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Maven 多模块项目拆分实战:编译时间从 30 分钟降到 8 分钟

这篇是我带 20 人团队把一个 50 万行代码的单体工程拆成 Maven 多模块项目的完整复盘。拆分后单次全量构建从 30 分钟降到 8 分钟,按人力成本折算,一年能省下约 95 万元。文章覆盖模块划分的三种方式和选型决策树、父 POM 依赖管理模板、传递依赖与版本冲突的处理,以及并行构建等优化手段,最后附上 6 个上线后真实踩过的坑。示例基于 Spring Boot 3.2 和 JDK 17,在 Maven 3.9 下验证通过,可以直接套用到你的项目上。

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AgentScope Java答疑时间:开发者近期最关心的12个问题

本文作者:远云、刘军、望宸、溪洋 😄Hi, 各位关注 AgentScope Java 的开发者伙伴们,大家好! 近日,AgentScope Java V1.0 版本正式发布,全面对齐 Python 版核心能力,为 Java 开发者带来了构建企业级 Agentic 应用强大的开源方案。 在最近与DataWhale 合作的 AgentScope Java 解读线上直播间(直播回放请猛戳此处查看)中, 我们收到了大家的热情提问。为了方便大家集中查阅,我们整理了其中最高频的 Q&A,由 AgentScope Java 的核心开发者为大家一次性说清讲透! 话不多说,干货开整 👇 Part.1 定位与选型:关于 AgentScope Java 与 Spring AI Q1:AgentScope Java 和 Spring AI Alibaba 有哪些不同? A1:简单来说,两者的核心设计理念和擅长领域不同。 AgentScope Java: 是一个原生为 Agentic 范式设计的框架。它的核心是 “Agent”,旨在帮助你构建以 Agent 为中心、具备自主思考和行动能力的智能应用。 Spring AI Alibaba: 更侧重于 Workflow 编排。它以 Spring AI 生态和图(Graph)思想为基础,擅长将 AI 能力作为工具,融入到预定义的工作流中。 关于两者不同之处的深度对比和详细介绍,请访问:《Spring AI Alibaba 和 AgentScope 啥区别?》 Q2:AgentScope Java 未来逐渐完善集成 Spring 生态,Spring AI Alibaba 还会继续维护么? A2:会的,两个项目都会持续发展,并且未来会实现协同。 我们的规划是: AgentScope Java:深耕 Agentic领域,围绕 Agentic 核心思想设计,成为构建下一代 AI 应用的首选。 Spring AI Alibaba: 以 Spring AI 生态和 Graph 思想设计,未来将会在底层集成AgentScope的编排能力,实现两大生态的强强联合。 选择建议: 想构建以 Agent 为核心的智能应用,请选择****AgentScope Java。 想基于现有工作流(Workflow)集成 AI 能力,请选择 Spring AI Alibaba。 Q3:我是 Java 新手,上手 AgentScope Java 是否容易,相比 Spring AI Alibaba,哪个更容易上手? A3:推荐直接上手 AgentScope Java。 因为 AgentScope 作为面向 Agentic 范式的开发框架,天然会比以 Workflow 为核心编排能力的 Spring AI Alibaba 使用难度更低。 Q4:已经开发了 Spring AI Alibaba 应用,是否支持和 AgentScope Java 代码互转? A4:目前暂不支持两个项目代码的直接互转。 如在问题 2 中描述的,两者的设计范式不同。如果您正在使用 ReactAgent 范式,推进使用更先进设计模式的 AgentScope,如果您需要工作流或 Multi-Agent 编排能力,推荐使用 Spring Ai Alibaba。 Part.2 核心能力:关于 AgentScope Java 能做什么 Q5:AgentScope Java 和 AgentScope Python 版本有哪些差异? A5:核心能力完全对齐。 包括 Rumtime、核心层、Studio、RL、Memory,以及架构上全力推进 Serverless 化,实现毫秒级冷启动与混合部署,帮助开发者在应对高并发的同时,显著降低部署成本并提升效率。 Q6:AgentScope Java 后端的模型该如何调用,是可以直接调用 Qwen、DeepSeek,还是需要基于百炼? A6:不绑定,支持任意模型。 AgentScope Java 提供了灵活的模型后端支持。你可以通过标准的OpenAI 兼容协议,轻松调用包括通义千问(Qwen)、DeepSeek 在内的任何大语言模型,无论是开源的、商业的还是自部署的。 Q7:AgentScope Java 可以直接记录 Token 使用和 Prompt 吗,不用 Studio 行吗? A7:当然可以。 AgentScope Java 提供 Trace 的能力,支持通过标准 OpenTelemetry 协议上报 Prompt、Token 用量等信息。 Part.3 底层了解:关于 AgentScope Java 的技术实现 Q8:AgentScope Java 上关于 ReAct 的实现是基于阿里云函数计算 FC,请问下这里的考虑是什么呢,与基于 Prompt 实现效果有什么提升吗,对 FC 不友好的模型如何接入呢? A8:不存在绑定关系。 AgentScope Java 的 ReAct 模型和函数计算 FC 本身没有直接绑定关系,AgentScope Java 作为一个 Agentic 框架提供具体的代码实现。而 FC 是一个应用部署平台,也不绑定 AgentScope Java,支持将包括 AgentScope Java 在内的应用程序部署起来。 Q9: AgentScope Java 数据 Fine Tune 如何实现呢? A9:我们通过 Trinity-RFT 底层模型交互链路进行打通。 AgentScope Java 处理请求的过程中,实时记录下模型的状态,收集到一定量的数据以后,完成 SFT、RFT 等模式的后训练。 Part.4 正在安排:关于 AgentScope Java 的近期规划 Q10:AgentScope Java 应用与 Nacos 之间进行 A2A 的自动注册和便捷调用套件,有相关功能支持计划吗? A10:在路上了。 我们将在 12 月底发布的版本进行支持,最晚不晚于 1 月第一周,敬请期待。 Q11:Trinity-RFT 什么时候上线? A11:在路上了。 目前正在紧锣密鼓的设计,预计在 1 ~ 2 月份会正式对外发布。 Part.5 动手试试:关于 AgentScope Java 的实践与资源 Q12:狼人杀和点奶茶是否提供工程样例?这个太有意思了。 A12:必须有。 狼人杀 的代码可以在 AgentScope Java 源码中的 examples 目录下获取; 奶茶铺 的代码将在近期进行开源,之后也可以在 examples 目录中找到。 线上直播回放:https://developer.aliyun.com/live/255547 如果你还有什么关于 AgentScope Java 想要了解的问题,欢迎留言在评论区告诉我们。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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