代码流程臃肿,缺乏自主决策,流程控制还是通过java代码, 大模型只是被动调用工具,跨项目跨流程跨类调用麻烦。

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随着大语言模型（LLM）的爆发式增长，如何将AI能力高效地集成到企业级Java应用中，成为了一个热门方向。Spring AI正是为此而生——它将Spring生态的设计哲学（如依赖注入、工厂模式、AOP）带入人工智能领域，提供了一套统一、标准化的接口来对接各类大模型（如DeepSeek、OpenAI、阿里云百炼等）。从大模型基础原理，到Spring AI环境搭建，再到RAG、Function Cal

本质也是通过function call调用call-skills 的tool, 不同之处在于不会像agent一样获取所有tool, 只按需获取markdown指令信息,所以skill也叫作sub-agent , 是智能体中的一环,便于传输共享。框架已经把skill对应的实现封装好了, 通过skillAgentHook(内部定义了读取文件的tool,以及加载脚本的tool)加载项目目录下的SKILL