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20260828_220333_从学习到面试，两个能写进简历的工程级AI_Agent项目！从学习到面试，两个能写进简历的工程级AI Agent项目！

大模型岗位很火，但简历上的 AI 项目大多是一个套路——调几次大模型接口、套一层 Prompt，再起个唬人的名字，看着像那么回事，面试官往深里问两句就露馅。问题从来不是「你做没做过 AI 项目」，而是「你这个项目拆开之后，里面到底有没有工程」。

小天才学习机打游戏
2026-08-29 10:45:00

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 7

#学习 #面试 #人工智能 +4
Spring AI 2.0刚上线就修了7个CVE，Java生态的AI安全债来得比想象中快

8月22日，Spring AI发布了2.0.1版本。距离2.0正式发布只过了不到三周，这个补丁版本一口气修了7个CVE——涵盖PDF文档读取、ONNX模型加载、文件操作、Redis集成、工具调用等多个模块。更值得注意的是，2.0.1还新增了agentic loop防护机制，专门针对AI Agent在工具调用循环中可能触发的安全风险。Spring AI是Spring生态的AI框架，定位是让Java开

 SoFlu软件机器人
2026-08-27 19:00:00

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 11

#java #spring #人工智能
AI Agent 搭建全流程，小白照着做，七步跑通第一个智能体

AI Agent 搭建全流程，小白照着做，七步跑通第一个智能体

 AI-智能
2026-08-24 10:51:16

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 3

#数据库 #oracle #服务器 +4
大模型时代来临：Agent工程师如何跨界融合，成为技术收藏家？

随着AI技术发展，传统工程师分工界限逐渐模糊。大模型应用使得算法与工程紧密结合，前端后端测试等职能整合为Agent工程师。未来工程师需掌握确定性与概率性双重逻辑，实现智能化与工程化融合，适应AI时代新职业趋势。最近留意到两件事。一是越来越多团队在招"Agent 工程师"。点进 JD 一看，既要懂系统架构，又要能调模型、写 Prompt、设计工作流。这岗位到底算"算法"还是"工程"？说不清。二是不少

 编程唐小宝
2026-04-07 13:38:04

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 16

#java #人工智能 #开发语言 +1
Python进阶之路：从基础语法到源码级理解

本文系统介绍了Python从基础到高级的进阶路径，分为五个关键阶段：1. 基础重构观（对象模型、整数缓存、字符串驻留）2. 核心机制深潜（可变陷阱、列表扩容、迭代协议）3. 并发与异步（GIL本质、asyncio原理、多进程方案）4. 高级元编程（装饰器、描述符、元类应用）5. 源码级理解（字节码、帧对象、垃圾回收机制）最后提供工程化优化技巧（性能剖析、类型提示、C扩展）。全文揭示了Python表

 wang sum yuen
2026-03-25 14:32:22

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 4

#java #spring #开发语言
跳出Demo思维｜职业级Agent 拼的从来不是Prompt

如果你也在转行Agent开发，还在被碎片化学习内耗、被无效Demo耽误，想真正跳出误区，搭建大厂标准的知识体系，吃透任务编排、工具调度、闭环项目落地、工程化部署这些核心能力，希望我能够帮到你们，扫码添加微信發你~这个Agent基于产品手册搭建，能识别用户需求、拆解问题，精准匹配答案，模糊时追问，解决不了的自动转接人工，能减少60%咨询量，提升40%响应效率，帮客服减轻负担。这个Agent能自动完成

 爱喝白开水a
2026-05-26 11:45:24

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 3

#java #spring #python +1
小米二面被问:这么多的Token激励快过期，你怎么处理的？我说用不完给其他同学用了，他说“你可以用来学agent，写书，总结资料…“

前几天有个粉丝私信我，说他去面了一家xm，二面的时候面试官问了一个他觉得"应该很简单"的问题："你之前申请过一些的token 激励吧？快过期的时候你是怎么处理的？

