原文链接：Spring AI Alibaba Graph：中断！人类反馈介入，流程丝滑走完～。本章是第十章（Graph构建智能体）下的人类反馈复原案例

差不多今年，"MCP""Agent"一直都是AI领域的热点, 尤其是manus的出现, 显得Agent好像无所不能, 极大的展现了AI的思考和执行决策的能力。

承接上篇对Context Engineering的探讨，本文将聚焦多智能体框架中的上下文管理实践。我们将深入剖析两个代表性框架：字节跳动开源的基于预定义角色与Supervisor-Worker模式的

利用SpringAI的1.0.0最新正式版，将AI大模型集成到 Java 应用程序中，实现流式对话输出，并封装成可配置的web服务。

MCP的二次尝试，实现一个日程助理。大概功能就是，告诉AI“添加日历，今天下午五点到六点，我要去万达吃饭”，然后AI自动将日程同步到日历。

本期内容整理自九天老师的公开课，全程手撕代码、逐帧剖析💥带你“从零到一”【开发】MCP工具，再将自己开发的MCP工具【部署上线】，并进行本地的MCP工具【维护】！ 一、MCP技术快速入门回顾1.MCP

实现思路 利用 AI 大模型（如 GPT、BERT）对文本、图像等数据生成高维向量（Embedding），捕捉其语义特征，然后将这些向量存储到向量数据库（如 Milvus、Pinecone）中并建立索

什么是 MCP 引用一些官方的介绍吧： 大白话就是一个数据通信的应用协议，约定了应用和大模型之间如何传递数据进行无缝连接。 本文主要讲的是 MCP 的 SSE+HTTP 方式的使用。 先举个荔枝吧：）

想不到 2025 年刚开始，CloudWeGo 团队就做出了大动作，开源了 Go 生态下第一个由官方维护的 AI 应用开发框架。