脚本自动完成 Node.js 检测/安装、CLI 全局安装、启动引导向导，是最省心的方式。
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 如下图所示：
安装完后进入设置页面如下图所示：
随着人工智能技术的蓬勃发展，Java开发者迎来了前所未有的机遇。如何在众多AI框架中选出最适合自己项目的工具，成为了开发者们面临的重要课题。 今天有网友提了一个问题："AI应用开发中，JeecgBoot后续是一直使用LangChain4j，还是会采用Spring AI？"针对这一问题，我们做了这篇深入的技术栈分析，帮助大家理清思路，做出最优选择。 本文将围绕两大热门Java AI框架------Spring AI 和 LangChain4j，从功能特性、技术优势、应用场景等多个维度进行深度剖析，帮助你在智能化浪潮中做出明智的选型决策。 一、框架概览 Spring AI Spring AI致力于通过简洁且统一的API接口，帮助开发者快速接入主流AI服务（如OpenAI、Azure OpenAI等），实现聊天对话、文本嵌入等基础AI功能。其设计理念是降低集成门槛，提升开发效率。 LangChain4j LangChain4j是Java生态中专注于智能Agent、多步骤推理和自定义AI工作流的开源框架。它提供链式调用、Agent管理、记忆存储、工具集成等高级功能，适合构建复杂
文章详解AI Agent四大核心概念：Agent作为智能决策主体，Skills提供原子化能力封装，MCP实现标准化工具调用，A2A支持Agent间协作。这些技术共同构建了从单Agent自主执行到多Agent协同工作的完整技术栈，解决了智能体的自主性、模块化能力、工具调用和互操作等核心问题，助力开发者快速构建专业级AI应用。 一、Agent、Skills、MCP和A2A的核心概念总览 1、Agent (代理/智能体)：自主决策与执行的“大脑”。 AI Agent是2026年AI生态的核心概念，是基于人工智能技术构建的、具备感知环境、理解信息、自主推理决策、自主规划与执行动作并持续与环境/其他主体交互，以自主达成预设或动态生成目标的数字智能实体。2026年的智能体不是在回答问题，而是在完成任务。其突破了传统问答式、生成式AI的能力边界，可像人类员工一样独立处理复杂综合性任务。它以大模型为核心引擎，整合规划、记忆、工具调用与行动执行四大能力，形成「感知 - 认知 - 决策 - 执行 - 反馈」的完整智能闭环，
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目录 微服务 单体架构 集群和分布式架构 横向扩展 纵向扩展 微服务架构 Spring Cloud 什么是 Spring Cloud Spring Cloud 版本 Spring Cloud 实现方案 服务拆分 服务拆分原则 简单示例 服务拆分 数据准备 工程搭建 父工程创建 子项目创建-商品服务 子项目创建-订单服务 远程调用 在学习 Spring Cloud 之前，我们先来了解一下什么是微服务，以及微服务的发展历史。架构发展的过程中，遇到了哪些问题？是如何解决的？Spring Cloud 解决了其中的什么问题？ 微服务 单体架构 所有功能模块（如用户管理、订单处理）打包在一个应用中，共享同一数据库，模块间通过函数调用直接通信，开发、测试、