小天才学习机打游戏
2026-07-19 22:38:18

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 6

#spring #java #后端 +4
从 Python 描述符看 ORM 的魔法：字段映射、校验、延迟加载与查询构建

Python描述符在ORM中的应用：属性访问背后的魔法本文揭示了Python ORM框架背后的核心机制——描述符。描述符通过实现__get__、__set__等方法，能够拦截属性访问，为ORM提供了强大的基础能力。主要内容包括：描述符基础：介绍描述符的基本概念和工作原理 ORM需求：解释ORM如何通过描述符实现字段映射、类型校验等复杂功能实现细节：字段名自动绑定（__set_name__

清水白石008
2026-07-05 07:16:28

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 8

#python #spring #开发语言
Claude Code 2026 最新命令大全｜终端AI编程完整速查手册（含实战场景+避坑指南）

熟练掌握全套命令，可实现项目初始化、编码开发、Bug修复、代码审查、工程重构、自动化迭代全流程提效，大幅降低Java、前端、全栈日常开发冗余工作量。，全方位整理 Claude Code 全套斜杠命令，按「基础入门、核心开发、会话管控、项目持久化、高阶智能体、算力监控」分层归类，搭配。凭借纯终端轻量化、工程级代码重构、智能体自主调度、低上下文损耗的核心优势，已然成为后端、前端、全栈开发者主流提效工具

 srlsong
2026-07-02 06:53:59

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 10

#spring #人工智能 #java +1
用“动态 RAG”实现终身学习 Agent

上一篇我们把 Agent 记忆拆成了工作记忆、短期记忆和长期记忆。继续往下走，问题会变得更锋利：**如果长期记忆不只是被读取，还会被 Agent 修改，系统还能不能可信？

小马不会过河
2026-07-02 20:56:58

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 8

#学习 #spring #java +3
Spring AI Alibaba Agent Framework Hooks 与 Interceptors 完整指南

Spring AI Alibaba Agent扩展机制指南本文详细介绍了Spring AI Alibaba 1.1.2.0版本中Agent框架的两种扩展机制：Hooks和Interceptors。Hooks作用于Agent执行流程的特定节点，支持异步处理，常用于消息修剪、PII检测和人机协同等场景；Interceptors则专注于模型请求/响应和工具调用的同步处理，适合日志记录、重试和上下文编辑

 霸道流氓气质
2026-06-26 23:00:00

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 8

#spring #人工智能 #java
Python 缓存机制深度实战：从零打造带过期时间的记忆化装饰器

本文介绍了如何从零开始构建一个带过期时间的Python缓存装饰器。文章首先分析了标准库@lru_cache的局限性，包括缺乏过期时间控制、统计信息和主动清理功能。作者通过实现一个基础版缓存装饰器simple_cache展示了核心原理，然后进阶开发了完整的TTLCache类，包含过期检查、LRU淘汰策略和统计功能。这个缓存系统支持设置默认TTL、最大缓存大小，并能自动清理过期项，适用于生产环境。文章

 清水白石008
2026-02-15 07:41:01

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 17

#python #缓存 #spring
2026 下半年 AI 后端技术趋势——Agent 化、多模态与端侧推理的判断

2026 年上半年，AI 后端的核心叙事已经从"如何部署一个大模型"转变为"如何编排一群智能体"。单模型 API 服务仍然是最基础的交付形态，但在生产环境中，真正产生业务价值的架构形态已经演化为多 Agent 协作网络——一个请求背后可能涉及意图路由、工具调用、多轮反思和跨模型兜底。导致单模型无法覆盖全链路；迫使架构师对不同难度的任务使用不同规格的模型；决定了单点模型推理的失败率在生产中不可接受。

