Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进

文章深入解读了 Spring AI Alibaba 1.1 版本的核心能力，该版本旨在简化企业级、生产就绪的 AI 智能体（Agent）应用构建。其架构包含 Agent Framework、Graph 和 Augmented LLM 三层设计，以 ReactAgent 为核心，基于 ReAct 范式实现智能体的思考、行动和观察循环。文章详细阐述了“上下文工程”的重要性，并介绍了框架提供的消息压缩、人工介入（Human-in-the-Loop）、模型调用限制等高级控制机制。此外，还探讨了多智能体协作模式（如 Agent as a Tool 和工作流编排），以及记忆与状态管理，提供了丰富的代码示例，展现了 Spring AI Alibaba 在 Java 生态中构建复杂 AI Agent 应用的强大潜力。

前两天 Java Agent 生态迎来重大发布，Spring AI 发布 1.1.0 GA 正式版本，紧接着，Spring AI Alibaba 1.1 版本正式发布。1.1 版本是在总结 1.0 版本企业实践基础上发布的新版本，标志着构建企业级、生产就绪的 AI 智能体（Agent）应用进入了一个新的阶段。

官方文档：https://java2ai.com/
Github Repo：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba

Spring AI Alibaba 的核心目标是：

提供构建 Agentic 智能体应用最简单的方式，您只需不到 10 行代码就可以启动并运行一个智能体应用。
同时，对于企业级场景需要的 Multi-agent、Workflow 工作流编排提供强大支持。

本文将深入解读 1.1 版本的核心能力，从基础的 ReactAgent 构建到复杂的“上下文工程”，再到强大的多智能体（Multi-agent）协作，帮助您全面了解如何利用该框架构建下一代智能应用。

架构概览：三层设计

Spring AI Alibaba 项目在架构上包含三个清晰的层次：

1.Agent Framework：以 ReactAgent 设计理念为核心的 Agent 开发框架，内置了自动上下文工程和 Human In The Loop 等高级能力。

2.Graph：一个更底层级别的工作流和多代理协调框架，是 Agent Framework 的底层运行时基座，用于实现复杂的工作流编排，同时对用户开放 API。

3.Augmented LLM：基于 Spring AI 框架的底层原子抽象，提供了模型、工具、消息、向量存储等构建 LLM 应用的基础。

Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进

快速开始

社区在链接[1]提供了一个简单的 ChatBot 智能体示例，可以执行 Python 脚本、Shell脚本、查看本地文件等。

接下来我们尝试通过运行 ChatBot 示例快速体验 Spring AI Alibaba 1.1 版本。

快速运行一个 ChatBot 示例

1. 下载示例源码

git clone https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git
cd examples/chatbot

2. 启动 ChatBot 智能体

mvn spring-boot:run

3. 打开内置的 Agent Chat UI 和智能体聊天（测试智能体）

在示例的 Console 输出栏，可以看到一条 UI 地址[2]打印出来：

Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进

点击打开浏览器页面即可与智能体聊天了，可以看到详细的工具调用、推理过程。

Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进

示例源码解读

首先，是需要在项目添加如下 POM 依赖：

在项目中添加如下依赖：

<dependencies>
  <!-- Spring AI Alibaba Agent Framework -->
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-agent-framework</artifactId>
    <version>1.1.0.0-M5</version>
  </dependency>
  <!-- DashScope ChatModel 支持（如果使用其他模型，请参考文档选择对应的 starter） -->
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
    <version>1.1.0.0-M5</version>
  </dependency>
  <!-- 【二选一】OpenAi ChatModel 支持 -->
  <!--
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
    <version>1.1.0.0-M4</version>
  </dependency>
  -->
  <!--【可选依赖】，studio可以默认带来Chat UI界面 -->
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-studio</artifactId>
    <version>1.1.0.0-M5</version>
  </dependency>

</dependencies>

创建 Agent

创建一个 ChatBot Agent 只需要如下几行代码（本示例使用 Spring Boot 方式启动）：

// ChatModel 等模型通信实例可自动注入
@Bean
public ReactAgent chatbotReactAgent(ChatModel chatModel,
        ToolCallback executeShellCommand,
        ToolCallback executePythonCode,
        ToolCallback viewTextFile) {
    return ReactAgent.builder()
            .name("SAA")
            .model(chatModel)
            .instruction(INSTRUCTION)
            .enableLogging(true)
            .tools(
                    executeShellCommand,
                    executePythonCode,
                    viewTextFile
            )
            .build();
}

python工具定义如下，这里使用 GraalVM Python 库执行脚本，具体 PythonTool 可在 Github 仓库查看源码：

@Bean
public ToolCallback executePythonCode(){
    return FunctionToolCallback.builder("execute_python_code", new PythonTool())
            .description(PythonTool.DESCRIPTION)
            .inputType(PythonTool.PythonRequest.class)
            .build();
}

