文章摘要： 多Agent系统通过任务分解和协作编排解决单Agent臃肿问题。核心思路是将复杂任务拆分为专业Agent，采用两种协作模式：ToolCalling（主管调度）和Handoffs（接力交接）。系统包含三个基础组件：ReactAgent（专业单元）、FlowAgent（编排控制）和OverAllState（全局状态）。编排模式包括并行（ParallelAgent）、串行（Sequentia

本文介绍了如何利用SpringAIAlibaba和Milvus搭建一套可落地的RAG知识库系统。核心思路是通过三步走：检索文档、增强上下文、生成答案。文章详细讲解了从文件上传到向量存储的完整流程，包括Milvus配置、文档切分、向量化入库等关键环节，并提供了Java/SpringBoot开发者的实战方案。特别强调了工程落地中的注意事项，如Embedding维度对齐、文档切分策略、相似度阈值调整等常

不需要配置mysql持久化的话，直接进行docker安装启动即可 忽略导入sql这步骤。nacos数据库脚本# ************************************************************# Sequel Pro SQL dump# Version 4541## http://www.sequelpro.com/# https://github.com/

摘要：本文深入探讨如何让AI模型从简单问答升级为具备实际业务能力的智能代理。首先介绍了工具调用(Tool Calling)的实现方式，通过@Tool注解定义外部工具并自动调用。然后讲解了ReActAgent的多步推理执行机制，使AI能自主规划任务流程。接着说明Memory模块实现上下文记忆功能，区分会话隔离。最后介绍Hook机制控制上下文长度，防止信息膨胀。文章完整呈现了SpringAIAliba

本文介绍如何快速上手SpringAIAlibaba，通过最小化示例讲解核心调用链路。首先给出一个可直接运行的Chat接口代码示例，包含Message、Prompt和ChatModel三个核心概念：Message定义对话角色和内容，Prompt组织消息请求，ChatModel负责与AI模型交互。文章逐步拆解这三个层次，并推荐使用更高层的ChatClient封装来简化开发。最后指出下一步将探讨Tool

同样做AI智能体，`Spring AI Alibaba` 和 `AgentScope-Java` 到底有什么区别？Java开发者该优先学哪个？一篇讲清楚,不踩坑。

构建RAG系统：涉及的技术链路环节: 文档加载器->文档转换器->文本嵌入模型->向量存储->

构建RAG系统：涉及的技术链路环节: 文档加载器->文档转换器->文本嵌入模型->->检索器。

⽂本嵌⼊（Text Embedding）是将⽂本（单词、短语、句⼦或⽂档）映射到⾼维向量空间的技术。类⽐ :假设你是⼀个Java⼯程师，现在需要将⼀段⽂字（⽐如⽤户评论）存⼊数据库。传统⽅式可能是存字符串，但计算机⽆法直接“理解”语义。Embedding 模型的主要任务是将⽂本转换为数值向量表示这些向量可以⽤于计算⽂本之间的相似度、进⾏信息检索和聚类分析⽂本嵌⼊的整体链路 原始⽂本 → Embed

构建RAG系统：涉及的技术链路环节: 文档加载器->->文本嵌入模型->向量存储->检索器。