技术派 - 学编程就上技术派

基于 LangGraph4j + Spring AI 的企业级 AI 工作流平台，支持通过可视化拖拽界面编排多种大模型（OpenAI、DeepSeek、通义千问）和工具节点，使用 DAG 引擎按拓扑顺序执行复杂 AI 任务，实现零代码构建 AI Agent 应用。

基于 Spring SseEmitter 和前端 EventSource 建立服务端推送通道，实现工作流执行过程的实时 SSE 状态推送。使用 CompletableFuture 实现长文本 TTS 并行处理，针对 TTS API 的输入长度限制（600 字节），设计文本智能分片算法

使用 Qoder CLI 创建全新的 AudioTTS 节点基础模板，在工作流引擎中实现 AudioTTS 节点的执行逻辑，调用阿里百炼 qwen3-tts-flash，将生成的音频 URL 返回给下一节点增加 URL 结果的合法性校验，并支持后续扩展为自动上传至 MinIO 的能力将音频节点纳入“输入节点 → 音频节点 → 输出节点”的完整链路，验证整个工作流的可执行性

用 Qoder CLI 为 DeepSeek 节点增加基本配置用 Qoder CLI 打通 DeepSeek 节点用 Qoder CLI 打通通义千问节点

● 使用 Qoder 将 PaiAgent 提交至 GitHub，把项目真正工程化 ● 使用 Qoder CLI 新增 input 和 output 节点，让工作流闭环 ● 使用 Qoder CLI 新增节点配置，让它们变得可调、可控、可扩展 ● 调试输入输出节点，让整个流程能跑通；有 bug 直接让 Qoder CLI 来改 ● 使用 Qoder 智能会话美化界面，让它成为一个真正可以交付的产品

带你从零开始做一个扎实的 AI 项目——PaiAgent，借助 Qoder 和 Qoder CLI 来构建的，一个真正能运行和学到东西的 AI Agent 项目。

向量化失败，ElasticSearch启动失败

LangGraph4J面试题预测，涵盖框架基础概念与LangChain4J核心区别。PaiAgent项目实战实现，助你提前掌握面试要点，提升Java AI开发技能。

掌握大模型和Prompt Engineering面试核心考点，了解提示词工程定义与项目应用技巧，提升大模型响应质量

SpringAI面试题预测，深入解析SpringAI框架定义、核心问题解决，统一大模型调用方式，了解RAG、Function Calling等AI能力与Spring生态集成。