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AI应用开发之Harness Engineering工程如何落地一篇给工程与架构团队的技术分享稿：解释 Harness Engineering 为什么出现、解决什么问题、如何设计核心模块，以及如何低风险落地。...
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AI应用开发之MCP 三种通信机制与选型实践：Stdio、SSE、Streamable HTTP学习1. MCP 是什么（先一句话） MCP（Model Context Protocol） 可以理解成大模型连接外部能力的“统一协议层”。它让模型...
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Java 转 AI 应用开发之RAG深入使用与优化策略落地整理
RAG 检索增强生成实战笔记（企业落地版） 面向 Java / Spring 团队的技术分享稿：从原理到架构、从 Demo 到生产优化，覆盖你关...
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AI应用开发LangGraph改造-宝妈AI视频平台之Spring AI Alibaba GraphSpring AI Alibaba Graph + DDD 改造实战：把串行 Skill 链升级为可恢复、可回放、可治理的 Agent 工作流 ...
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AI应用开发学习之工具提效--Cusor-MCP、Rules、Skills 与 Agent Window 一次讲透
作为深度依赖以及使用Cusor一年多的资深开发者，我希望能够汇总一些我使用Cusor这么久总结的经验，方便团队可以快速接入Cusor提供的工具或...
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AI应用开发学习-设计多智能体（Multi-Agent）架构的工程与实践总结1. 为什么「单体智能」常常不够用 复杂任务往往同时具备：信息量大、步骤多、容错低、需要交叉验证。单体 Agent 在单一上下文里「既规划又执行...
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Java 转 AI 应用开发之对话记忆实践
很多人把「答非所问」全怪 prompt，其实第二常见的原因是：接口一直在做单轮调用——默认 ChatClient 不替你维护会话栈，每一轮都是「...