AI Agent详解：RAG与MCP的区别与联合实现智能体

特性RAGMCP知识检索✅❌工具调用❌✅静态知识✅❌动态操作❌✅信息生成✅❌系统集成❌✅/*** 工具名称*//*** 工具描述*//*** 执行工具*/输入：用户问题↓1. 任务分析（LLM）↓2. 工具选择（LLM + 工具描述）↓3. 工具执行├─→ RAG工具：检索知识库└─→ MCP工具：调用外部系统↓4. 结果整合（LLM）↓输出：最终回答 + 使用的工具 + 中间结果RAG。

Spring AI实现RAG（检索增强生成）详解与实践

支持多种文件格式的文档加载实现高效的向量存储和检索构建智能的问答系统提供可追溯的知识服务RAG技术为AI应用提供了强大的知识增强能力，使得模型能够基于实际文档生成准确、可靠的回答。

前端状态系统的时代变革：从本地状态到全局状态，再到智能状态的未来趋势

从早期的本地变量，到 Redux 时代的单向数据流，再到 Hooks 带来的函数式状态管理，以及近年出现的 Signals、Proxy 驱动模型、资源状态（Resource State）、服务端状态（Server State）、甚至 AI 辅助状态管理，前端的状态体系正在经历一次“体系级”的重写。在现代前端工程中，状态（State）是最核心、最关键、也是最容易出问题的部分之一。无论是页面渲染、组件