核心设计理念

ReactAgent

ReactAgent是 1.1 版本的核心组件之一，它基于 ReAct（Reasoning + Acting）范式。这意味着 Agent 不仅仅是调用 LLM，它还可以在一个循环中运行，通过“思考（Reasoning）”来分析任务、决定使用哪个“工具（Acting）”，然后“观察（Observation）”工具结果，并迭代此过程，直到任务完成。

Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进

ReactAgent 行为由三个核心组件定义：

1.Model (模型)：Agent 的“大脑”，即 LLM 推理引擎，如 DashScopeChatModel。

2.Tools (工具)：赋予 Agent 执行操作的能力。您可以轻松定义一个工具：

// 定义一个搜索工具
publicclassSearchToolimplementsBiFunction<String, ToolContext, String> {
    @Override
    public String apply(String query, ToolContext toolContext){
        return"搜索结果：" + query;
    }
}


// 将其注册为工具回调
ToolCallback searchTool = FunctionToolCallback
    .builder("search", new SearchTool())
    .description("搜索信息的工具")
    .build();

3.System Prompt (系统提示)：通过 systemPrompt 或 instruction 参数，塑造 Agent 的角色和行为方式。

Graph（Workflow）

Graph 是 Agent Framework 的底层运行时基座，是一个低级工作流和多智能体编排框架。它通过 State（状态）、Node（节点）和 Edge（边）三个核心概念，使开发者能够实现复杂的应用程序编排。

Graph 引擎原生支持 Streaming（流式响应）、Human In the Loop（人工介入）、Memory & Context（记忆与上下文管理）等智能体核心能力。

Graph 提供了声明式的 Agentic API 与底层原子化的 Graph API 两种开发模式，开发者可以根据业务需求选择合适的方式。在复杂场景中，可以将 ReactAgent 作为 SubGraph Node 集成到 StateGraph 中，实现 Agent 与自定义 Node 的混合编排，支持顺序执行、并行处理、条件分支等复杂流程控制，为构建企业级多智能体应用提供了强大的底层支撑。

框架内置了多种流程型 Agent，支持不同的多智能体协作模式：

SequentialAgent（顺序执行）：按预定义顺序依次执行多个 Agent (A -> B -> C)。每个 Agent 的输出（通过 outputKey 指定）会传递给下一个 Agent，适用于需要按步骤顺序处理的任务，如"写作 -> 评审 -> 发布"的流程。
ParallelAgent（并行执行）：将相同的输入同时发送给所有子 Agent 并行处理，然后使用 MergeStrategy 合并结果。适用于需要同时执行多个独立任务的场景，如同时生成散文、诗歌和总结等。
LlmRoutingAgent（智能路由）：使用 LLM 根据用户输入和子 Agent 的 description，智能地选择一个最合适的子 Agent 来处理请求。适用于需要根据上下文动态选择专家 Agent 的场景，如根据问题类型自动路由到编程专家或写作专家。

上下文工程 (Context Engineering)

构建 Agent 最大的难点是使其可靠。Agent 失败通常不是因为 LLM 能力不足，而是因为没有向 LLM 传递“正确”的上下文。

上下文工程（Context Engineering）正是解决这一问题的核心理念：以正确的格式提供正确的信息和工具，使 LLM 能够可靠地完成任务。

Spring AI Alibaba 将上下文分为三类，并提供了精细化的控制机制：

Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进

Spring AI Alibaba 1.1 版本提供了一些常用的默认 Hook 和 Interceptor 实现：

1.人工介入 (Human-in-the-Loop)

2.Planning（规划）

3.模型调用限制（Model Call Limit）

4.工具重试（Tool Retry）

5.LLM Tool Selector（LLM 工具选择器）

6.LLM Tool Emulator（LLM 工具模拟器）

7.Context Editing（上下文编辑）

人工介入 (Human-in-the-Loop)

在生产环境中，高风险操作（如删除数据库、发送邮件）需要人工监督。HumanInTheLoopHook (HITL) 完美解决了这个问题。

它允许 Agent 暂停执行，等待人工决策（批准、编辑或拒绝）后再继续。

1.配置 Hook：在 Agent 上配置 HumanInTheLoopHook，指定需要审批的工具（如 execute_sql）。此功能必须配置 saver (检查点)。

HumanInTheLoopHook humanReviewHook = HumanInTheLoopHook.builder()
    .approvalOn("execute_sql", ToolConfig.builder().description("SQL执行需要审批").build())
    .build();


ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .hooks(humanReviewHook)
    .saver(new MemorySaver()) // 必须配置 Saver
    .tools(executeSqlTool)
    .build();

2.触发中断：当 Agent 尝试调用 execute_sql 时，执行会暂停。第一次 invokeAndGetOutput 调用会返回一个 InterruptionMetadata (中断元数据)。

String threadId = "user-123";
RunnableConfig config = RunnableConfig.builder().threadId(threadId).build();
Optional<NodeOutput> result = agent.invokeAndGetOutput("删除旧记录", config);
// 此时 result.get() 是 InterruptionMetadata

3.人工决策与恢复：您的应用程序向用户展示中断信息。用户做出决策（例如“批准”）后，您构建一个包含该决策的反馈，并再次调用 Agent 以恢复执行。

// 假设用户批准了
InterruptionMetadata approvalMetadata = buildApprovalFeedback(interruptionMetadata);


RunnableConfig resumeConfig = RunnableConfig.builder()
    .threadId(threadId) // 必须使用相同的 threadId
    .addMetadata(RunnableConfig.HUMAN_FEEDBACK_METADATA_KEY, approvalMetadata)
    .build();


// 第二次调用以恢复执行
Optional<NodeOutput> finalResult = agent.invokeAndGetOutput("", resumeConfig);

消息压缩 (Summarization)

当对话历史接近 Token 限制时，自动调用 LLM 压缩（总结）旧消息，防止上下文溢出。这是处理长期对话和多轮交互的关键能力，可以确保 Agent 在保持对话上下文的同时，不会因为消息历史过长而超出模型的上下文窗口限制。

适用场景：

超出上下文窗口的长期对话；
具有大量历史记录的多轮对话；
需要保留完整对话上下文的应用程序；

使用示例：

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.hook.summarization.SummarizationHook;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.checkpoint.savers.MemorySaver;


// 创建消息压缩 Hook
SummarizationHook summarizationHook = SummarizationHook.builder()
    .model(chatModel)  // 用于生成摘要的 ChatModel（可以使用更便宜的模型）
    .maxTokensBeforeSummary(4000)  // 触发摘要之前的最大 token 数
    .messagesToKeep(20)  // 摘要后保留的最新消息数
    .build();


// 使用
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("my_agent")
    .model(chatModel)
    .hooks(summarizationHook)
    .saver(new MemorySaver())  // 需要配置 Saver 来持久化状态
    .build();

配置选项：

model：用于生成摘要的 ChatModel（可以使用更便宜的模型来降低成本）；
maxTokensBeforeSummary：触发摘要之前的最大 token 数，当消息历史达到此阈值时自动触发压缩；
messagesToKeep：摘要后保留的最新消息数，确保最近的对话内容完整保留；

Planning（规划）

在执行工具之前强制执行一个规划步骤，以概述 Agent 将要采取的步骤。这对于需要执行复杂、多步骤任务的 Agent 特别有用，可以提高执行透明度，并便于调试错误。

适用场景：

需要执行复杂、多步骤任务的 Agent；
通过在执行前显示 Agent 的计划来提高透明度；
通过检查建议的计划来调试错误；

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.interceptor.todolist.TodoListInterceptor;


ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("planning_agent")
    .model(chatModel)
    .tools(myTool)
    .interceptors(TodoListInterceptor.builder().build())

模型调用限制（Model Call Limit）

限制模型调用次数以防止无限循环或过度成本。这是生产环境中成本控制的重要手段。

适用场景：

防止失控的 Agent 进行太多 API 调用；
在生产部署中强制执行成本控制；
在特定调用预算内测试 Agent 行为；

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.hook.modelcalllimit.ModelCallLimitHook;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.checkpoint.savers.MemorySaver;


ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("my_agent")
    .model(chatModel)
    .hooks(ModelCallLimitHook.builder().runLimit(5).build())  // 限制模型调用次数为5次
    .saver(new MemorySaver())
    .build();

工具重试（Tool Retry）

自动重试失败的工具调用，具有可配置的指数退避策略。这对于处理外部 API 调用中的瞬态故障特别有用，可以提高依赖网络的工具的可靠性。

适用场景：

处理外部 API 调用中的瞬态故障；
提高依赖网络的工具的可靠性；
构建优雅处理临时错误的弹性 Agent；

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.interceptor.toolretry.ToolRetryInterceptor;


ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("resilient_agent")
    .model(chatModel)
    .tools(searchTool, databaseTool)
    .interceptors(ToolRetryInterceptor.builder()
        .maxRetries(2)
        .onFailure(ToolRetryInterceptor.OnFailureBehavior.RETURN_MESSAGE)
        .build())
    .build();

