主要观点：过去一年出现了结合流行框架的模式和用法的增长，文中重点介绍了 Spring AI 相关内容，包括与 LLM 交互的代理模式等，强调了代理和工作流的区别，以及通过 Dapr Workflows 实现持久化执行以增强代理模式的优势。
关键信息：

• 今年 1 月 Christian 发表了[Building Effective Agents with Spring AI]，涵盖 Anthropic 论文中的常见代理模式。
• 研究指出工作流和代理的区别，工作流在定义明确的任务中更具可预测性和一致性。
• Spring AI 文章中的五种模式：链工作流、并行化工作流、路由工作流、协调器/工作者、评估优化器。
• 现有示例用普通 Java 构造编排 LLM 调用，存在应用故障时需重新处理任务的问题。
• Dapr Workflows 可实现持久化、容错和可观察的模式，结合 Spring AI 能提供更强大的功能。
• 在 Spring Boot 应用中添加dapr-spring-boot-starter和dapr-spring-boot-starter-test依赖可使用 Dapr Workflows，借助 Testcontainers 可进行本地开发。
  重要细节：
• 示例代码展示了并行化工作流的实现方式，如用ExecutorService处理并行任务。
• Dapr Workflow 中通过实现Workflow接口定义持久化编排，将逻辑拆分为WorkflowActivity。
• PromptActivity用于封装每个提示的处理，WorkflowActivities由 orchestrator 监控，应用故障重启后可继续执行。
• Testcontainers 为应用启动时自动启动 Dapr 运行时提供了便利。