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Claude Code Agent Skills vs. Solon AI Skills：从工具增强到框架规范的深度对齐在 AI Agent 的工程实践中，“Skill”（技能）正从简单的函数调用演变为具备生命周期和业务感知的架构单元。Solon AI Skills 在设计思想上，深度参考并吸收了 Claude Code Agent Skills 的概念原型，但两者在落地上走向了不同的维度：一个是面向终端的能力扩展（Tooling），一个是面向开发者的框架规范（Framework）。

带刺的坐椅

Solon AI Remote Skills：开启分布式技能的“感知”时代引言：AI Agent 的“最后一公里”挑战在 AI Agent 的工程实践中，我们正在经历一场从“本地集成”到“云端插件化”的变革。过去一年，行业见证了 Model Context Protocol (MCP) 的崛起，它成功解决了大模型与外部工具跨进程连接的“协议标准化”问题。然而，随着企业级场景的深入，开发者们发现：仅仅实现连接是不够的。

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Claude Code Agent Skills vs. Solon AI Skills：从工具增强到框架规范的深度对齐在 AI Agent 的工程实践中，“Skill”（技能）正从简单的函数调用演变为具备生命周期和业务感知的架构单元。Solon AI Skills 在设计思想上，深度参考并吸收了 Claude Code Agent Skills 的概念原型，但两者在落地上走向了不同的维度：一个是面向终端的能力扩展（Tooling），一个是面向开发者的框架规范（Framework）。

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MCP 进化：让静态 Tool 进化为具备“上下文感知”的远程 Skills在 AI Agent 的工程实践中，Model Context Protocol (MCP) 已成为连接大模型与外部世界的标准桥梁。然而，随着应用场景从“个人助手”向“企业级复杂业务”迈进，传统的 MCP 交互模式开始显露其 “静态化” 的瓶颈。

开发 Java MCP 就像写 Controller 一样简单，还支持 Java 8在 AI 应用开发从“单机对话”迈向“群体智能（Agent）”的当下，MCP（Model Context Protocol）协议的出现，为大模型连接外部世界统一了“插座”。

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开发 Java MCP 就像写 Controller 一样简单，还支持 Java 8在 AI 应用开发从“单机对话”迈向“群体智能（Agent）”的当下，MCP（Model Context Protocol）协议的出现，为大模型连接外部世界统一了“插座”。

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又一个项级的 Java Multi Agent 开源项目你好，我是阿香。前几天，技术群里的小伙伴一直在安利 Solon AI。起初我还在想，Java 生态里不是已经有 Spring AI 了吗？出于好奇，我抽空深入研究了一波，结果真香了！

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带来 Multi Agent 开发，OpenSolon v3.8.3 发布OpenSolon 是新一代，Java 企业级应用开发框架。从零开始构建（No Java-EE），有灵活的接口规范与开放生态。采用商用友好的 Apache 2.0 开源协议，是“杭州无耳科技有限公司”开源的根级项目，是 Java 应用开发的生态基座（可替换美国博通公司的 Spring 生态）。

带来 AI Agent 开发，OpenSolon v3.8.3 发布OpenSolon 是新一代，Java 企业级应用开发框架。从零开始构建（No Java-EE），有灵活的接口规范与开放生态。采用商用友好的 Apache 2.0 开源协议，是“杭州无耳科技有限公司”开源的根级项目，是 Java 应用开发的生态基座（可替换美国博通公司的 Spring 生态）。

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从 Chat 到 Agent：Solon AI 带你进入“行动派”大模型时代在过去的一年里，我们已经习惯了与 AI “聊天”。但当你试图让大模型帮你在数据库查数据、给客户发邮件、或者自动排查系统日志时，你会发现：只会“说”的对话框，无法直接解决复杂的业务逻辑。

灵动如画 —— 初识 Solon Graph Fluent API 编排Solon Flow 在提供 json/ xml 编排之后。还提供了一套极为丝滑的流程图 Fluent API。它让流程定义回归到程序员最熟悉的工具——代码。

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灵动如画 —— 初识 Solon Graph Fluent API 编排Solon Flow 在提供 json/ xml 编排之后。还提供了一套极为丝滑的流程图 Fluent API。它让流程定义回归到程序员最熟悉的工具——代码。

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通用流程编排框架，Solon Flow v3.8.0 隆重发布面向全场景的 Java 通用流程编排框架。同时兼容 java8 ~ java25，是 OpenSolon 的重要组成部分。支持已知流程编排的各种场景：

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迈向 MCP 集群化：Solon AI （支持 Java8+）在解决 MCP 服务可扩展性上的探索与实践随着 Model Context Protocol (MCP) 的快速普及，开发者已经不再满足于简单的本地 Stdio 进程通讯。在生产环境中，如何构建高可用、可水平扩展的 MCP 服务集群成为了核心挑战。

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超越 SpringBoot 4.0了吗？OpenSolon v3.8, v3.7.4, v3.6.7 发布（听说隔壁的 Spring 7 和 SpringBoot 4 最近出了几个大 Bug了？！）历时 8 年磨砺，1.7 万次代码提交，9个分仓库，几百个模块，20多万代码量， 1200 万次半年下载量 —— OpenSolon（即 Solon）正在重新定义 Java 企业级应用开发的性价比。

Solon AI 开发学习17 - generate - 使用复杂提示语有些生成模型（或服务平台）的提示语可能会是一个结构体，此时就需要使用 GeneratePrompt 接口。可以快速使用，或者定制强类型实体。

Solon AI 开发学习19 - 结合 Solon Flow 定制 ReAct 效果Solon Flow 是一个通用流程编排引擎，采用 yaml 或 json 配置。下面演示 solon-ai 和 solon-flow 演示一个人机交互的 RcAct 效果。

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Solon AI 开发学习19 - 结合 Solon Flow 实现 ReAct 效果Solon Flow 是一个通用流程编排引擎，采用 yaml 或 json 配置。下面演示 solon-ai 和 solon-flow 演示一个人机交互的 RcAct 效果。

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Solon AI 开发学习18 - generate - 生成示例参考GenerateModel 是非常自由的一个接口，本质是组装一个 http post 请求，并尝试解析响应内容。但仍然有大量的 ai 模型无法覆盖（花样太多了），可使用 HttpUtils 直接请求。

Solon AI 开发学习16 - generate - 生成模型（图、音、视）生成模型（GenerateModel）与聊天模型（ChatModel）用途区别很大。GenerateModel 只能一次性生成内容，不能对话。比如：