Spring AI Alibaba

一个为 Java 开发者准备的、生产就绪的 Agent、工作流及多智能体（Multi-agent）应用构建框架。

Agent 框架文档、Graph 文档、Spring AI、示例代码。

架构

Spring AI Alibaba Admin 是一个一站式 Agent 平台，支持可视化 Agent 开发、可观测性、评估以及 MCP 管理等。它还集成了 Dify 等开源低代码平台，支持从 DSL 到 Spring AI Alibaba 项目的快速迁移。

Spring AI Alibaba Agent Framework 是一个智能体开发框架，能够通过内置的**上下文工程（Context Engineering）和人工介入（Human In The Loop）**支持快速开发 Agent。对于需要更复杂流程控制的场景，Agent Framework 提供了内置的工作流，如 SequentialAgent（顺序代理）、ParallelAgent（并行代理）、RoutingAgent（路由代理）、LoopAgent（循环代理）。

Spring AI Alibaba Graph 是 Agent Framework 的底层运行时，提供了长周期有状态 Agent 所需的持久化、工作流编排和流式处理等核心能力。与 Agent Framework 相比，用户可以基于 Graph API 构建更灵活的多智能体工作流。

核心功能

• 多智能体编排：通过内置的 SequentialAgent、ParallelAgent、RoutingAgent 和 LoopAgent 组合多个 Agent，以执行复杂任务。

• 多模态支持：支持文本和媒体输入（图像理解）的 ReactAgent；支持基于工具进行图像或音频生成的 ReactAgent。

• 语音 Agent：基于 WebSocket 的实时语音 Agent，支持流式音频或文本输入，并以生成的音频作为响应。

• 上下文工程：内置了提高 Agent 可靠性和性能的最佳实践策略，包括人工介入（Human-in-the-loop）、上下文压缩、上下文编辑、模型与工具调用限制、工具重试、规划、动态工具选择等。

• 基于 Graph 的工作流：基于 Graph 的工作流运行时及 API，支持条件路由、嵌套图、并行执行和状态管理。支持将工作流导出为 PlantUML 和 Mermaid 格式。

• A2A 支持：支持通过 Nacos 集成的 Agent-to-Agent 通信，实现跨服务的分布式智能体协调与协作。

• 丰富的模型、工具和 MCP 支持：利用 Spring AI 的核心概念，支持多种 LLM 提供商（DashScope、OpenAI 等）、工具调用以及模型上下文协议（MCP）。

• 一站式 Agent 平台：以可视化方式构建 Agent，实现无代码部署，或导出为独立的 Java 项目。

入门指南

前置条件

• 需要 JDK 17+。
• 选择您的 LLM 提供商并获取 API-KEY。

快速运行一个 ChatBot

社区提供了一个 ChatBot 示例，位于 examples/chatbot。

1. 下载代码。

   git clone --depth=1 https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git
   cd spring-ai-alibaba
   

2. 启动 ChatBot。

   启动前，请先设置 API-KEY（访问阿里云百炼获取 API-KEY）：

   # 本示例使用 'spring-ai-alibaba-starter-dashscope'，访问 https://java2ai.com 了解如何使用 OpenAI/DeepSeek。
   export AI_DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key
   

   # 如果使用 mvnw，Maven 安装是可选的。
   ./mvnw -pl examples/chatbot spring-boot:run
   

3. 与 ChatBot 聊天。

   打开浏览器并访问 http://localhost:8080/chatui/index.html 与 ChatBot 进行对话。

Chatbot 代码解析

1. 添加依赖

   <dependency>
       <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
       <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
   </dependency>