亚历克斯神
2026-07-29 09:18:29

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 7

#java #spring #微服务
Spring AI Alibaba Graph 实战：搭建带人工审核的企业 NL2SQL 数据 Agent

“NL2SQL 这个方向已经卷成红海了，你再写一个有什么意思？”这是我立项 easy-data-agent之前被问得最多的一句话。

程序猿李巡天
2026-07-27 22:03:35

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 6

#spring #人工智能 #java +4
Python 完整内存管理机制详解

_del__

Esaka_Forever
2026-07-04 03:39:30

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 1

#python #spring #开发语言
《Python 性能优化实战：多进程并行 vs C/Rust/Cython 扩展的对比决策与团队落地指南》

本文探讨Python性能优化策略，对比多进程并行与C/Rust/Cython扩展的优劣。多进程适合IO/CPU混合任务，开发成本低但性能提升有限（2-10倍）；Cython/Rust扩展适用于CPU密集型热点代码，性能可提升100倍以上，但需更高维护成本。通过电商推荐系统的实战案例，展示从多进程（45秒）到Cython（0.8秒）再到Rust（0.35秒）的优化路径。

清水白石008
2026-03-29 06:48:51

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 10

#python #缓存 #spring
A2A 与 Agent 互操作

这是面试里最能区分理解深度的地方。A2A 明确把 task state 提上来了，因为 Agent 任务天然是长生命周期的。

2401_82819240
2026-06-22 08:13:29

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 11

#spring #java #后端 +2
Agent求职快速学习手册！

机器学习基础算法（Coursera或吴恩达）目的：了解一下一些基础算法以及数据处理的方式和流程（划重点）

小马不会过河
2026-03-21 21:06:26

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 8

#学习 #spring #人工智能 +3
python 精进系列(一）_ python _is_ and _==_，90% 的新手都踩过的坑_2026-02-27

操作符官方定义通俗理解底层判断依据==Equality（相等性）检查两个对象的内容 / 值是否一致调用对象的eq() 方法isIdentity（同一性）检查两个变量是否指向内存中同一个对象== 比较值相等，is 比较对象同一性（内存地址）；不可变对象（整数、字符串）可能因 Python 缓存 / 驻留机制，导致内容相同的变量指向同一个对象（is 返回 True），但这是优化行为，不能依赖；

一只倔强的码媛
2026-02-27 16:52:35

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 16

#python #java #spring
Agent 工具调用模块：从发现需求到设计实现，再到 Spring AI 帮你做了什么

从纯对话 Agent 查不了数据这个痛点出发，讲解工具调用模块的四层架构设计、10 个工具的设计缘由，以及 Spring AI 已有的工具调用体系.

2301_80117363
2026-07-19 18:25:49

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 5

#人工智能 #spring #设计模式
FileAgent：基于Spring Alibaba AI的智能文件管理助手

GitHub/Gitee 仓库地址：**https://gitee.com/mobuhan/file-management-knowledge-base.git**- **Gitee仓库**: https://gitee.com/mobuhan/file-management-knowledge-base.git。- **GET /api/chat/session/{sessionId}** -

莫不寒
2026-04-25 21:09:12

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 3

#spring #人工智能 #java
腾讯面试官：说说 Agentic RAG 和普通 RAG 的区别？别只答“更智能“（附完整回答）

今天来讲一讲在实践中更常用的Agentic RAG，是一个非常常用的技术。

小马不会过河
2026-06-08 20:07:03

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 5

#人工智能 #缓存 #spring +2
ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 三大智能 Agent 范式核心区别

核心思想：推理和行动紧密穿插，一步一想、一步一动。流程循环：Thought（思考下一步该做什么） → Action（调用工具/行动） → Observation（得到结果）不断循环直到得出答案。没有全局完整规划，局部贪心决策，只思考当前这一步；思考轻量化，即时根据工具返回结果调整下一步；结构最简单，最容易落地；❌ 短板：studio复杂多步骤长任务容易迷路、陷入局部最优；看不到长远目标，容易走弯路