LLM Tool Selector（LLM 工具选择器）

使用一个 LLM 来决定在多个可用工具之间选择哪个工具。当多个工具可以实现相似目标时，可以根据细微的上下文差异进行智能选择。

适用场景：

当多个工具可以实现相似目标时；
需要根据细微的上下文差异进行工具选择；
动态选择最适合特定输入的工具；

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.interceptor.toolselection.ToolSelectionInterceptor;


ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("smart_selector_agent")
    .model(chatModel)
    .tools(tool1, tool2)
    .interceptors(ToolSelectionInterceptor.builder().build())
    .build();

LLM Tool Emulator（LLM 工具模拟器）

在没有实际执行工具的情况下，使用 LLM 模拟工具的输出。这对于演示、测试和开发阶段特别有用，可以在不产生实际成本或副作用的情况下测试 Agent 逻辑。

适用场景：

在演示或测试期间模拟 API；
在开发过程中为工具提供占位符行为；
在不产生实际成本或副作用的情况下测试 Agent 逻辑；

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.interceptor.toolemulator.ToolEmulatorInterceptor;


ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("emulator_agent")
    .model(chatModel)
    .tools(simulatedTool)
    .interceptors(ToolEmulatorInterceptor.builder().model(chatModel).build())
    .build();

Context Editing（上下文编辑）

在将上下文发送给 LLM 之前对其进行修改，以注入、删除或修改信息。这是上下文工程的核心能力之一，可以动态调整传递给模型的信息。

适用场景：

向 LLM 提供额外的上下文或指令；
从对话历史中删除不相关或冗余的信息；
动态修改上下文以引导 Agent 的行为；

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.interceptor.contextediting.ContextEditingInterceptor;


ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("context_aware_agent")
    .model(chatModel)
    .interceptors(ContextEditingInterceptor.builder()
        .trigger(120000)      // 当上下文超过120000 tokens时触发
        .clearAtLeast(60000)  // 至少清理60000 tokens
        .build())
    .build();

Hooks 与 Interceptors

Hooks (钩子) 和 Interceptors (拦截器) 是实现“上下文工程”的核心机制。它们允许您在 Agent 执行的每一步进行监控、修改、控制和强制执行。

Hooks (AgentHook, ModelHook)：在 Agent 或模型生命周期的特定节点（如 beforeModel, afterModel）_插入_自定义逻辑，如日志记录或消息修剪。
Interceptors (ModelInterceptor, ToolInterceptor)：_包裹_模型或工具的调用，允许您拦截和_修改_请求/响应，或实现重试、缓存、安全护栏等。

Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进

Hook 与 Interceptor 能力强大，具体使用方式和工作原理请参考官方文档[3]。

示例 1：内容审核 Interceptor

publicclassContentModerationInterceptorextendsModelInterceptor {


    privatestaticfinal List<String> BLOCKED_WORDS =
        List.of("敏感词1", "敏感词2", "敏感词3");


    @Override
    public ModelResponse interceptModel(ModelRequest request, ModelCallHandler handler){
        // 检查输入
        for (Message msg : request.getMessages()) {
            String content = msg.getText().toLowerCase();
            for (String blocked : BLOCKED_WORDS) {
                if (content.contains(blocked)) {
                    return ModelResponse.blocked(
                        "检测到不适当的内容，请修改您的输入"
                    );
                }
            }
        }


        // 执行模型调用
        ModelResponse response = handler.call(request);


        // 检查输出
        String output = response.getContent();
        for (String blocked : BLOCKED_WORDS) {
            if (output.contains(blocked)) {
                // 清理输出
                output = output.replaceAll(blocked, "[已过滤]");
                return response.withContent(output);
            }
        }


        return response;
    }


    @Override
    public String getName(){
        return"ContentModerationInterceptor";
    }
}

示例 2：性能监控 - 使用 Interceptor

使用 ModelInterceptor 和 ToolInterceptor监控模型和工具调用的性能：

publicclassModelPerformanceInterceptorextendsModelInterceptor {


    @Override
    public ModelResponse interceptModel(ModelRequest request, ModelCallHandler handler){
        // 请求前记录
        System.out.println("发送请求到模型: " + request.getMessages().size() + " 条消息");


        long startTime = System.currentTimeMillis();


        // 执行实际调用
        ModelResponse response = handler.call(request);


        // 响应后记录
        long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
        System.out.println("模型响应耗时: " + duration + "ms");


        return response;
    }


    @Override
    public String getName(){
        return"ModelPerformanceInterceptor";
    }
}


