一个基于 Java 的库，旨在简化自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）的集成；提供了大量现成的组件（文档加载器、工具、链），用于构建AI应用，是目前Java生态中最接近Python LangChain成熟度的选择。

JADE是一个用于开发和部署基于Agent和多Agent系统的框架。由意大利电信实验室（TILAB）开发的基于Java的开源多智能体系统开发框架，旨在简化符合FIPA标准的分布式智能体应用构建。它使用Java语言编写，能够帮助开发者构建复杂的、分布式的、可伸缩的系统。JADE作为一个成熟的框架，提供了一系列的工具和API，使得开发者可以专注于业务逻辑的实现，而非底层通信和架构的细节。

访问：运行结果：访问：@Autowired//ChatClient底层是使用ChatModel作为属性的，在初始化ChatClient的时候可以指定ChatModel@Autowiredthis.chatClient = chatClientBuilder.defaultSystem("你是一个AI智能应用").build();

AI测试、大模型测试(八)SpringAI核心技术。

使用AI4JAI4J本质上是对集成多种大语言模型的封装调用//函数调用// 获取对应大模型的聊天服务// 创建请求参数.functions("queryWeather") // 这里传入刚刚我们定义的函数名称即可.build();// 发送chat请求@Override/*** 函数调用： 调用第三方接口获取信息*/@FunctionCall(name = "queryWeather", desc

通过ChatModel，开发者可以轻松集成不同的大模型，并实现文本生成、问答、对话等功能。注： Elasticsearch 一个基于Lucene的分布式搜索引擎，Elasticsearch通常被归类为“支持向量搜索的搜索引擎”，而非专用向量数据库。通过多模态功能，开发者可以将不同类型的数据结合，生成更丰富的交互体验。大模型的通信，ChatClient还可以维护对话上下文、支持多轮对话、实现流式响应

LangChain4j 是LangChain 的 Java 实现，一款基于Java的轻量级框架， 专为构建基于大语言模型(LLM)的应用程序而设计。它是 LangChain 框架在 Java 社区的移植版本，旨在提供类似于 Python 中 LangChain 的功能和灵活性。LangChain 本身是用 Python 编写的，但它可以通过各种方式与 Java 应用程序集成；LangChain4j

在接口测试层面，平台能够自动解析OpenAPI/Swagger等接口文档，智能识别端点、参数约束与数据依赖关系，并自动生成包括正向、异常、边界等多种情形的测试用例。在没有预设脚本的情况下，测试系统可模拟真实用户行为，在应用中自主导航、尝试不同操作路径、输入组合和界面交互，并实时记录执行轨迹与系统响应。互补共生的：大模型为Agent提供认知智能，而Agent通过扩展工具接口和记忆机制，解决了大模型的

专项领域AI测试工具针对特定测试领域的。

说起AI测试可能过于模糊，下面来看看AI测试的分类。AI Agent是 “以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。比如，AI生成测试用例、AI执行测试（接口测试、WEB测试、APP测试）、AI执行单元测试、AI执行安全测试、AI项目全流程管控等等。1.1 按测试类型分类： 分为功能测试、性能测试、安全测试、对抗测试、兼容性测试