 灞波儿奔798
2026-07-30 14:12:24

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 10

#动态规划 #算法 #spring +2
Python functools.lru_cache 实战:一行加缓存、可变参数坑与手动失效

有个函数算得慢,或者要反复调远程接口,你想「同样的入参别重复算」。手写一个 dict 当缓存?几行就能踩三个坑:线程安全、缓存无上限撑爆内存、失效逻辑一堆。其实标准库的一行装饰器就搞定了大半——但它也有几个不看文档必踩的坑。这篇讲清楚怎么用、什么时候会翻车、怎么手动控制。

名字还没想好☜
2026-07-22 09:06:13

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 3

#python #缓存 #spring
零门槛本地RAG知识库！Python20行代码搭建私有问答机器人，无需联网、保护数据隐私

当下AI开发不必盲目追求复杂框架，极简版RAG就能满足大部分中小企业私有知识库需求。20行代码开箱即用，适合新手入门学习，也可以直接二次改造用于实际项目，低成本落地AI业务。

2609_96322929
2026-06-18 10:16:18

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 6

#spring #spring boot #python +1
Spring AI 实战：多 Agent 协作实战 —— 分工拆解复杂旅游行程任务

单个智能体承载全部任务：行程规划、天气查询、预算核算、餐饮推荐，系统提示词冗长，模型容易混淆职责，长上下文下回答质量大幅下降；新增业务能力就要修改一套提示词，维护成本极高。本章基于 Spring AI 实现调度式多 Agent 协作系统，使用旅游行程案例，将复杂出行任务拆分为行程、天气、预算三个专业化子智能体，由 Supervisor 统一分发、汇总结果。相比单一 Agent，多 Agent 架构

 大模型momo
2026-08-04 14:05:36

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 10

#spring #人工智能 #旅游 +1
Agent记忆模块系列：01架构设计

本文介绍了Dream-SaaS平台的记忆模块架构设计，针对多Agent系统中用户偏好记忆缺失问题提出解决方案。记忆系统分为三个层级：L1结构化记忆（规则/事实/状态KV）、L2向量语义记忆（语义检索）和L3对话窗口记忆（SpringAI原生）。核心采用双层接口+双套实现架构，支持PGvector和Redis存储引擎动态切换。设计亮点包括：HITL机制防止LLM幻觉（置信度分层处理）、混合检索三信号

 宋哥转AI
2026-06-17 15:40:27

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 38

#java #人工智能 #spring
Agent——8.AI智能体构建

智能体（Agent）是一个能够感知环境、进行推理、制定计划、做出决策并自主采取行动以实现特定目标的 AI 系统。它以大语言模型为核心，集成记忆、知识库和工具等能力为一体，构造了完整的决策能力、执行能力和记忆能力，就像一个有主观能动性的人类一样。感知环境：通过各种输入渠道获取信息（多模态），理解用户需求和环境状态自主规划任务步骤：将复杂任务分解为可执行的子任务，并设计执行顺序主动调用工具完成任务：根

 灞波儿奔798
2026-06-28 12:49:41

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 1

#人工智能 #microsoft #spring +2
Agent 状态机与终止条件

一个简洁但很有力的定义是：\Agent 状态机就是把 agent 运行过程表示为一组离散状态以及状态之间在特定条件下的转移规则。这不是说 agent 要做成非常僵硬的传统有限状态机，而是说：\即使内部某些步骤由模型自由决策，系统外层仍应有明确的阶段与转移控制。这就是局部自治，外层受控。很多 agent 死循环，不是因为工具有 bug，而是因为完成这个概念没有被定义清楚。调研哪些维度；需要多少个来源

