栈说明：示例运行在 AgentScope Java（io.agentscope:agentscope）上，模型为 阿里云通义 DashScope。短期记忆用 InMemory...
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ACP大模型应用开发之Memory短期缓冲、滚动压缩与向量召回 -
ACP大模型应用开发之多 Agent 团队协作的模型学习🚄 前言 之前我整理过一篇关于：关于设计多智能体（Multi-Agent）架构的工程与实践总结[https://www.jianshu.com/p/b200496d1573]...
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ACP大模型应用开发之固定流程到自主规划1.1 固定工作流的局限性 在上一篇文章中，学习了如何为重复性工作构建固定的工作流。假设你需要为公司开发了一个「课程前期调研」机器人，它有一个固定的流程：当收到调研需求时，并...
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ACP大模型应用开发之构建工作流：五种编排模式应用的工作流汇总学习1. 为什么单 Agent 会失控 根据样例举个例子说明吧: 周一早上，你收到了这样一条消息： "上周五提交的《Python数据分析入门》课程需要尽快上线。能不能用你那个AI...
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ACP大模型应用开发学习之-工作流的引入开篇前言：为什么「请别改代码」不够 大模型以「续写更合理、更通顺的文本」为优化目标，没有编译器或运行时的硬约束。Notebook 润色场景里，它可能把 usr_id「规范」成 u...
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ACP大模型应用开发工程师-从Function Calling到ReAct再到MCP答疑机器人接上 RAG 后，能解决「手册里写过」的问题，但遇到实时联网、查库、调业务 API 时，仅靠生成式模型不够——需要让模型「指挥」外部工具。我把课程里 1～3 节的路...
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ACP大模型应用开发工程师-RAG 自动化评测体系学习-java转AI应用开发学习面向 Java 高级开发 的技术笔记：先把 Ragas、TruLens、DeepEval 等「以 Python 生态见长」的框架放在同一张认知地图里；第三节展开 Answer...
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ACP大模型应用开发工程师-推理模型之提示词实战整理
提示词工程实战（续）：推理大模型怎么搭配提示词使用？ 上一篇我整理了通用大模型下的提示词框架与技巧（RAG、角色、格式、Meta Prompting 等）。本篇补一块同样重要...
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ACP大模型应用开发工程师-通用模型之提示词实战这篇是我的学习提示词的复盘笔记。我把“提示词学习 -> 优化 -> 评测 -> 工程化落地”串成一条可执行链路，目标是：在 Java 技术栈里把答疑机器人做得更稳、更可控。 ...
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ACP大模型应用开发工程师-通过构建RAG应用程序
我是一名从 Java 后端转型 AI 应用开发的工程师。这篇文章是我把 ACP 课程里 RAG 章节吃透后，按「可复习、可落地、可扩展」整理出来的技术分享稿。本文全部用 Ja...
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AI应用开发之切块终极指南整理
这是一篇我的复盘笔记。背景是：我从 Java 后端转型 AI 应用开发，做的AI视频生成平台项目，做 Spring AI RAG 落地时，踩过不少“模型很强但答案不准”的坑。...
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ACP大模型应用开发工程师-从千问调用到 RAG 实战阿里云大模型 AI 应用开发：从千问调用到 RAG 实战（学习型博客） 这是一篇将课程内容重构后的技术分享稿，目标是：可读、可练、可复盘。 分享给你们.可以把它当作“学习手...
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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。 1. Harness Eng...
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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”。它让模型通过标准方式调用工具、查询数据...
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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，覆盖你关心的 切块、召回、重排、生成、...
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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 一、写在前面：这次改造到底解决...
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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提供的工具或者功能去提效，而不是仅仅只是做...
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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、既检索又总结」，容易出现： ...
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AI应用开发学习Milvus学习--Embedding实践Milvus 检索1. 向量是什么？（我当初怎么跟自己对齐的） 向量在我眼里就是一排有序浮点数，[1,2,3]、[0.1,0.5,-0.2] 都算。二维里可以想成坐标或从原点伸出去的箭头，比如...
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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「首问」。要让模型接上句，只有一...