Java Spring Boot 拥抱 AI 原生：从 API 调用到架构重构的进化之路
在AI时代，Java开发者需超越简单API调用，以Spring Boot为基石重构软件范式。从“菜单驱动”转向“意图驱动”，通过智能体、工具层、记忆层与安全层的架构升级，融合RAG、AOP、异步任务等工程实践，打造具备自主决策能力的AI原生应用。依托Spring生态的稳定性与可管理性，实现AI不确定性与企业级可靠性的平衡，推动Spring Boot应用迈向智能化未来。（238字）
Java Spring Boot 拥抱 AI 原生：从 API 调用到架构重构的进化之路
在AI时代，Java开发者需突破调用API的表层应用，以Spring Boot为基石，推动从“菜单驱动”到“意图驱动”的范式变革。通过构建智能体为核心、工具化封装Service、强化记忆与安全管控的四层架构，融合RAG、异步调度与全链路监控，实现AI原生应用的工程化落地。依托Spring生态的稳定性与可管理性，逐步演进现有系统，让Java在AI原生时代焕发新生。
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Anthropic从MCP到Programmatic Tool Calling的演进，实则是对“上下文爆炸”问题的修正，仍属“上下文工程”范畴。而AiPy早于Claude Code提出Python-use范式，主张“Code is Agent”，通过代码直接交互环境，实现“万物互联、万物编程”。相较MCP/PTC依赖预定义工具，Python-use更具扩展性与灵活性，兼容API、包调用及本地执行，早在2024年8月即实现命令级代码执行，领先Skills两月。CodeAct理念与其高度一致，但本质仍是工具注册模式。Python-use范式直击Agent核心：大模型与环境数据的无限连接能力
如何写好一篇技术方案
本项目旨在升级知识库基础能力，优化目录与文档管理体验，提升拖拽交互流畅度。通过整合功能模块、流程图、UML及时序图等设计，明确系统架构与调用逻辑，完善数据库及API设计，并借助语雀卡片关联PRD、设计稿等资料，助力团队高效协作与需求对齐。
