治理与管理、工具数量爆炸后的管理瓶颈。Higress网关提供系统性解决方案：通过REST to MCP一键转换实现存量API快速接入；作为MCP Proxy统一代理入口，解决协议适配和安全认证问题；提供SSE会话保持、协议卸载等进阶能力保障稳定性；通过权限控制和身份认证确保安全性。针对大规模工具管理难题，Higress可帮助优化上下文窗

Bug解决：获取JDBC连接失败；嵌套异常是java.sql.SQLException:无法从底层数据库获取连接