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工具与框架

这一模块把前面的原理落回到真实工具、框架和实现方式上,帮助你建立稳定的工程判断标准。

工具与框架

工具和框架很重要,但它们应该建立在前面的认知结构之上。

模块定位

这里不追求罗列所有流行工具,而是从能力接入、真实工作流、能力复用和运行时治理边界出发,理解不同工具各自适合解决什么问题。

适合谁读

  • 已经会使用一些 AI 工具,但不知道如何系统比较的人
  • 想判断“用框架还是自己搭”这个问题的人
  • 想理解 LangGraph、Spring AI 这类框架内部组织方式的人
  • 想理解 MCP、skills、harness、工程化复用的人
  • 想把前面学到的原理落到实现层的人

进入前建议

推荐顺序

  1. 先读 Cursor vs Claude Code vs Trae,从真实工具体验进入工程判断。
  2. 再读 从零手写 Agent,理解不依赖框架时系统最小实现应该长什么样。
  3. 再读 MCP 协议,理解工具、资源和提示为什么需要标准化能力接入层。
  4. 接着读 LangGraph 原理,理解节点、边、状态和有向图为什么适合 Agent。
  5. 再读 LangGraph 状态图设计实战,把 schema、reducer、messages、checkpoint 的工程取舍真正落下来。
  6. 接着读 LangGraph Interrupt Resume 与 Human Review 实战,把中断恢复、人工审核和副作用边界放回真实工作流里。
  7. 再读 LangGraph 多角色协作图实战,把 planner、researcher、coder、reviewer 的协作结构真正落到共享状态和回退路径里。
  8. 接着读 Spring AI 框架原理,理解 Java 企业应用里 AI 集成层如何设计。
  9. 再读 Spring AI ChatClient Advisor 与 Structured Output 实战,把调用入口、Advisor 链、结构化输出与 Tool Calling 落到业务代码里。
  10. 接着读 Agent Skills,理解流程知识、模板和脚本怎样被打包成可发现、可加载、可复用能力。
  11. 最后读 Harness 设计,理解运行时控制结构怎样治理 skills、工具权限、上下文和恢复路径。

本模块文章

文章类型简介
Cursor vs Claude Code vs Trae实战从真实使用体验看三类工具的差异
从零手写 Agent实战不依赖框架理解 Agent 的最小实现
MCP 协议核心理解工具、资源和提示为什么需要标准化能力接入
LangGraph 原理工程理解节点、边、共享状态和有向图编排
LangGraph 状态图设计实战工程理解 schema、reducer、checkpoint 和消息状态的真实设计方法
LangGraph Interrupt Resume 与 Human Review 实战工程理解 thread、checkpoint、interrupt、resume 与人工审核工作流
LangGraph 多角色协作图实战工程理解多角色节点如何共享状态、分工协作与评审回退
Spring AI 框架原理工程理解 Java 生态中的模型、Advisor、Tool Calling 与 RAG 集成
Spring AI ChatClient Advisor 与 Structured Output 实战工程理解 ChatClient、Advisor 顺序、结构化输出与工具调用的落地方式
Agent Skills工程理解可发现、可加载、可复用的流程知识包
Harness 设计工程理解运行时控制结构如何治理长任务、权限与恢复

学完后去哪里

进入 评估与进化。只有当工具、系统和工作流已经成型,评估体系和持续优化才真正有落点。

基于 MIT 协议开源