// 工具调用性能监控
publicclassToolPerformanceInterceptorextendsToolInterceptor {


    @Override
    public ToolCallResponse interceptToolCall(ToolCallRequest request, ToolCallHandler handler){
        String toolName = request.getToolName();
        long startTime = System.currentTimeMillis();


        System.out.println("执行工具: " + toolName);


        try {
            ToolCallResponse response = handler.call(request);


            long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
            System.out.println("工具 " + toolName + " 执行成功 (耗时: " + duration + "ms)");


            return response;
        } catch (Exception e) {
            long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
            System.err.println("工具 " + toolName + " 执行失败 (耗时: " + duration + "ms): " + e.getMessage());


            return ToolCallResponse.of(
                request.getToolCallId(),
                request.getToolName(),
                "工具执行失败: " + e.getMessage()
            );
        }
    }


    @Override
    public String getName(){
        return"ToolPerformanceInterceptor";
    }
}


// 使用示例
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("monitored_agent")
    .model(chatModel)
    .tools(tools)
    .interceptors(new ModelPerformanceInterceptor())
    .interceptors(new ToolPerformanceInterceptor())
    .build();

示例 3：工具缓存 Interceptor

publicclassToolCacheInterceptorextendsToolInterceptor {


    private Map<String, ToolCallResponse> cache = new ConcurrentHashMap<>();
    privatefinallong ttlMs;


    publicToolCacheInterceptor(long ttlMs){
        this.ttlMs = ttlMs;
    }


    @Override
    public ToolCallResponse interceptToolCall(ToolCallRequest request, ToolCallHandler handler){
        String cacheKey = generateCacheKey(request);


        // 检查缓存
        ToolCallResponse cached = cache.get(cacheKey);
        if (cached != null && !isExpired(cached)) {
            System.out.println("缓存命中: " + request.getToolName());
            return cached;
        }


        // 执行工具
        ToolCallResponse response = handler.call(request);


        // 缓存结果
        cache.put(cacheKey, response);


        return response;
    }


    @Override
    public String getName(){
        return"ToolCacheInterceptor";
    }


    private String generateCacheKey(ToolCallRequest request){
        return request.getToolName() + ":" +
               request.getArguments();
    }


    private boolean isExpired(ToolCallResponse response){
        // 实现 TTL 检查逻辑
        returnfalse;
    }
}

Memory 与状态管理

Spring AI Alibaba 将短期记忆作为 Agent 状态的一部分进行管理。

通过将这些存储在 Graph 的状态中，Agent 可以访问给定对话的完整上下文，同时保持不同对话之间的分离。状态使用 checkpointer 持久化到数据库（或内存），以便可以随时恢复线程。短期记忆在调用 Agent 或完成步骤（如工具调用）时更新，并在每个步骤开始时读取状态。

启用短期记忆

要启用会话级持久化，您只需在创建 Agent 时指定一个 checkpointer (保存器)。

import com.alibaba.cloud.ai.graph.checkpoint.savers.MemorySaver;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.RunnableConfig;


// 1. 配置内存存储
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("chat_agent")
    .model(chatModel)
    .saver(new MemorySaver()) //
    .build();


// 2. 使用 thread_id 维护对话上下文
RunnableConfig config = RunnableConfig.builder()
    .threadId("user_123") //
    .build();


agent.call("我叫张三", config);
agent.call("我叫什么名字？", config);  // Agent 会回答: "你叫张三"

在生产环境中，您可以轻松换成 RedisSaver 或 MongoSaver 等持久化存储。

记忆带来的上下文过长问题

保留所有对话历史是实现短期记忆最常见的形式。但较长的对话对历史可能会导致大模型 LLM 上下文窗口超限，导致上下文丢失或报错。

即使你在使用的大模型上下文长度足够大，大多数模型在处理较长上下文时的表现仍然很差。因为很多模型会被过时或偏离主题的内容"分散注意力"。同时，过长的上下文，还会带来响应时间变长、Token 成本增加等问题。

在 Spring AI ALibaba 中，ReactAgent 使用 messages 记录和传递上下文，其中包括指令（SystemMessage）和输入（UserMessage）。在 ReactAgent 中，消息（Message）在用户输入和模型响应之间交替，导致消息列表随着时间的推移变得越来越长。由于上下文窗口有限，许多应用程序可以从使用技术来移除或"忘记"过时信息中受益，即 “上下文工程”。

