子 Agent 架构实践：上下文隔离与任务拆解
1、问题 随着 Agent 不断读文件、执行命令、查看日志，messages 会越来越大。 很多时候父 Agent 只需要一个很小的结论，比如“这个项目用的是 pytest
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LinAgent 任务规划机制：TodoWrite 与多步执行控制
1、问题 多步任务里，模型很容易出现下面这些问题： 重复做已经做过的事 跳过中间步骤 随着上下文增长逐渐跑偏 教程对这个问题的概括很直接：没有计划的 A
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Agent 工具系统设计：从 Bash 到文件读写编辑
1、为什么只有 bash 不够 上一节只有一个 bash 工具，所有动作都走 shell。 这种方式虽然灵活，但问题很明显： 读取文件时输出可能被截断 特殊字符和转义经常
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从零实现 Agent 核心循环：工具调用与执行闭环
1、问题 语言模型本身只能生成文本，它能“推理”应该去读文件、运行命令、查看报错，但它碰不到真实环境。 如果没有循环机制，每次工具执行都需要开发
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LangChain4j-AIServices使用教程
1. 简介 上一篇讲了如何使用LangChain4J的底层组件来进行AI的交互，如 ChatLanguageModel、ChatMessage、Ch
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LangChain4j框架开发AI应用
1. 简介 LangChain4j 是一个基于 Java 的开源框架，用于开发 人工智能驱动的应用程序，尤其是涉及 大语言模型（LLM）交互 的场景。它的设计目标是简化开发者与大语言模
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智能体代理模式（Agent Agentic Patterns）
AgentAgenticPatterns 简介 在最近的一篇研究报告《构建高效代理》 中，Anthropic分享了关于构建高效大语言模型（LLM）代理的宝贵见解。这项研究特别有趣的地方
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Java 也能快速搭建 AI 应用
概述 随着 LLM（大语言模型）基础技术的不断成熟和应用领域的广泛挖掘，越来越多的企业和开发者开始将 LLM 技术集成到自己的互联网服务架构中，市场上涌
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Spring AI Alibaba MCP Gateway 正式发布，零代码实现存量应用转换 MCP 工具
Spring AI Alibaba MCP Gateway 简介 Spring AI Alibaba MCP Gateway 基于 Nacos 提供的 MCP server registry 实现，为普通应用建立一个中间代理层 Java MCP 应用。一方面将 Nacos 中注册的服务信息转换成 MCP 协议的服务器信息，以
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Spring AI Alibaba 1.0 GA 正式发布，开启 Java 智能体开发新时代！
2025 年是 AI 智能体快速爆发的一年，从单智能体、多智能体到通用智能体的多种不同构建模式持续涌现出来，智能体开发也逐步从概念、Demo 开始走向生产
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Lin 的博客 A merry heart goes all the way.
关于我
Lin 的 ❤️ 博客
技术专题：Java Agent 工程化：从知识库问答到可靠业务执行。围绕 RAG、工具治理、任务恢复与 Java 平台架构整理设计思路和验证方法。
记录一些 🌈 生活上，技术上的事
- 🛠️ 技术阵地： 深耕 Java 开发 ，目前向 AI 应用领域探索与拓展。这里主要记录我从后端架构到 AI 赋能的进阶之路、技术思考以及日常的 debug 血泪史。始终致力于写出优雅且没有 bug 的代码（尽量）。
- 🌈 生活侧写： 偶尔脱下极客的外衣，我也会在这里分享生活中的灵光一现。不管是好用的效率工具，还是周末的一场骑行，都是构成我真实生活的一部分。
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