AI与agent

引言 在上一篇文章中，我们解析了一个关于天气实时预报的MCP server，相信大家对这一块应该有不错的体感了。那么我们这一篇就会来讲解一下MCP 客户端的一些问题和配置。

引言 在前面的两篇文章中，我们已经讲了MCP服务端和客户端的核心原语，我相信大家已经对MCP已经有比较深入的了解了，那么我们今天就一起进入MCP server端的实战开发。

引言 在第三篇文章中，我们讲了MCP服务端的三个核心原语。这篇我们一起探讨一下MCP客户端的核心原语吧

引言 在第二篇文章中，我们讲了MCP的通信协议和数据传输。 那么在第三篇文章中，我们就来讲讲服务端的核心原语，MCP 原语是 MCP 中最重要的概念。它们定义了客户端和服务器之间可以相互提供哪些信息。

引言 我们第一篇讲了MCP的基础概念、MCP解决的问题以及MCP的架构，我相信大家已经对MCP有了一定的了解，那么接下来让我们深入MCP具体是如何实现的，这一篇我们的重点放在通信协议和数据传输上，让我

引言 我一直为网上没有很好且通俗易懂的MCP技术文档而烦恼，所以我通过记录自己查阅官方文档来写一份通俗易懂的MCP技术文档，从架构到实战，既有技术深度，又能让小白一听就懂。这对我是一种挑战，如果笔误可

引言 我相信大家在平时一定使用过网页对话chatbot，国产的有deepseek、Qwen等，国外的有ChatGPT、Gemini、Grok等。在我们使用的期间，我们会发现这些chatbot会记住我们

引言 最近Java非常火的AI agent智能体开发框架Spring AI 和 Spring AI Alibaba，我们到底该选谁呢？它们到底有什么区别呢？希望这篇文章能给你的技术选型带来帮助，让我们

引言 Spring AI Alibaba 和 Agent Scope 虽然都出自阿里巴巴，但它们的核心设计理念、适用场景以及对“Agent（智能体）”的定义有本质的区别。那我们怎么根据自己的场景来选择

引言 A2A协议是一个开放标准，它实现了人工智能代理之间的无缝通信和协作。它为使用不同框架和由不同供应商构建的agent提供了一种通用语言，从而促进了互操作性并打破了信息孤岛。agent是自主问题解决

引言 在使用Spring AI Alibaba等框架时，理解其流式输出是成功开发的必须项。在大模型应用中，由于生成完整回复可能需要数秒甚至更久，流式输出 (Streaming) 是提升用户体验的关键—

引言 在 Spring AI Alibaba（以及更广泛的 Spring AI 和 LangChain 生态系统）中，RunnableConfig 和 OverallState是构建Agent（智能体

引言 在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的出现带来了前所未有的可能性。然而，LLM 并非万能，它们会“幻觉”，它们无法实时获取信息。为了弥补这些不足，ReAct 范式 应运而生，它赋予了 LLM

引言 作为一个 Java/Go 后端开发者，你肯定非常熟悉传统的关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）和键值对数据库（Redis）。它们的核心逻辑通常是精确匹配（WHERE id = 1 或

引言 当我们调用 GPT API 时，我们往往把模型当成一个黑盒：输入提示词（Prompt），吐出回答。但决定这个回答是“严谨的逻辑推导”还是“天马行空的创意写作”，很大程度上取决于两个参数：Temp