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小沈同学呀

SpringAI+MCPServer实战-StreamableHTTP协议打造企业级AI工具服务各位好，最近在公司项目里折腾 Spring AI 的 MCP（Model Context Protocol）协议，踩了不少坑，也总结了一些经验。今天先把 MCP Server 端的内容单独拎出来写一篇，聊聊怎么用 Streamable HTTP 协议打造企业级的 AI 工具服务。

【AgentScope】6.文件系统（Filesystem）详解文件系统是 Agent 的"文件柜"——它决定了 Agent 的文件存在哪里：是本机磁盘、远程存储，还是隔离的沙箱环境。

【RAG】工程化实战：全链路原理复盘 + 方案选型 + 实战高阶玩法🔥个人主页： Ryan🔥专栏：【后端】登神长阶实战落地后端全路线手册在 AI 圈子里，一直流传着一个心照不宣的秘密：用 LangChain 或 LlamaIndex 几行代码搭一个 RAG（检索增强生成）系统，只需要一个下午；但要让它达到生产环境的落地上线标准，往往需要大半年。

阿昌喜欢吃黄桃

Java优质开源AI项目Hi，我是阿昌，今天记录下几个 Java AI 开源项目。以前提到 AI 开发，大家第一反应基本都是 Python。

抓住 AI 人工智能的风口之第 5 章 —— 使用视觉大模型（Vision-Language Model）支持图片识别，完善电商智能客服项目本篇博客基于第 3 章博客基础上，引入视觉大模型 Vision-Language Model，支持图片文件上传和识别，第 3 章博客地址：https://blog.csdn.net/BiandanLoveyou/article/details/161004907

【AgentScope】3. 工作空间（Workspace）详解工作空间是 Agent 的"办公桌"——人格、记忆、知识、技能都以文件形式存放在这里，每次"上班"自动加载，每次"下班"自动保存。

【AgentScope】1. HarnessAgent 总览详解HarnessAgent 就是给"只有金鱼记忆的 AI 助手"装上一整套工程化装备——记忆系统、会话管理、上下文控制——让它能像一个靠谱的员工一样长期稳定工作。

理解 RAG 的“为什么”与 Spring AI 实战初体验任何大模型都有两个硬伤，不解决就没法直接回答很多真实问题：训练截止日期模型的知识来自训练数据，训练完成那一刻知识就凝固了。问它“上周的股价是多少”，答不了；问它“最新政策有什么变化”，也答不了。

SpringAI 模型 API 调用中的错误处理、重试与熔断降级实战调用外部大模型 API 时，什么网络抖动、限流、服务端 500……简直家常便饭。如果代码一遇到错误就直接把堆栈甩给用户，体验基本为零。本文就从最基础的异常捕获讲起，一路到重试、熔断降级，帮大家把这套防御体系搭完整。

装不满的克莱因瓶

SpringAI Alibaba Tool工具调用机制实战-注解注册与函数调用全流程目录一、什么是工具调用（Function Calling / Tool Calling）二、Spring AI 工具调用三步走

Spring AI vs LangChain4j：Java 后端接大模型，两条路线怎么选Java 世界里接入大模型，现在有两个正经选择：Spring 官方的 Spring AI，和社区驱动的 LangChain4j。前者 8795 star，后者 12113 star。数字差不多，但设计哲学完全两回事。这篇文章不讲 Hello World，从核心抽象、记忆管理、RAG、Function Calling 几个维度掰开看，帮你搞清楚什么时候用哪个。

装不满的克莱因瓶

新版AI开发框架SpringAIAlibaba vs AgentScope 选型指南目录一、什么是 Spring AI Alibaba1.1 核心定义1.2 项目架构三层1.3 官方文档

奋斗的老史

Spring AI + Docling 企业级文档解析完全指南摘要：本文从入门到精通，详细介绍如何在 Spring Boot 项目中集成 Docling 文档解析服务。包含环境搭建、配置详解、661 行核心代码逐行解析、请求参数详解、返回数据处理、向量存储集成、生产级优化方案和完整测试用例。看完本文即可独立实现企业级文档解析功能。

* SpringAI多模型共存指南（如何配置多模型）做过不少 AI 项目后你会发现，“只用一个模型”这件事越来越少见。DeepSeek 便宜、通义千问国内合规、Claude 代码能力强——不同场景用不同模型，或者主模型挂了自动切备用，这些都是真实需求。

Spring AI 进阶系列- Agent 智能体开发：ReAct模式、多步推理与自主Agent实战作者：12年OTA公司资深程序员技术栈：Spring Boot 3.5.9 + Spring AI 1.1.4 + ReAct Pattern + LangChain4j对比前置知识：已完成基础15篇博客，特别是第5篇（函数调用）和第12篇（未来展望）

奋斗的老史

基于SpringAI开发的通用RAG脚手框架，适配各种场景本文面向后续把这套 RAG 能力接入业务系统的开发者，重点回答三件事：独立工程保留的是一套完整 RAG 子系统，不是简单 demo。

隔窗听雨眠

SpringAI全流程实战手册当Java开发者遇上大模型，会擦出怎样的火花？SpringAI给出了答案，用Spring的方式，把AI能力变成业务开发的常规武器。

抓住 AI 人工智能的风口之第 1 章 —— 8万字熟练掌握 SpringAI 编程核心概念Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，旨在帮助 Java 开发者以统一、便捷的方式将 AI 能力集成到企业级应用中。你可以把它理解为 Java 生态中的 "AI 万能转接头"。🎯 核心定位：简化 Java 开发者的 AI 集成。它的核心目标是解决 AI 模型 API 碎片化的问题。通过提供一套标准化的抽象接口，让开发者可以用一套代码调用 OpenAI、阿里云通义千问、DeepSeek 等几乎所有主流模型，更换底层服务只需修改配置，无需改动业务代码。

让 AI 开口说话：Spring AI Alibaba 语音合成（TTS）实战我问过不少人：你觉得 AI 产品哪个功能最让用户觉得“哇这很厉害”？很多人的答案不是文字生成，而是语音——AI 开口说话那一刻，体验感直接上了一个台阶。

第3章：快速入门SpringAI Alibaba目录：SpringAI Alibaba 上一节：第2章：Ollama本地部署大模型Qwen3 本节：第3章：快速入门SpringAI Alibaba 下一节：待更新