示例一：在工具中读取/写入短期记忆

使用 ToolContext 参数在工具中访问短期记忆（状态）。

publicclassUserInfoToolimplementsBiFunction<String, ToolContext, String> {


    @Override
    public String apply(String query, ToolContext toolContext){
        // 从上下文中获取用户信息
        RunnableConfig config = (RunnableConfig) toolContext.getContext().get("config");
        String userId = (String) config.metadata("user_id").orElse("");


        if ("user_123".equals(userId)) {
            return"用户是 John Smith";
        } else {
            return"未知用户";
        }
    }
}


// 创建工具
ToolCallback getUserInfoTool = FunctionToolCallback
    .builder("get_user_info", new UserInfoTool())
    .description("查找用户信息")
    .inputType(String.class)
    .build();


// 使用
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("my_agent")
    .model(chatModel)
    .tools(getUserInfoTool)
    .saver(new MemorySaver())
    .build();


RunnableConfig config = RunnableConfig.builder()
    .threadId("1")
    .addMetadata("user_id", "user_123")
    .build();


AssistantMessage response = agent.call("获取用户信息", config);
System.out.println(response.getText());

示例二：在工具中读取/写入长期记忆

下面的示例展示了如何创建一个工具，让 Agent 能够查询用户信息。

// 定义请求和响应记录
record GetMemoryRequest(List<String> namespace, String key){ }
record MemoryResponse(String message, Map<String, Object> value){ }


// 创建获取用户信息的工具
BiFunction<GetMemoryRequest, ToolContext, MemoryResponse> getUserInfoFunction =
        (request, context) -> {
            RunnableConfig runnableConfig = (RunnableConfig) context.getContext().get("config");
            Store store = runnableConfig.store();
            Optional<StoreItem> itemOpt = store.getItem(request.namespace(), request.key());
            if (itemOpt.isPresent()) {
                Map<String, Object> value = itemOpt.get().getValue();
                returnnew MemoryResponse("找到用户信息", value);
            }
            returnnew MemoryResponse("未找到用户", Map.of());
        };


ToolCallback getUserInfoTool = FunctionToolCallback.builder("getUserInfo", getUserInfoFunction)
        .description("查询用户信息")
        .inputType(GetMemoryRequest.class)
        .build();


// 创建Agent
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
        .name("memory_agent")
        .model(chatModel)
        .tools(getUserInfoTool)
        .saver(new MemorySaver())
        .build();



// 创建内存存储
MemoryStore store = new MemoryStore();
// 在Store中放入模拟数据，实际应用中，存储可能是其他流程中生成
mockInsertToStore(store);
// 运行Agent
RunnableConfig config = RunnableConfig.builder()
        .threadId("session_001")
        .addMetadata("user_id", "user_123")
        .store(store)
        .build();


agent.invoke("查询用户信息，namespace=['users'], key='user_123'", config);


System.out.println("工具读取长期记忆示例执行完成");