 2401_82819240
2026-06-25 08:15:17

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 8

#spring #java #后端 +2
Agent 需要 RAG 吗？

如何真正蒸馏一个人 + 如果完成了蒸馏动作，应该如何形成企业级 Agentic RAG 数据库类应用

 小马不会过河
2026-05-28 22:47:37

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 6

#java #开发语言 #大数据 +3
Spring AI 实战指南（十三）：Multi-Agent（多智能体）协同架构设计与企业级工作流引擎实现

多个Agent共同完成任务例如：产品经理开发测试运维一个人干所有事AI也是一样。

没钥匙的锁1
2026-06-23 11:09:54

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 4

#spring #人工智能 #java
Agent 框架选型对比——LangChain、Spring AI 与自研方案的优劣势分析

选型决策树技术栈一致性优先：Agent 框架是长期演进的基础设施，与团队核心技术栈割裂带来的集成成本和维护负担远大于框架本身的差异。Java 团队强行拥抱 Python 生态的 LangChain，往往在部署、调试、监控三个环节反复踩坑。编排复杂度决定框架边界：如果业务场景只需要单轮对话+工具调用的模式，Spring AI 已足够且更稳定；如果需要 Plan-Execute、多 Agent 协作、

亚历克斯神
2026-07-28 11:47:34

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 11

#java #spring #微服务
Agent定义、边界与适用场景

什么是 Agent几乎是所有 Agent 面试的起手题，但它真正考察的绝不是百科式定义，而是候选人有没有建立清晰的边界意识。面试官通常借这个问题判断三件事：第一，你是否真的理解 agent 和 chatbot、workflow、tool-calling app 的区别；第二，你是否知道 agent 什么时候有必要、什么时候没有必要；第三，你是否具备将看起来很智能的概念落到可上线、可治理、可控风险的

 2401_82819240
2026-06-20 21:45:22

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 22

#java #开发语言 #后端 +2
后端转Agent开发已上岸！我说说Agent开发到底该学什么

兄弟，你要已经开始学LangChain了——听我的，先停下。我跟你说个事。网上那些Agent速成路线，什么30天上手、45天拿offer，十个有八个，顺序是反的。

大靠山
2026-07-08 20:28:06

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 8

#前端 #javascript #人工智能 +4
Agent——5.RAG进阶

添加文档到向量库从向量库删除文档基于查询进行相似度搜索获取原生客户端（用于特定实现的高级操作）

灞波儿奔798
2026-06-28 09:47:50

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 21

#java #后端 #spring
多智能体系统（Multi-Agent Systems）：协调器、专门化 Agent 与通信机制

以前AI 的主流范式是单个模型与单个用户交互。系统接收指令、处理信息、输出结果。这套架构推动了巨大进步，但也暴露了一个随着任务复杂化而日益明显的问题。

程序猿李巡天
2026-06-21 21:07:42

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 7

#microsoft #spring #人工智能 +2
将 Pi Agent 接入 HagiCode 的实践之路

通过 thin adapter 模式，我们成功将 Pi agent 接入 HagiCode 系统，使其成为与其他 Agent CLI 一等的工作流入口。避免了重复实现，复用了 libs 层已有的PiProvider与现有 provider 保持一致的接入方式，降低了维护成本实现了从用户配置到执行监控的完整链路HagiCode 的这次实践证明，thin adapter 模式是集成 AI 能力提供商的

 封法夕
2026-07-04 19:05:29

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 7

#人工智能 #spring
AI下半场Agent智能体全景解析（非常详细），从入门到精通，收藏这一篇就够了！

如果移动互联网时代，超级APP主宰了人们的线上活动；那AI大模型时代，超级Agent将可能成为下一代智能生活的入口。

小马不会过河
2026-03-12 21:12:53

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 7

#人工智能 #前端 #javascript +2
基于大数据爬虫+Hadoop+python的中文起点网top500小说数据提取的设计与实现

摘要：本研究基于大数据爬虫、Hadoop和Python技术，构建起点中文网Top500小说数据采集与分析系统。针对网络文学平台数据规模大、结构复杂的特点，采用Python爬虫框架实现高效数据抓取，结合Hadoop分布式存储处理海量信息。系统开发使用Java+SpringBoot技术栈，MySQL5.7作为数据库，实现了小说数据的自动化采集、清洗与分析。研究成果可为网络文学研究、市场分析及平台推荐算

 Easton111
2026-07-20 14:46:56

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#大数据 #爬虫 #hadoop +4