OpenAI Agent Builder和Evals将在11月30日下线：开发者迁移Agents SDK完整清单
# OpenAI Agent Builder和Evals将在11月30日下线：开发者迁移Agents SDK完整清单 ## 文章摘要 OpenAI已经明确，Agent Builder和平台内Evals产品将在2026年11月30日后停止提供。对于仍依赖可视化工作流、平台数据集、Trace评分和自动化评测的团队，这不是简单替换一个API，而是需要重新梳理工作流定义、工具调用、状态管理、评测数据和
Spring AI Advisor为什么不生效？defaultAdvisors、执行顺序与流式调用完整排查
# Spring AI Advisor为什么不生效？defaultAdvisors、执行顺序与流式调用完整排查 ## 文章摘要 Spring AI项目中，Advisor常被用于日志、Memory、RAG、权限、内容审核和工具执行，但开发者经常遇到“明明注册了却没有执行”“请求生效但响应处理顺序不对”“同步接口正常、流式接口失效”等问题。本文从ChatClient实例、defaultAdviso
ChatModel、ChatClient和自建AI Service怎么选？Spring AI三层调用架构指南
# ChatModel、ChatClient和自建AI Service怎么选？Spring AI三层调用架构指南 ## 文章摘要 Spring AI同时提供ChatModel和ChatClient，真实企业项目通常还会再封装一层AI Service。三者并不是重复接口：ChatModel负责底层模型抽象，ChatClient负责Prompt、Advisor和响应转换，AI Service负责业
Spring AI AgentCore SDK进入可用阶段：Runtime、Memory、Browser和Code Interpreter全解析
# Spring AI AgentCore SDK进入可用阶段：Runtime、Memory、Browser和Code Interpreter全解析 ## 文章摘要 Spring生态近期重点介绍了Spring AI AgentCore SDK。它通过Spring Boot自动配置、注解和Advisor，把Amazon Bedrock AgentCore的Runtime、Memory、Brows
Spring AI PromptTemplate插入JSON时花括号冲突怎么办？三种可靠解决方案
# Spring AI PromptTemplate插入JSON时花括号冲突怎么办？三种可靠解决方案 ## 文章摘要 Spring AI默认使用花括号识别Prompt模板变量。当Prompt中包含JSON Schema、示例对象或代码时，JSON自身的 `{}` 可能被误当成模板变量，导致渲染报错、变量缺失或内容被错误替换。本文通过错误示例，介绍自定义 `< >` 分隔符、NoOpTempla
用Spring Boot搭建一个可版本化的Prompt模板管理器：加载、缓存、灰度与回滚
# 用Spring Boot搭建一个可版本化的Prompt模板管理器：加载、缓存、灰度与回滚 ## 文章摘要 企业AI项目中的Prompt不能长期散落在Java代码里。随着场景增加，需要解决模板版本、环境差异、审批、缓存、灰度、回滚和调用追踪。本文实现一个轻量级Spring Boot Prompt模板管理器：使用数据库保存模板元数据，通过Resource与StringTemplate渲染变量，
Spring AI企业级应用实战（2）：ChatClient、Advisor与Prompt Template构建统一调用层
# Spring AI企业级应用实战（2）：ChatClient、Advisor与Prompt Template构建统一调用层 ## 文章摘要 上一篇完成了Spring Boot 4.1、Spring AI 2.0与DeepSeek V4接入，但业务代码仍然只是直接调用ChatClient。真实企业项目需要统一管理System Prompt、模板变量、租户信息、请求日志、调用耗时和响应格式。本
GPT-Live发布但API尚未开放：企业语音Agent应该如何提前设计？
