Java

Java大版本发布！直接删掉public static!?复杂用法被“削”平！新手狂欢，网友：看AI把Java逼成了什么样！

编辑 | 云昭编程赛道，越来越有意思了！当大模型的编程能力强劲到让人惊呼：未来不要再学编程的时候，却忽然发现：编程语言本身，一直都在扼住大模型编程能力的咽喉。很简单的一个原因，大模型总是从已有的代码库中巧取豪夺，汲取营养，一旦一种编程语言新改写了语法，那不又是一个轮回了？

9/19/2025 4:52:39 PM

云昭

Java融合AI，手把手教你整合大语模型

人工智能（AI）正加速重构各行业发展模式，大型语言模型（LLM）无疑是这场技术革命的核心驱动力。对于Java开发者而言，如何将LLM的强大能力融入现有应用，是拓展技术边界、提升产品价值的重要方向。本文聚焦LLM与Java集成的核心流程，从实际操作步骤、工具选型到行业最佳实践展开讲解，为Java开发者提供清晰的入门路径，助力快速落地AI集成需求。

8/26/2025 1:32:00 AM

学研妹

兄弟们，是不是每次刷到 AI 相关的文章，看到满屏的 Python 代码就犯嘀咕：咱 Java 程序员在 AI 领域就只能当看客吗？今天咱就来聊聊这个能让 Java 玩转 AI 的神器 ——Deeplearning4j（简称 DL4J），让咱们手里的 Java 代码也能在 AI 圈儿支棱起来！一、当 Java 遇上 AI：一场迟到的双向奔赴说起机器学习框架，Python 阵营的 TensorFlow、PyTorch 那是相当风光，仿佛 AI 领域就是 Python 的天下。

6/11/2025 1:10:00 AM

儒猿团队

超实用！Dify调用Java的三种实现方式！

在一些复杂的业务中，我们可能需要使用 Dify 调用外部程序（如 Java 程序），因为这样才能满足业务的特殊需求。例如，当我们使用 Dify 实现“AI 简历自动筛选器”的时候，我们首先会使用 AI 筛选出符合招聘要求的简历，然后再将简历存放到公司的“人才库”系统中，完成后续流程的招聘需要（预约面试、面试评价、发送 Offer 等操作），这个时候就需要让 Dify 调用 Java 程序了。那么问题来了，使用 Dify 调用 Java 程序的实现方式有哪些呢？

6/6/2025 12:00:00 AM

磊哥

Windsurf创始人：我们对Java工程师做了很多优化和适配

自从 OpenAI 以 30 亿美元收购 Windsurf，这家公司一夜之间成了行业焦点。我非常喜欢看 Windsurf 创始人 Varun Mohan 的访谈。他年纪不大，但对于公司经营和产品方向，总能给出一些新鲜、实际的思考，而且讲得很坦诚，没有废话。

6/3/2025 4:36:03 PM

阿颖

Dify搭建AI图片生成助手中的坑！

使用 Dify 搭建 AI 图片生成助手并不是什么难事，而且不需要你会编程知识，也能轻松实现。但是，Dify 在搭建 AI 图片生成助手的过程中会遇到很多坑，例如以下这些：有些组件随着时间的推移，已经不能正常调用了；有些组件在国内需要魔法才能使用；有些组件需要复杂的本地部署才能正常调用；有些组件虽然能用，但生成的速度、成本、质量，是无法应用于生产环境的。所以，接下来本文就带你来避开这些坑。

5/30/2025 12:00:00 AM

磊哥

实战：Dify智能体+Java=自动化运营服务！

我们在运营某个圈子的时候，可能每天都要将这个圈子的“热门新闻”发送到朋友圈或聊天群里，但依靠传统的实现手段非常耗时耗力，我们通常要先收集热门新闻，再组装要新闻内容，再根据内容设计海报等。那怎么才能简化并高效的完成以上工作呢？答案是我们可以借助 AI 工具：Dify Java 服务来实现热点新闻自动生成功能，最终生成效果如下：实现思路具体实现步骤如下：在 dify 中创建 Agent 应用。

5/23/2025 12:01:00 AM

磊哥

一文了解！MCP 技术生态全面解析：核心组件、工作流程、生命周期

在 AI 领域，模型上下文协议（MCP）的出现，就像是一场及时雨，完美地解决了 AI 模型与外部工具和资源交互的难题，让它们之间的协作变得轻松又自然，彻底打破了数据孤岛的困境，让不同系统之间的互操作性不再是梦想。一、MCP 核心组件：架构精解MCP 架构：MCP 主要有三个核心组件，分别是 MCP 主机、MCP 客户端和 MCP 服务器，它们三个相互配合，让 AI 应用和外部工具、数据源之间能够无缝通信。 MCP 主机：就好比是一个大舞台，为执行 AI 任务提供了演出环境，并且在这个舞台上运行着 MCP 客户端，没有它，整个表演就没办法开始。

5/13/2025 1:45:00 AM

小智

Java 开发者必看！用 Quarkus + LangChain4j 实现本地 Ollama 的 AI 深度集成

在探索AI与现代技术栈融合的道路上，搭建一个能在本地高效运行的智能交互应用是个不错的实践方向。本文介绍如何构建 Quarkus 应用程序。该程序会设置 REST 端点，借助 LangChain4j 调用本地 Ollama 模型，用户调用端点发问题，即可获取模型响应。

5/7/2025 1:01:00 AM

学研妹

LangChain4j+SpringAI=无敌！

知识不是简单的拼接，而是深入理解之后的灵活运用。当下挑战在当前形势下，对于 Java 程序员有两个挑战：工作中的挑战：目前各个业务系统要进行 AI 化功能升级，例如添加智能客服系统、ChatBI 看板功能、领域相关 AI 工具，帮助用户提效等，但传统的 Java 开发技术，已无法支撑如今项目的 AI 改造和升级。找工作时的挑战：大家都知道这两年编程行业的薪资很高，所以 Java 从业者也越来越多，当供给远远大于需求时就导致现在薪资越来越低，以及找工作难度越来越大。

4/29/2025 12:00:00 AM

磊哥