Java 工程师转 AI 应用开发的实战派阵地 —— 只讲 Spring AI / Spring AI Alibaba / LangChain4j 在生产环境的落地。
「Java AI 实战派」系列 10 篇长文，每篇都配一个可运行的开源仓库，全部开源在这里。
| 篇序 | 文章主题 | 配套仓库 |
|---|---|---|
| 篇1 | 干了 13 年 Java，AI 时代我不是被淘汰，而是被重新定价（观点） | roadmap |
| 篇2 | Spring AI vs LangChain4j vs Spring AI Alibaba：2026 选型指南 | framework-compare |
| 篇3 | Spring AI 2.0 GA 实战：从 0 到 1 搭建企业级 ChatClient | framework-compare |
| 篇4 | RAG 准确率从 32% 干到 89%：切片 / 混合检索 / Rerank | framework-compare / benchmarks/rag |
| 篇5 | 把 Spring AI 的 @Tool 一键暴露成 MCP Server | mcp-in-action |
| 篇6 | 企业级 Multi-Agent：4 Agent 协同 + 状态快照 | multi-agent-in-action |
| 篇7 | 别把 Agent 绑死在一个模型上：多模型路由与故障转移 | model-router-in-action |
| 篇8 | AI Agent 可观测 + Token FinOps | ai-observability-in-action |
| 篇9 | Prompt Injection 真实复盘：AI 应用四层防御 | ai-security-in-action |
| 篇10 | 33 岁 Java 后端转 AI 应用开发的真实账单（收官） | roadmap |
- 想系统规划转型路线 → 先看 roadmap（90 天学习计划 + 6 个方向）
- 正在做框架选型 → 看 framework-compare（三框架同台对比）
- 要落地某个具体方向 → 按上表点对应仓库，每个都有 README + 可跑代码
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- 🕳️ 只讲踩过的坑，不讲空概念
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