在上一篇文章中，我们实现了一个简单的原生大模型 API 调用。到这一步，我们已经完成了智能体开发中最基础的一环：让程序具备与大语言模型（LLM）交互的能力。

你可能会好奇：既然我们后续实战使用的是 SiliconFlow 平台上的 Qwen 模型，为什么现在要专门讲 OpenAI 的协议？

笔者前段时间在 Jobright 参与了一段后端实习。这家公司的核心业务非常有意思——致力于打造一款智能化的求职辅助系统，感兴趣的读者也可以去他们官网体验一下。

“在 Java 集合框架体系中，容器主要根据并发特性划分为线程安全与非线程安全两大阵营。纵观 JDK 的迭代历程，容器的演进本质上是设计者在**并发安全（Safety）与执行性能（Performance）**之间不断权衡与博弈的过程。这一演进脉络，不仅记录了技术的更迭，更为我们深入理解并发编程的设计哲学提供了宝贵的范本。”