人工智能
Java Agent：从 Demo 到生产级实践
Spring AI + Embabel，复杂业务 Agent 稳上线的落地路径
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Published chapters
01开篇词｜从“跑得通”到“敢上线”：Java 开发者如何打赢 AI Agent 工程之战
0201｜基于 Spring Boot Starter，快速实现“天气查询 Agent”
0302｜Python vs JVM生态：为什么 80% 的 Agent 项目最终会回到 Java？
0403｜Embabel 核心模型：从 OODA 到 Actions、Conditions、Goals
0504｜Spring 生态整合：站在 Spring、Spring AI 肩膀上
0605｜Java 的绝招：强类型领域建模是复杂业务的关键
0706｜GOAP vs ReAct：为什么复杂业务需要目标导向规划？
0807｜@Tool 遇上 MCP：标准化工具接口设计
0908｜Embabel 与 RAG 集成：让 Agent 真正“读懂”你的私有知识
1009｜其他规划策略：Utility AI 和 Supervisor
1110｜月省 70% 成本：企业级 Agent 的模型路由与缓存设计
1211｜不出事故的 Agent：三层安全护栏设计防注入，防越权，防失控
1312｜测试策略：单元、集成、E2E 三层测试体系保证质量
1413｜系统集成：Agent 能力与现有系统无缝对接
1514｜Agent 可观测性：打开黑盒，日志、追踪、性能剖析
1615｜从 0 到 1：构建一个企业级智能保险 Agent 平台