Java 大模型应用的输出契约：从 JSON 到可执行业务命令
用结构、语义和权限三层校验，阻止一段格式正确的模型输出直接变成错误业务操作。
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从业务流程到 Agent：企业知识库与工单助手的架构边界
先明确业务成功条件，再决定哪些步骤交给模型、哪些步骤留给确定性代码。
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Java Agent Framework 进阶：Context Engineering 上下文工程与生产级治理
概述 很多人做 Agent 时，最先关注的往往是模型够不够强、工具够不够多、提示词写得够不够细。但真正到了生产场景，问题常常并不出在这些地方，而是出在上下
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Java Agent Framework 进阶：A2A 分布式智能体互联与远程调用实践
概述 当一个 Agent 只在本地进程里运行时，问题通常还比较简单：模型、工具、状态都在同一个运行时里，调用链也相对可控。但一旦系统开始走向分布式，就会很
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Java Agent Framework 进阶：混合 RAG 架构与质量增强实践
概述 大语言模型在真实业务里有两个非常典型的短板：一是上下文窗口有限，不可能把所有知识都直接塞进去；二是模型知识不是实时更新的，面对企业内部文
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Java Agent Framework 实战：Skills 技能系统与按需知识加载
概述 当 Agent 需要掌握越来越多的领域知识时，一个最直接、也最容易失控的做法，就是把所有规则、说明、操作手册都塞进系统提示词里。但这种方式的代价很明
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Java Agent Framework 进阶：Multi-Agent 多智能体协作模式详解
概述 当一个 Agent 既要理解复杂需求，又要处理大量工具、跨步骤状态和不同专业角色时，单智能体模式很快就会碰到上限。这个时候，问题往往不再是“模型够不
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Java Agent Framework 实战：ReactAgent 从入门到进阶
概述 在很多 AI 应用场景里，模型只会“说”还不够，它还需要会“做”。比如查询外部信息、调用本地工具、在多轮对话里保留上下文，甚至把结果按固定结构
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Claude Code 实战手册：安装配置、扩展机制与高效使用指南
1、写在前面 如果把 AI 编程工具按照能力边界来划分，大致可以分成三类： 补全型工具 对话型工具 Agent 型工具 Claude Code 更接近第三类。它不是单纯回答问题，也不是只
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Agent 工作区隔离：Git Worktree 与任务绑定
1、问题 到 s11 为止，Agent 已经可以自主认领任务，但所有任务仍然共享同一个目录。 这会导致一个现实问题：两个 Agent 同时改不同任务时，如果都动到同一
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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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