JAVA后端开发AI Agent（智能体）核心优势在于工程化能力（高并发、微服务、稳定性、系统架构），而目前 AI 领域的痛点恰恰是从“Demo”走向“企业级生产”的过程。而因技术栈和“AI Native 应用”特点的不同，有以下几个思维方式的差异。
1. 核心思维转变：从“确定性编程”到“概率性编程”
传统 Java 代码的输出是确定的（Input A -> Output B），而 LLM（大语言模型）的输出是概率性的。
- Prompt Engineering（提示词工程）：这不仅仅是写这类“说话”，而是编写“自然语言形式的代码”。你需要掌握 Zero-shot, Few-shot, COT (Chain of Thought) 等技巧来引导模型输出。
- 参数调优：理解
Temperature（随机性）、Top-P、Context Window（上下文窗口）、Tokens（计费与长度限制）等概念对模型输出的影响。 - 不确定性处理：学习如何在 Java 代码中处理 LLM 产生的幻觉（Hallucination）和格式错误（例如 JSON 解析失败时的重试机制）。
2. 技术栈迁移：掌握 Java AI 生态
- Spring
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