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从开发者视角理解 AI Agent：我的认知转变之路从一个客服机器人说起那是一个再普通不过的需求：把原本简单的规则引擎客服升级成更智能的 AI 客服。作为技术负责人，我的第一反应是 “好说，用 ChatGPT API 嵌进去不就完了？” 然而实际开发中，我很快就碰到了第一个难题：用户的问题经常需要查询多个系统才能给出完整答案。比如查询订单状态时，要先去订单系统查询基础信息，再去物流系统查询配送状态，有时还要去支付系统确认付款情况。最开始，我用了最直观的方式：把所有可能需要的信息都预先查出来，拼成一段文字扔给 GPT。但很快就发现了问题：

基于SpringAI实现简易聊天对话简介本文旨在记录学习和实践 Spring AI Alibaba 提供的 ChatClient 组件的过程。ChatClient 是 Spring AI 中用于与大语言模型（LLM）进行交互的高级 API，它通过流畅（Fluent）的编程接口，极大地简化了构建聊天应用程序的复杂度。相比直接使用底层的 ChatModel，ChatClient 封装了提示词构建、响应处理、结构化输出、流式响应以及与 RAG、聊天记忆等高级功能的集成。通过本文的学习，我们将掌握：

我是如何用AI编程制作一个AI表情包生成的小程序Start Up Step1：安装初始开发环境2. 安装Cursor 安装好Cursor IDE之后，用它打开前面初始化好的微信小程序的工程目录。 Step2：用Cursor进行AI编程的基础介绍

Java 开发玩转 MCP：从 Claude 自动化到 Spring AI Alibaba 生态整合在 Spring AI 中使用 MCP Server 1.1 Spring AI MCP 的介绍 Spring AI MCP 为模型上下文协议提供 Java 和 Spring 框架集成。它使 Spring AI 应用程序能够通过标准化的接口与不同的数据源和工具进行交互，支持同步和异步通信模式。整体架构如下： Spring AI MCP 采用模块化架构，包括以下组件：

如何在LangChain中构建并使用自定义向量数据库向量数据库的发展非常迅速，几乎每隔几天就会出现新的向量数据库产品。LangChain 不可能集成所有的向量数据库，此外，一些封装好的数据库可能存在 bug 或者其他问题。这种情况下，我们需要考虑创建自定义向量数据库，以实现特定需求。

Cursor怎么使用，3分钟上手Cursor：比ChatGPT更懂需求，用聊天的方式写代码，GPT4、Claude 3.5等先进LLM辅助编程在人工智能工具井喷的今天，大家早已习惯用AI辅助编程，但大多数工具要么停留在“问答式”交互，要么对复杂代码逻辑束手无策。而Cursor——这款专为开发者设计的AI编程工具，凭借对代码上下文的深度理解、一键生成完整函数甚至模块的能力，正在成为新宠。只需3分钟，你就能用它解锁高效编码体验（文中有彩蛋）。

开源智能体MetaGPT记忆模块解读MetaGPT 是一个多智能体协作框架，通过模拟软件公司组织架构与工作流程，将大语言模型（LLM）转化为具备专业分工的智能体，协同完成复杂任务。其最大特点是能够将自然语言需求转化为完整的数字产品交付物（用户故事/竞品分析/API文档/代码文件等）。

给聊天机器人装“短期记忆“：Flask版实现指南

Cursor 使用 APIkey 配置 Anthropic Claude BaseURL , gpt-4o，deepseek等大模型代理指南Cursor IDE 原生仅支持配置 ChatGPT 的 API Base URL，无法直接集成 Anthropic Claude 的 API 服务。