企业级Java AI Agent搭建：从0到1工程化实践当你的组织准备将AI Agent投入核心业务场景时，最先遇到的往往是选型迷思和落地困境。本文从Java技术栈出发，提供一套从概念澄清到生产部署的完整框架与决策体系。一、概念再澄清：AI Agent的技术本质在Java语境下，AI Agent绝非简单的LLM API调用。它的技术内核可以用一个等式表达：textAI Agent = LLM（基础智能） + 工具集（能力边界） + 规划模块（任务拆解） + 记忆系统（状态管理）这一定义源自自主Agent的技术演进路径。支撑Agent能力的五个核心概念构成了从指令输入到系统集成的技术栈分层：Prompt层：最基础的交互接口，管理用户指令与上下文；Function Call层：赋予AI操作外部系统的能力（调用API、操作数据库等）；Agent层：实现任务分解与智能决策，构建自主执行的工作流；Skill层：封装专业领域知识，形成可复用的能力模块；MCP层：建立跨模型、跨平台的连接标准，实现系统间无缝集成。二、决策基础：四大Java AI框架全景对比2026年基准版本：LangChain4j 1.13.0 /
