Tomcat 为什么能抗住亿级流量?Connector、Container、线程池,到底是如何协作的?架构秘密曝光!
Dify 是一个用于构建 AI 原生应用的开源平台,一个结合了后端即服务(BaaS)和 LLMOps 的综合性开发平台。由于其可视化的 AI 应用开发模式(支持聊天助手、工作流等)而获得了广泛的应用,受众群体包括开发者、运营、产品、公司人员等。 Spring AI Alibaba(SAA) 是一款以 Spring AI 为基础,深度集成百炼平台,支持 ChatBot、工作流、多智能体应用开发模式的 AI 框架。Spring AI Alibaba 提供了完全对等于 Dify 平台的应用开发能力,作为框架,它更强调用户基于 SDK 开发自己的应用。 在当前市场下,两款开源框架/平台分别有各自适用的开发场景,且都得到了开发者和企业的广泛采用。在这篇文章中,我们将深度讲解两个框架的结合:如何将在 Dify 平台上开发的应用导出为 Spring AI Alibaba 工程,至于为什么这么做?扩展性、性能、稳定性提升?请通过接下来的示例和企业实践测试数据了解详情。
2025 年是 AI 智能体快速爆发的一年,从单智能体、多智能体到通用智能体的多种不同构建模式持续涌现出来,智能体开发也逐步从概念、Demo 开始走向生产落地,应用范围也从编程助手等几个少数领域,逐步拓展到企业内部业务、生活工作助手等多个领域。随着智能体开始在企业内部业务落地,Java 智能体的构建需求也呈现出爆发式增长的趋势,在智能体编程语言及平台领域,Python、Typescript 一直走在探索前沿,相对来说,Java 领域框架、平台及整体解决方案欠缺,Spring AI Alibaba 1.0 的发布,让 Java 智能体开发迎来一款生产可用的企业级框架与解决方案,助力企业智能体开发进入一个新阶段。上半年,以 Manus 为代表的通用智能体的火爆,让具备自主规划能力的通用智能体进入大众视线,另一方面,MCP 则将模型或智能体外部数据、外部系统的交互方式做了统一。结合这些技术趋势,在探索 Spring AI Alibaba 框架、Manus 通用智能体的过程中,我们正逐步构建起一套零代码快速构建垂直领域智能体的方案(JManus),我们相信它能弥补低代码、高代码框架的开发复杂度