这一发现揭示了当前AI模型与人类在学习机制上的一个深层次差异：人类的学习系统具备一种元认知能力，能够根据学习材料的性质和顺序来调整自己的学习策略，从而实现最优的学习路径。相比之下，如果先接触大量重复的例子，学习者可能会陷入“死记硬背”的模式，虽然短期内能快速提高准确率，但形成的知识结构较为僵化，难以适应后续出现的新变化。，即让模型自己决定学习的节奏和顺序。这种策略的转变是适应性的，因为在充满不确定

本附录收集AgentScope-Java及AI Agent领域的常用术语解释。

本附录收集AgentScope-Java开发中的常见问题及解决方案。

在 AgentScope 中，消息（Msg）是最核心的数据结构。│ 消息的作用 ││ ││ │ 用户输入 │ ────────────┐ ││ ▼ ││ │智能体通信│ ◄────► │ 消息对象 │ ◄────► │ LLM API │ ││ ▲ ││ │ ││ │ 历史存储 │ ────────────┘ ││ │用户输入：封装用户的问题和指令智能体输出：封装智能体的回复和工具调用智能体通信：

创建// 【导入说明】/*** 时间相关工具类* 工具类是普通的 Java 类，通过注解声明为工具。* 智能体可以根据用户需求自动调用这些工具。*/// 【工具定义】获取当前时间@Tool(name = "get_current_time", // 工具名称：LLM 看到的名称description = "获取指定时区的当前时间" // 工具描述：帮助 LLM 理解何时使用// 【参数定义】//

目标读者：Java 开发者、AI 应用开发者、企业级应用架构师学习目标：掌握 AgentScope-Java 框架，能够构建生产级 AI 智能体应用阅读建议：循序渐进，配合代码实践1.1 什么是 AgentScope-Java面向智能体的编程框架构建 LLM 驱动应用的完整解决方案与 Python 版本的关系1.2 核心亮点自主且可控：ReAct 范式 + 运行时介入机制内置工具：PlanNote

想象一下，你刚招聘了一位新员工，名叫Claude。这位员工聪明绝顶，能快速学习，但对公司的具体业务流程一无所知。为了让他迅速上手，你会给他一份详细的“新人入职指南”，里面包含各种操作手册、脚本和资源。Agent Skills就像这样的指南，只不过它是为智能体量身定制的“技能背包”。具体来说，Agent Skills是一个包含特定指令、脚本和资源的文件夹，核心是一个名为。

*是由深度Java库（Deep Java Library，简称DJL）**团队推出的一个高性能的通用模型服务方案。它可以将一个或多个深度学习模型，甚至是完整的工作流，通过HTTP端点提供服务。简而言之，DJL Serving就像是一个智能模型的分发员，帮助你将模型从实验室搬到了用户的面前。DJL Serving不仅仅是一个模型部署工具，它是连接模型开发和实际应用的桥梁。它的出现，让# 🌟 DJL

展望未来，AI技术的发展将继续以惊人的速度前进。传统AI和生成式AI的融合将带来更加智能、更加通用的AI系统。这些系统将深刻改变我们的生活、工作和社会结构。然而，我们也必须警惕AI发展带来的潜在风险和挑战。确保AI技术的发展方向与人类的价值观和伦理标准相一致至关重要。我们需要在推动技术创新的同时，也要注重建立健全的监管框架和伦理准则。

Kimi AI is a state-of-the-art artificial intelligence system developed by Moonshot AI (月之暗面科技有限公司), a Beijing-based startup founded in March 2023 by Yang Zhilin, a distinguished alumnus of Tsinghua Un