phodal
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从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发框架？
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原文中文，约5100字，阅读约需12分钟。
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内容提要
近年来，AI Agent 应用开发迅速演变，生成式 AI 的崛起使旧应用成为遗留系统。企业面临数据接入和技能利用的挑战，AI 应用平台通过低代码提升效率，支持快速构建智能应用。框架与平台并存，推动企业实践，流式交互带来架构挑战。AI Agent 正向 Agentic AI 发展，支持复杂任务拆解和动态工具调用，企业需关注可观察性和安全性。
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关键要点
- AI Agent 应用开发迅速演变，生成式 AI 的崛起使旧应用成为遗留系统。
- 企业面临数据接入和技能利用的挑战，AI 应用平台通过低代码提升效率。
- AI Agent 正向 Agentic AI 发展，支持复杂任务拆解和动态工具调用。
- 低代码平台可以快速处理通用、重复性任务，让专业开发者专注于复杂逻辑。
- AI 应用平台与框架并存，推动企业实践，流式交互带来架构挑战。
- 流式交互导致响应时延、连接保持和系统解耦等问题。
- Agentic AI 支持代理式推理和动态工具调用，推动智能体的升级。
- 企业级框架与平台需满足长期可持续性、安全性和可扩展性等要求。
- 企业级 AI 平台应遵循模块化与分层设计、支持多模型能力、用户友好的能力编排和统一管理。
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