目前市场上的文章知识库都是用python+langchain开始开发AI Agent 的,我使用的主语言为java,应该怎样构建AI agent
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
CrewAI 是一个用 Python 构建的开源框架,用于协调多个自主 AI Agent 的协作(role-playing agents 与 workflows),以完成复杂任务
CrewAI 的核心目标是提供一个既简单又灵活、高效的多-agent 自动化与工作流编排平台,使开发者可用于构建从简单任务到复杂企业级场景的 AI 自动化系统。以下是其关键组成与特点:核心组成Crew
AI Agent 面试全攻略:从零到Offer,包含200+面试题、企业级项目(Python_Java_Go)、简历模板、STA.zip
内容严格遵循主流工业界技术栈,涵盖Python、Java、Go三大编程语言在AI Agent开发中的差异化实现方式,包括但不限于基于LangChain与LlamaIndex的Python Agent构建流程
Java_Go_Python_TypeScript_Rust_深度学习_机器学习基础和高级知识。大模型、微服务、云原生项目实战。.zip
基于 Spring AI 的 RAG Agent 实战项目完整覆盖组织知识库建设全流程:权限隔离采用 RBAC 模型结合 Spring Security OAuth2/JWT 实现细粒度文档访问控制;文档入库支持
Spring AI与FastAPI+LangChain对比[项目代码]
在总结不同场景下的选型建议时,文章指出,对于需要快速开发和高度定制化的AI应用,FastAPI+LangChain是更好的选择。
HeroJY_langchain4j-ai-agent-demo_22888_1767076210910.zip
LangChain4J可能是一种用于Java语言的开发框架或库,该框架专注于构建语言模型和AI代理。AI代理是一种能够根据输入的自然语言指令,执行特定任务的软件实体。
大模型Agent智能体设计原理与企业级开发指南.md
企业级大模型Agent智能体开发全栈指南,旨在帮助Python、Java和前端开发者深入理解和掌握大模型Agent的设计原理与开发实践。
大模型与LangChain框架结合全栈应用开发指南.md
该指南是一本针对国内Python、Java、前端开发者设计的大模型与LangChain框架结合的全栈应用开发实践教程。
编程导航 AI + 微服务全栈新项目,基于 Spring Boot 3 + LangChain4j 的大厂 AI 应用生成平台,.zip
编程导航AI加微服务全栈新项目是一个面向现代企业级人工智能应用开发需求而构建的综合性技术平台,该项目以Spring Boot 3作为核心基础框架,全面兼容Java 17及以上版本运行环境,具备高度模块化
大模型Agent技术原理与自主智能体开发实战.md
资料内容丰富详实,注重理论与实践相结合,面向国内Python/Java/前端开发者,解决了Agent开发过程中的痛点,提供了一站式的开发解决方案,使得开发者能够在短时间内快速搭建并运行自主智能体项目,大大降低了开发门槛
AI吟美-人工智能主播-Vtuber-桌宠-智能体.zip
该压缩包文件名称“AI吟美-人工智能主播-Vtuber-桌宠-智能体.zip”明确指向一个融合多重数字人技术形态与人工智能底层能力的综合型软件产品。
大模型应用开发框架选型指南[可运行源码]
目前,Python在大模型应用开发中仍处于领先地位,其生态系统内LangChain和LlamaIndex等工具,以其丰富的库和强大的社区支持而广受欢迎。
AI Agent 教学仓库 | 系统化 LangChain、RAG、LangGraph、MCP 全栈实战代码 | 万字博客详解 .zip
该教学仓库以构建高可用、可扩展、工业级AI Agent系统为核心目标,全面覆盖从基础原理到工程落地的完整技术链条。
AI Agent 学习路线(Java 后端方向)md
人工智能与Java后端技术的深度融合正在重塑现代软件开发的技术图谱,AI Agent作为新一代智能系统的核心形态,已不再局限于科研实验室或前端交互场景,而是深度嵌入到企业级Java后端服务架构之中。
面向企业级市场的一站式AI应用开发框架,支持多厂商大模型统一接入与管理,具备安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力,提供可视化.zip
框架底层运行时环境全面适配国产化信创体系,已在麒麟V10、统信UOS操作系统上完成全栈验证,支持海光、鲲鹏、飞腾CPU平台及寒武纪、昇腾AI加速卡,Java、Python、Go三语言SDK同步提供,配套完整开发文档
用Java编写一个ai智能体,从0完整实现一个Claude Code.zip
该AI智能体开发框架以Java语言为核心技术栈,完整复现了类Claude Code风格的代码生成与推理能力,具备从底层模型调用、上下文管理、工具函数注册、思维链编排到响应流式输出的全链路实现能力。
Java转型AI指南[源码]
实战项目路线图包含12个工业级项目,涵盖Java驱动的LangChain4j企业定制版开发、基于Quarkus的轻量级Agent运行时构建、使用GraalVM Native Image编译的无GC低延迟推理服务
开放 CS_AI 知识库,包括「基础知识、数据结构与算法、软件开发、大模型」等体系化的笔记。Open CS_AI Wiki, a.zip
submodule 引用,examples/ 包含 127 个端到端项目案例(如基于 LangChain 构建合同审查 Agent、使用 LlamaIndex 搭建私有 PDF 智能问答系统、利用 FastAPI
用 Java 对齐 LangChain Deep Agents Harness(二)
该实践并非简单地将Python端的LangChain逻辑进行直译式移植,而是基于Java语言的并发模型、内存管理机制、模块化规范以及企业级开发惯用模式,重新构建一套语义一致、行为等价、性能可控的智能体运行时框架
时下热词追踪Agent ,集成多 Tools、TTS、ASR、HeyGem API .zip
时下热词追踪Agent是一个面向实时信息感知与多模态交互能力构建的智能体系统,其核心架构基于LangChain框架进行深度定制开发,具备完整的Agent Harness运行时环境。
大模型应用开发全流程:从需求分析到上线运维.md
其中,核心功能开发部分涉及到RAG知识库、Agent智能体模块、后端接口及前端页面的构建。测试与优化环节提供了测试用例模板、效果优化指南和调优手册。
最新推荐

