Java框架

——写给架构师的智能体架构实践手册 第一章：开篇——当AI长出手脚 1.1 一场技术海啸的诞生 1.1.1 一个奥地利程序员的“倦怠突围” 2025年11月24日，奥地利维也纳，57岁的资深程序员彼得

身份证照片自动裁剪（OpenCV 四边形检测 + 透视矫正） 这是什么？能解决什么问题？ 拍身份证时，我们经常会得到一张“带大背景”的照片：桌面、手指、阴影、倾斜角度都在里面。如果你直接按固定比例裁剪

九、AgentScope Runtime：部署与沙箱执行 在前面的章节中，我们一直在本地开发和测试智能体，通过 Spring Boot 的 Controller 暴露 HTTP 接口供外部调用。这种方

一、开篇：为什么Java开发者需要AgentScope Java 1.1 大模型时代，Java开发者的新机遇 过去两年，大语言模型（LLM）技术飞速发展，从ChatGPT到各种专业领域模型，AI能力正

九、Studio 管理平台：提示词维护与可观测性 随着 AI 应用规模的扩大，我们会发现单纯靠代码管理提示词（Prompts）变得越来越困难——业务人员希望调整话术，运维人员需要监控服务状态，开发人员

一、开篇：为什么Java开发者需要Spring AI Alibaba 1.1 大模型浪潮下，国内Java开发者的机遇与挑战 自ChatGPT问世以来，大语言模型（LLM）技术飞速发展，深刻改变着软件开

九、构建企业级知识库：RAG 实现（下） 上一章我们完成了知识摄入，将私有文档处理成了向量并存入向量数据库。现在，我们要实现 RAG 的在线阶段：当用户提问时，从向量数据库中检索相关文档片段，并将其作

一、开篇：为什么Java开发者需要Spring AI 1.1 大模型浪潮下，Java 开发者的机遇与挑战 过去两年，大语言模型（LLM）以 ChatGPT 为代表席卷全球，从对话助手到代码生成，从内容

九、内容安全与合规：审核组件 前面已经掌握了构建智能知识库的核心技能。但是，当你的 AI 应用走向生产环境时，有一个重要问题必须考虑：内容安全。 AI 模型可能生成不合适的内容（例如暴力、色情、仇恨言

一、开篇：为什么Java开发者需要LangChain4j 1.1 大模型浪潮下，Java 开发者的机遇与挑战 过去两年，大语言模型（LLM）席卷全球，从 ChatGPT 到各种垂直领域模型，AI 能力

1. 为什么需要状态模式？ 1.1 日常开发中的痛点 传统if-else实现示例 三大核心问题： 维护困难：当新增"退款中"状态时，需要在所有方法中插入新的条件分支 代码臃肿：单个方法可能包含数百行状

一、为什么需要责任链模式？ 1. 真实场景痛点：电商订单审核的困局 场景还原： 假设我们需要开发一个电商订单审核系统，订单需要依次通过： 1️⃣ 风控审查（检查账号风险） 2️⃣ 库存校验（确认商品库

一、开篇：为什么需要开闭原则？ 1. 痛点场景分析 场景1：订单类型无限膨胀 问题分析： 每增加一种订单类型，都要修改核心逻辑 影响范围不可控，容易引发连锁BUG 回归测试成本呈指数级增长 场景2：多

一、需求深度解析（需求分析篇） 1. 业务场景拆解 业务流程图（Mermaid流程图） 2. 核心功能需求清单 模块 功能点 节点管理 1. 节点注册接口（REST API）2. 节点元数据存储（名称

一、为什么选择Easy Rules？（场景对比） 1. 传统if-else的噩梦 案例1：电商满减规则频繁变更（真实生产场景还原） 假设某电商平台促销规则如下： 痛点分析： 每次市场部调整规则，开发者

一、初识Lagom：微服务架构的新范式 1. 传统微服务的痛点 场景一：服务间通信的复杂性 问题分析： 紧耦合：服务URL硬编码，难以动态扩展 脆弱性：一个服务故障可能引发雪崩效应 调试困难：分布式事

一、环境准备与项目初始化详解 1. JDK 17+安装 目标：为Akka开发提供Java运行环境。 步骤说明： 下载JDK 17 访问Oracle官网或OpenJDK站点（如Adoptium）下载JD

一、初识Akka：为什么它能解决高并发？ 1. 传统并发编程的痛点 场景复现：一个线程池崩溃导致系统瘫痪 问题分析： 线程死锁：多个线程互相等待对方释放锁（比如数据库连接池竞争）。 资源竞争：共享变量

一、开篇：当DDD遇上JPA 场景痛点：贫血模型与业务逻辑碎片化 传统三层架构代码示例（反模式）： 问题分析： 实体变成“数据袋子”，业务逻辑无法复用 Service层膨胀成“上帝类”，代码可维护性差

1. 引言：为什么需要DDD和Axon？ ——从“数据驱动”到“领域驱动”的范式升级 1.1 问题背景：传统分层架构的局限性 在传统分层架构（如MVC）中，业务逻辑往往被分散在Service层或数据库