这是一张图片，ocr 内容为：项目 BHARNESS-AGENTSCOPE-LEARN D:\WORKSPACE JAVA\LEARNING\HARNESS-AGER .AGENTSCOPE .IDEA .MVN SRC TARGET GITATTRIBUTES GITIGNORE MYHELP.MD LICENSE MVNW MVNW.CMD M POM.XML 山外部库 临时文件和控制台 HA

答案：共有8 种方式，但实际常用的只有2-3 种方式使用频率说明⭐⭐⭐⭐⭐传对话内容，最常用metadata⭐⭐⭐⭐⭐传业务参数，最推荐⭐⭐⭐传控制参数，偶尔用role⭐⭐控制对话角色，少用name⭐⭐标识消息来源，少用⭐多模态内容，高级场景嵌入 textContent❌不推荐⭐全局状态，特殊场景最佳实践// 90% 的场景只需要这个组合.textContent(context) // 对话内容.

项目地址：https://gitee.com/CodeMao01/plan-notebookPlanNotebook 是一个展示结构化任务规划模式的智能对话示例项目。在这个系统中，AI 助手能够将复杂任务分解为可管理的子任务，跟踪每个子任务的执行状态，并在关键节点暂停等待用户审查和确认。支持创建包含多个子任务的计划，每个子任务都有明确的目标和预期产出。使用 Server-Sent Events 实

代码地址：https://gitee.com/CodeMao01/agentscope-learnAgentScope Java 提供了多种机制来观测和调试智能体的执行过程：核心特性：打开可视化界面：http://localhost:5173/overview1.2、项目创建项目整体目录启动类连接studio配置文件编写ReActAgent配置测试接口允许studio页面发送消息二、AgentSc

代码地址：https://gitee.com/CodeMao01/spring-ai-learn注意：先自行下个ollma，然后拉个本地大模型，我用的qwen2:7bxml配置：yaml配置：1.2、简单调用（流式 + 非流式）url: localhost:8080/doc.htmlChatModel是通过自动注入的，可以通过配置文件关掉ChatClient.Builder是通过注入，可以通过配置

MCP = Model Context Protocol（模型上下文协议）在// 1. 定义工具常量"hello-say-hello", // 工具名称"Say hello to someone", // 工具描述// 参数结构// 2. 定义参数结构// 数据类型是对象// 定义参数"name",Map.of("type", "string", // 参数类型：字符串"description",

本文介绍了一个基于AgentScope Java的人机协作（HITL）聊天系统开发教程。该项目支持AI自主调用工具、动态配置MCP服务器、中断危险操作等功能，适用于敏感操作审批、交互式调试等场景。系统采用Spring Boot+WebFlux框架，集成Qwen大模型和SSE实时通信，具备动态工具配置、会话中断、危险操作确认等核心特性。教程提供了完整的代码仓库（Gitee）和Maven项目配置示例，

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代码地址：https://gitee.com/CodeMao01/spring-ai-learn注意：先自行下个ollma，然后拉个本地大模型，我用的qwen2:7bxml配置：yaml配置：1.2、简单调用（流式 + 非流式）url: localhost:8080/doc.htmlChatModel是通过自动注入的，可以通过配置文件关掉ChatClient.Builder是通过注入，可以通过配置

Harness Engineering = 编排层 + 执行层 + 反馈层 + 记忆层编排层：做全局规划，清晰目标，拆解任务执行层：从只能聊天变成真正的干活反馈层：收集执行层反馈的结果进行过滤处理并反馈给记忆层提示词工程：角色、背景、历史对话、参考文档、限制、输出格式等为什么相同大模型换个AI IDE效果不一样？因为上下文。