示例三：使用 ModelHook 管理长期记忆

下面的示例展示了如何使用 ModelHook 在模型调用前后自动加载和保存长期记忆。

// 创建记忆拦截器
ModelHook memoryInterceptor = new ModelHook() {
    @Override
    public String getName() {
        return"memory_interceptor";
    }
    @Override
    public HookPosition[] getHookPositions() {
        returnnew HookPosition[] {HookPosition.BEFORE_MODEL, HookPosition.AFTER_MODEL};
    }
    @Override
    public CompletableFuture<Map<String, Object>> beforeModel(OverAllState state, RunnableConfig config) {
        // 从配置中获取用户ID
        String userId = (String) config.metadata("user_id").orElse(null);
        if (userId == null) {
            return CompletableFuture.completedFuture(Map.of());
        }
        Store store = config.store();
        // 从记忆存储中加载用户画像
        Optional<StoreItem> itemOpt = store.getItem(List.of("user_profiles"), userId);
        if (itemOpt.isPresent()) {
            Map<String, Object> profile = itemOpt.get().getValue();
            // 将用户上下文注入系统消息
            String userContext = String.format(
                    "用户信息：姓名=%s, 年龄=%s, 邮箱=%s, 偏好=%s",
                    profile.get("name"),
                    profile.get("age"),
                    profile.get("email"),
                    profile.get("preferences")
            );
            // 获取消息列表
            List<Message> messages = (List<Message>) state.value("messages").orElse(new ArrayList<>());
            List<Message> newMessages = new ArrayList<>();
            // 查找是否已存在 SystemMessage
            SystemMessage existingSystemMessage = null;
            int systemMessageIndex = -1;
            for (int i = 0; i < messages.size(); i++) {
                Message msg = messages.get(i);
                if (msg instanceof SystemMessage) {
                    existingSystemMessage = (SystemMessage) msg;
                    systemMessageIndex = i;
                    break;
                }
            }
            // 如果找到 SystemMessage，更新它；否则创建新的
            SystemMessage enhancedSystemMessage;
            if (existingSystemMessage != null) {
                // 更新现有的 SystemMessage
                enhancedSystemMessage = new SystemMessage(
                        existingSystemMessage.getText() + "\n\n" + userContext
                );
            }
            else {
                // 创建新的 SystemMessage
                enhancedSystemMessage = new SystemMessage(userContext);
            }
            // 构建新的消息列表
            if (systemMessageIndex >= 0) {
                // 如果找到了 SystemMessage，替换它
                for (int i = 0; i < messages.size(); i++) {
                    if (i == systemMessageIndex) {
                        newMessages.add(enhancedSystemMessage);
                    }
                    else {
                        newMessages.add(messages.get(i));
                    }
                }
            }
            else {
                // 如果没有找到 SystemMessage，在开头添加新的
                newMessages.add(enhancedSystemMessage);
                newMessages.addAll(messages);
            }
            return CompletableFuture.completedFuture(Map.of("messages", newMessages));
        }
        return CompletableFuture.completedFuture(Map.of());
    }
    @Override
    public CompletableFuture<Map<String, Object>> afterModel(OverAllState state, RunnableConfig config) {
        // 可以在这里实现对话后的记忆保存逻辑
        return CompletableFuture.completedFuture(Map.of());
    }
};
// 创建带有记忆拦截器的Agent
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
        .name("memory_agent")
        .model(chatModel)
        .hooks(memoryInterceptor)
        .saver(new MemorySaver())
        .build();
// 创建内存存储
MemoryStore memoryStore = new MemoryStore();
// 模拟数据，预先填充用户画像
Map<String, Object> profileData = new HashMap<>();
profileData.put("name", "王小明");
profileData.put("age", 28);
profileData.put("email", "wang@example.com");
profileData.put("preferences", List.of("喜欢咖啡", "喜欢阅读"));
StoreItem profileItem = StoreItem.of(List.of("user_profiles"), "user_001", profileData);
memoryStore.putItem(profileItem);
RunnableConfig config = RunnableConfig.builder()
        .threadId("session_001")
        .addMetadata("user_id", "user_001")
        .store(memoryStore)
        .build();
// Agent会自动加载用户画像信息
agent.invoke("请介绍一下我的信息。", config);


System.out.println("ModelHook管理长期记忆示例执行完成");

多智能体 (Multi-agent)

当单个 Agent 难以处理复杂任务时，多智能体架构允许您将任务分解为多个协同工作的专业化 Agent。Spring AI Alibaba 支持两种核心模式：

模式一：工具调用 (Agent as a Tool)

这是一种集中式控制流，一个“控制器” (Controller) Agent 将其他“子 Agent” (Sub-agent) 作为工具来调用。

子 Agent 独立执行任务并返回结果，但不直接与用户对话。

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.tool.AgentTool;


// 1. 创建子 Agent (作家)
ReactAgent writerAgent = ReactAgent.builder()
    .name("writer_agent")
    .model(chatModel)
    .description("擅长写作，可以写文章")
    .build();


// 2. 创建主 Agent (控制器)
ReactAgent blogAgent = ReactAgent.builder()
    .name("blog_agent")
    .model(chatModel)
    .instruction("使用写作工具来完成用户的文章创作请求。")
    // 将子 Agent 封装为工具
    .tools(AgentTool.getFunctionToolCallback(writerAgent)) //
    .build();


blogAgent.invoke("帮我写一篇关于西湖的散文");

您还可以通过在子 Agent 上设置 inputType 和 outputType，来精细化控制 Agent 间传递的上下文结构。

模式二：工作流编排 (Handoffs / Flow)

这是一种去中心化控制流，控制权从一个 Agent “交接”给下一个 Agent。框架内置了多种流程型 Agent：

SequentialAgent：按预定义顺序依次执行 Agent (A -> B -> C)。每个 Agent 的输出（通过 outputKey 指定）会传递给下一个。
ParallelAgent：将相同的输入同时发送给所有子 Agent 并行处理，然后使用 MergeStrategy 合并结果。
LlmRoutingAgent：使用 LLM 根据用户输入和子 Agent 的 description，_智能_地选择一个最合适的子 Agent 来处理请求。

示例：LlmRoutingAgent

在路由模式中，使用大语言模型（LLM）动态决定将请求路由到哪个子 Agent。这种模式非常适合需要智能选择不同专家 Agent 的场景。LLM 会根据用户输入和子 Agent 的 description，智能地选择最合适的 Agent 来处理请求。

