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本文系统梳理AI Agent记忆压缩的五大主流方法：摘要压缩（滚动/结构化/锚定迭代）、剪枝过滤、外部化、上下文隔离与表示压缩，深入对比其适用场景与成本权衡，结合Factory.ai锚定摘要等最新实践，并给出LangChain4j与Spring AI的Java代码示例，是Agent上下文工程与面试的必读指南。

本文系统梳理AI Agent五大主流推理模式（ReAct/Plan-and-Execute/Reflexion/ReWOO/ToT），深入拆解ReAct的Thought-Action-Observation循环机制与Prompt结构，对比传统Prompt驱动与现代Function Calling两种实现方式，并提供Spring AI与LangChain4j完整Java代码示例，是Agent系统架构设计与面试的必读指南。

本文深入解析AI Agent长短期记忆系统的设计与工程实现，从短期记忆的窗口/摘要策略到长期记忆的语义/情景/程序性三分法，给出消息级、实体级、事件级等多粒度存储选型建议，结合LangChain4j与Spring AI代码示例及Mem0等前沿记忆引擎趋势，是Agent系统记忆模块设计与面试的必读指南。

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本文深入解析AI Agent记忆机制的核心架构，从短期记忆（滑动窗口/Token窗口/摘要压缩）到长期记忆（向量库提取/存储/召回）给出完整设计方案，对比Spring AI与LangChain4j两大Java框架的记忆实现，并介绍mem0/Letta等前沿框架的分层记忆思路，是Agent系统记忆模块设计与面试准备的必读指南。

本文深入对比AI Agent三大核心范式：ReAct（推理-行动交替）、Plan-and-Execute（规划执行分离）、Reflection（自我反思纠错），从决策时机、步骤复杂度、成本开销等维度解析本质差异，并给出实际项目选型决策树与LangChain4j/Spring AI代码示例，是Agent架构设计与面试准备的必读指南。

本文深度解析AI Agent与大模型的本质差异，阐明Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具 + 反思的完整架构，逐层拆解感知-规划-执行-反思核心循环，对比ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion三大范式，并给出LangChain4j Java实现示例与MCP等2026年最新趋势，是Agent体系构建与面试准备的必读指南。

本文深入解析Self-RAG（自我反思检索增强生成）框架的核心原理，阐释其通过Retrieve、IS_RELEVANT、IS_SUPPORTED、IS_USEFUL四类反思标记实现按需检索与自我批判的机制，并给出基于LangChain4j的Java工程化近似实现，对比传统RAG的局限性与CRAG的差异，是高可靠RAG系统设计的进阶指南。

本文深度解析RAG系统的效果评估体系，将评估拆解为检索阶段（Context Precision/Recall/Relevancy）与生成阶段（Faithfulness/Answer Relevancy）两大板块，详解各项指标含义，给出LLM-as-Judge方法与Spring AI内置的RelevancyEvaluator、FactCheckingEvaluator代码示例，并提供生产环境评估闭环建设方案，是RAG系统质量保障的实战指南。

本文深入解析HyDE（假设性文档嵌入）的核心原理，揭示其如何通过LLM生成假设答案来弥合用户查询与知识库文档间的语义鸿沟，并给出LangChain4j与Spring AI框架下的Java实战示例、适用场景分析与成本权衡，是RAG检索优化的前沿技术指南。