前言 在AI Agent概念井喷的2026年，我见过太多团队拿着大模型API就直接开干，结果要么是上帝提示词堆到失控，要么是Agent陷入死循环疯狂消耗Token，最终灰溜溜地回头重新设计。 大模型本

为什么学习 AI 项目 AI 这波浪潮，Java 程序员已经躲不过去了。 不管你现在做的是业务系统还是中间件，面试的时候多多少少都会被问到 AI 相关的东西。RAG 是什么？Agent 怎么实现？

🔥 告别轮子！AI Agent 接入微信的优雅方案 前几天，有个非技术朋友在微信上问我：“你天天捣鼓的那个 MomoClaw 挺好用的，能不能直接拉到我的微信里？或者我加它个微信好友？微信的日常信息更

人麻了，谁把我 ssh 干没了 这几天天天写 bug 。最近 AI 最近降智有点严重，这不，我龙虾两天都没训练了，净整这个问题了。虽然事儿不大，但是很恶心。 问题初遇 事情是这样的，自从我装了 cla

1.0 AI Agent 术语全景图——先认个脸 AI Agent 领域关键术语速查: 🧠 模型层 名词 含义 LLM 大语言模型，AI 的 "大脑"，能理解和生成文字 Token 模型处理文字的最小

如果你最近在折腾AI Agent，一定刷到过OpenClaw——这个上线2个月GitHub星标破10万的黑马项目。 相信很多开发者都有过这样的痛点：用LangChain写Agent，越写越臃肿，几百行

前言 这些年我见证过太多项目从JDK6一路升级到JDK8，然后就停在了那里。 “你发任你发，我用Java 8”成了很多团队的座右铭 。 但最近两年，情况开始变化了。 JDK17作为长期支持版本发布后，

3月2日阿里通义千问团队在 X 平台正式发布了 Qwen3.5 小模型系列，覆盖 0.8B、2B、4B 和 9B 四个参数规格。引来马斯克大赞!带你使用vllm,lmdeploy私有化部署。

一、两者定位本质差异 这两个项目解决的是 AI 辅助开发流程中完全不同层面的问题，理解这一点是最关键的。 OpenSpec 解决的是 "做什么"（What） 的问题 —— 它是一个规格驱动开发（Spe