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.flow.agent.LlmRoutingAgent;


// 创建多个专家 Agent
ReactAgent writerAgent = ReactAgent.builder()
    .name("writer_agent")
    .model(chatModel)
    .description("擅长创作各类文章，包括散文、诗歌等文学作品")
    .instruction("你是一个知名的作家，擅长写作和创作。请根据用户的提问进行回答。")
    .outputKey("writer_output")
    .build();


ReactAgent codeAgent = ReactAgent.builder()
    .name("code_agent")
    .model(chatModel)
    .description("专门处理编程相关问题，包括代码编写和调试")
    .instruction("你是一个资深的软件工程师，擅长编写和调试代码。")
    .outputKey("code_output")
    .build();


// 创建路由 Agent
LlmRoutingAgent routingAgent = LlmRoutingAgent.builder()
    .name("content_routing_agent")
    .description("根据用户需求智能路由到合适的专家Agent")
    .model(chatModel)  // 路由需要一个 LLM 来进行智能选择
    .subAgents(List.of(writerAgent, codeAgent))
    .build();


// 使用 - LLM 会自动选择最合适的 Agent
// LLM 会路由到 writerAgent
Optional<OverAllState> result1 = routingAgent.invoke("帮我写一篇关于春天的散文");


// LLM 会路由到 codeAgent
Optional<OverAllState> result2 = routingAgent.invoke("帮我写一个 Java 排序算法");

模式三：Agent as Workflow Node

在复杂的工作流场景中，可以将 ReactAgent 作为 Node 集成到 StateGraph 中，实现更强大的组合能力。Agent 作为 Node 可以利用其推理和工具调用能力，处理需要多步骤推理的任务。

ReactAgent 可以通过 asNode() 方法转换为可以嵌入到父 Graph 中的 Node：

publicclassAgentWorkflowExample {


    public StateGraph buildWorkflowWithAgent(ChatModel chatModel){
        // 创建专门的数据分析 Agent
        ReactAgent analysisAgent = ReactAgent.builder()
            .name("data_analyzer")
            .model(chatModel)
            .instruction("你是一个数据分析专家，负责分析数据并提供洞察")
            .tools(dataAnalysisTool, statisticsTool)
            .build();


        // 创建报告生成 Agent
        ReactAgent reportAgent = ReactAgent.builder()
            .name("report_generator")
            .model(chatModel)
            .instruction("你是一个报告生成专家，负责将分析结果转化为专业报告")
            .tools(formatTool, chartTool)
            .build();


        // 构建包含 Agent 的工作流
        StateGraph workflow = new StateGraph("multi_agent_workflow", keyStrategyFactory);


        // 将 Agent 作为 SubGraph Node 添加
        workflow.addNode("analysis", analysisAgent.asNode(
            true,                     // includeContents: 是否传递父图的消息历史
            false,                    // returnReasoningContents: 是否返回推理过程
            "analysis_result"         // outputKeyToParent: 输出键名
        ));


        workflow.addNode("reporting", reportAgent.asNode(
            true,
            false,
            "final_report"
        ));


        // 定义流程
        workflow.addEdge(StateGraph.START, "analysis");
        workflow.addEdge("analysis", "reporting");
        workflow.addEdge("reporting", StateGraph.END);


        return workflow;
    }
}

总结

Spring AI Alibaba 1.1 提供了一个从简单到复杂的完整 Agent 开发框架。它以 ReactAgent 为核心，通过先进的“上下文工程”理念，利用 Hooks 和 Interceptors 提供了强大的可控性。借助 Memory 和 Human-in-the-Loop 等生产级特性，以及灵活的多智能体编排能力，开发者可以构建出真正可靠、智能、可扩展的企业级 AI 应用。

更多内容请查看官网文档：https://java2ai.com/

[1]https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/tree/main/examples/chatbot

[2]http://localhost:8080/chatui/index.html

[3]https://java2ai.com/docs/frameworks/agent-framework/tutorials/hooks

{{userData.name}}已认证

Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进

首先，是需要在项目添加如下 POM 依赖：

创建 Agent

示例：LlmRoutingAgent

如何让 AI 帮你做前端自动化测试？我们这样落地了

LangFlow 教程：使用可视化工作流构建生产级人工智能应用

Jina Embeddings V4: 为搜索而生，多模态多语言向量模型

ECS 如何利用 Elastic Cloud 实现更智能的安全性和成本控制

Qwen2.5-1M: 支持 100 万 Tokens 上下文的开源 Qwen 模型

#315.微软如何看待通用人工智能——从软件巨头到 AI 时代的工业领袖

提示词工程概述

浅入浅出——生成式 AI