OpenAI于2026年7月8日发布GPT-Live，并开始向ChatGPT用户推送GPT-Live-1和GPT-Live-1 mini。它不再把语音对话简单处理成“录音结束后再回答”，而是通过全双工架构持续监听、持续生成，并把复杂搜索和推理任务委托给后台模型。需要注意的是，GPT-Live API尚未正式开放，开发者当前仍应使用Realtime API构建生产系统。本文分析GPT-Live的架构
AI生成售前方案为什么会虚构功能？六层防护避免“把不能做的写成能做”
AI生成售前方案时，最危险的问题不是文案不够漂亮，而是把系统不存在的功能、没有承诺的接口和尚未验证的性能写进方案。本文从功能基线、证据绑定、声明分类、结构化输出、规则校验和人工审批六个层面，给出一套防止售前方案幻觉的工程方案，并提供功能证据模型、Prompt约束和自动校验示例。
通用大模型、RAG与Agent在售前场景中怎么分工？别再把三者混成一个聊天机器人
企业建设AI售前助手时，常见误区是把通用大模型、RAG和Agent当成三个可以互相替代的方案。实际上，通用大模型负责语言理解与生成，RAG负责把内部知识送入上下文，Agent负责规划任务、调用工具和推动流程。本文围绕需求分析、产品匹配、方案生成、报价、投标和审批等售前任务，给出三类能力的边界、组合方式和选型建议。
招投标文档接入RAG应该如何分块？评分项、参数表和附件不能用同一种策略
招标文件通常同时包含资格条件、技术参数、评分办法、商务条款、合同模板和附件表格。如果简单按固定字数切分，容易把评分条件拆散、把表格表头与数据分离，并导致模型找到了条款却无法判断完整约束。本文给出一套适用于招投标知识库的层级分块方案，包括文档结构识别、章节父子块、评分项原子块、参数表重建、元数据设计和混合检索流程。
企业招投标知识库应该包含哪些资料？从产品功能到中标复盘的完整清单
很多企业建设招投标知识库时，只上传历史标书和产品手册，结果模型经常引用过期方案、混淆标准功能与客户定制，并重复过去投标中的错误。真正可用的知识库应覆盖产品基线、技术能力、行业方案、客户案例、资质证书、商务条款、实施资源、风险记录和中标复盘。本文给出九类知识域、文档元数据、更新责任和权限设计方法。
AI＋企业数字化行业解决方案（1）：企业售前方案生成Agent怎么设计？
企业售前人员经常需要在短时间内完成客户调研、需求分析、产品匹配、案例检索、技术方案、实施计划和风险说明。直接让大模型“生成一份完整方案”，虽然速度很快，却容易出现功能幻觉、客户信息混淆、章节重复和范围承诺失控。本文从业务流程、系统架构、知识体系、Planner、RAG、Reviewer、人工审批、状态持久化与效果评测等方面，完整设计一个可进入生产环境的企业售前方案生成Agent。
DeepSeek旧模型名7月24日停止服务：deepseek-chat与deepseek-reasoner迁移清单
将在北京时间 **2026年7月24日23:59** 停止服务。
Spring AI项目找不到ChatClient Bean怎么解决？从自动配置到多模型冲突完整排查
public AiService(ChatClient.Builder builder) {
Spring AI与LangChain4j有什么区别？2026年Java AI项目选型指南
Java开发者构建大模型应用时，最常见的两个框架是：
GPT-5.6正式开放：Sol、Terra、Luna三档模型怎么选？开发者需要关注的7个变化
OpenAI已经将GPT-5.6系列全面开放，形成三个稳定能力档位：
Java开发者转型AI应用开发，需要补齐哪些技术？2026企业级学习路线
很多Java开发者面对AI浪潮时有两个极端判断：
GPT-Red是什么？OpenAI用自动化红队提升GPT-5.6抗提示词注入能力
OpenAI于2026年7月15日公布GPT-Red研究：通过自博弈强化学习训练专用自动化红队模型，让攻击模型持续寻找提示词注入、数据外泄和工具越权漏洞，再将生成的对抗样本用于生产模型训练。本文从攻击链、自博弈机制、公开数据、Agent安全影响和企业防护措施五个角度，分析GPT-Red对AI应用开发者意味着什么。
AI Agent为什么反复调用同一个工具？从调用指纹、幂等键到终止条件完整排查
Agent连续调用同一工具，是生产环境中最常见也最烧钱的故障之一。根因可能来自Observation没有进入上下文、工具结果缺少状态、模型误判失败、调用缺少幂等控制，或者终止条件不明确。本文提供一套从日志定位、调用指纹、重复检测、幂等键、状态摘要到最大步数控制的完整治理方案。