本文接续上篇，深入 Agentic 智能客服的三大基础设施：RAG 检索增强生成（政策文档加载→切分→向量化→存储→检索的完整管线）、ChatMemory 多用户对话记忆（@MemoryId 隔离 + InMemoryChatMemoryStore + MessageWindowChatMemory）、Flux\<String\> SSE 真流式输出（Spring MVC 原生支持，无需 WebF

AgentCPM-Explore是面向深度研究场景的专业化LLM Agent，基于Qwen3-4B-Thinking基座模型进行专门强化学习训练，通过AgentRL框架实现工具调用与长程规划能力的高效注入。其核心突破在于：以仅40亿的参数规模，支持超过100轮的连续环境交互与多源信息交叉验证，在GAIA基准上从基础模型的25.24%跃升至63.90%，不仅刷新同尺寸模型性能天花板，更越级挑战并比肩

本文以电商售后智能客服为业务场景，深入讲解 LangChain4j Agentic AI 的核心设计范式：**1 个 @AiService + 多组 @Tool**。你将掌握：如何按"能力类型"而非"业务流程"分组工具、LLM 自主路由的实现原理与调优技巧、系统提示词如何定义 Agent 的人格与行为边界、以及 @Tool 注解的最佳实践。本文不写一行 Java 路由代码，让 LLM 自己决定调用

FireRedASR2S是小红书Super Intelligence-AudioLab开源的工业级一体化语音识别系统，集成ASR（自动语音识别）、VAD（语音活动检测）、LID（语种识别）和Punc（标点预测）四大核心模块，支持普通话、20余种方言、英语、中英混合、代码语音及歌词识别，在24个测试集上平均字错率低至9.67%，达到当前开源领域SOTA水平。该系统采用模块化架构设计，各组件既可协同工

MedASR 是一款基于 Conformer 架构的医疗语音识别模型，拥有 105M 参数，经过约 5000 小时的医学语音数据预训练，涵盖放射学、内科、全科等多种医学专业领域的语音内容。它能够精准识别复杂医学术语和专业上下文，为开发者提供可定制化的基础模型，适用于医学口述转录、临床对话记录、多模态医疗应用开发等多种场景。

**VibeVoice-ASR是微软开源的90亿参数统一语音识别模型**，基于Qwen2 Decoder架构，采用64K token超长上下文窗口与7.5 Hz超低帧率语音分词技术，实现了ASR（自动语音识别）、说话人分离（Diarization）和时间戳标注（Timestamping）三大任务的端到端联合建模。该模型支持中英双语，可单次处理长达60分钟的连续音频，输出"Who-When-What

Qwen-Image-Layered 是由 Qwen 团队开发的一种先进的 AI 图像编辑模型，能够将普通的 RGB 图像自动分解为多个语义分离的 RGBA 图层，解锁了图像的固有可编辑性。每个图层都可以独立操作，而不会影响其他内容，从而实现了真正一致的图像编辑。该模型不仅支持可变数量的图层分解，还具备递归分解能力，能够满足不同场景下的多样化编辑需求。

GLM-Image是由智谱AI研发并开源的图像生成基础模型，采用"自回归生成器+扩散解码器"的混合架构设计。该模型以GLM-4-9B-0414为初始化基础构建90亿参数的自回归模块，配合70亿参数的扩散解码器，总计160亿参数规模。GLM-Image不仅在一般图像生成质量上对标主流潜在扩散模型，更在复杂文本渲染、知识密集型内容生成、多主体一致性保持等场景下展现出显著优势，同时支持文生图、图像编辑、

本文将带你从零开始，使用 LangChain4j 构建第一个 Java AI 应用。只需 25 行代码，就能让 Java 程序与大语言模型对话。我们将深入解析 ChatModel 的核心概念，并对比 Python LangChain，展示 Java 生态在 AI 应用开发中的独特优势。

大语言模型不仅能处理文本，还能"看懂"图片、"听懂"音频、"画出"图像。多模态能力让 AI 应用从单一的文本交互升级为全方位的感官体验。本文将带你掌握 LangChain4j 的多模态开发技术，包括 GPT-4V/GPT-5 的视觉理解、DALL·E 3 的图像生成、Whisper 的语音转文字。我们将通过真实代码示例，展示如何让 Java 应用识别图片内容、根据描述生成图像、转录音频文件，并分享