AI超级智能体项目学习

• AI 应用平台的使用
• 接入 AI 大模型
• AI 开发框架（Spring AI + LangChain4j）
• AI 大模型本地部署
• Prompt 工程和优化技巧
• 多模态特性
• Spring AI 核心特性：如自定义拦截器、上下文持久化、结构化输出
• RAG 知识库和向量数据库
• Tool Calling ️工具调用
• MCP 模型上下文协议和服务开发
• AI 智能体 Manus 原理和自主开发
• AI 服务化和 Serverless 部署

技术选型

项目以 Spring AI 开发框架实战为核心，涉及到多种主流 AI 客户端和工具库的运用。

• Java 21 + Spring Boot 3 框架
• ⭐️ Spring AI + LangChain4j
• ⭐️ RAG 知识库
• ⭐️ PGvector 向量数据库
• ⭐ Tool Calling ️工具调用
• ⭐️ MCP 模型上下文协议
• ⭐️ ReAct Agent 智能体构建
• ⭐️ Serverless 计算服务
• ⭐️ AI 大模型开发平台百炼
• ⭐️ Cursor AI 代码生成 + MCP
• 第三方接口：如 SearchAPI / Pexels API
• Ollama 大模型部署
• Kryo 高性能序列化
• Jsoup 网页抓取
• iText PDF 生成
• Knife4j 接口文档

架构设计

从客户端发送请求开始，自上而下经过一系列处理，最终得到响应结果。架构图如下：