如何用Spring AI Alibaba建立智能体？

您是否希望快速技术的飞速发展，建立智能Agent变得越来越容易。按理说，只是您可能面临以下痛点：

• **开发复杂度高**：传统方式需要大量自定义代码。学习曲线陡峭，
• **工具集成困难**：如何将外部工具无缝集成到Agent中？
• **上下文管理挑战**：如何让Agent记住之前的对话内容，实现连贯的交互？
• **模型微调成本高**：耗时且费用高昂。

技术栈概述

• Spring AI Alibaba: 阿里巴巴开源的AI应用开发框架。提供了一站式的方法，简化了AI应用的开发流程。
• DashScope: 阿里云的AI模型服务网站，提供高性能、低成本的LLM推理服务。
• React Agent: 基于ReAct范式的智能代理框架，能够进行推理和行动。

示例一这方面。SimpleTest - 快速了解

如果您是AI开发新手或者需要快速验证想法，SimpleTest是一个绝佳的选择。它展示了使用Spring AI Alibaba框架建立一个简单天气查询Agent的基础步骤。

添加主要依赖

com.alibaba.cloud.ai
spring-ai-alibaba-agent-framework
...


com.alibaba.cloud.ai
spring-ai-alibaba-starter-dashscope
...

代码结构分析

@Testvoid agentTest throws GraphRunnerException {
// . 初始化 DashScope API
DashScopeApi dashScopeApi = DashScopeApi.builder
.apiKey)
.build;
// . 创建 ChatModel
ChatModel chatModel = DashScopeChatModel.builder
.dashScopeApi
.build;// . 定义天气工具
ToolCallback wearTool = FunctionToolCallback.builder)
.description
.inputType
.build;// . 建立React Agent
ReactAgent agent = ReactAgent.builder // 创建agent实例,可以自定义name等属性；
.name // 给agent设置名字；.model // 设置使用的chat model；.tools // 添加工具；.systemPrompt // 设置system prompt；.saver) // 设置memory saver，用于保存会话历史记录；// . 调用Agent
// . 调用Agent
// . 调用Agent


主要特性


简洁的配置: 通过Builder模式快速建立Agent

工具集成: 使用FunctionToolCallback将自定义函数包装为Agent可调用的工具

内存存储: 使用MemorySaver保存对话历史

中文支持: 完整的中文提示词和工具描述


自定义工具实现

class WearTool implements BiFunction { @Override public String apply { return city + "今天天气非常好！"，} }

这个简单的工具类展示了如何将业务逻辑封装为Agent可调用的函数。

说到示例二，RealAgent - 真实的智能体

RealAgent相比SimpleTest提供了更高级的功能和更贴近生产环境的体验。它展比如示了如何创建具有精细配置，还有多工具协同。再有结构化输出和对话上下文管理能力的智能体。

高级特性概览

相比SimpleTest，RealAgent展示了更多生产级特性：

• 精细的模型配置
• 多工具协同
• 结构化输出
• 对话上下文管理

主要代码解析

程序提示词设计