Spring AI Alibaba 1.1 正式发布，为企业级AI智能体应用提供完整解决方案。该框架以ReactAgent为核心，采用三层架构设计（智能体框架、工作流引擎、增强型大模型），支持从基础到复杂的智能体开发。通过"上下文工程"理念，结合Hooks与Interceptors机制，实现人工干预、消息压缩、任务规划等高级功能。框架支持多智能体协作模式，包含工具调用、流程编排等场景，并提供完善的记忆管理与状态持久化能力。

架构设计：三层模型

1. 智能体框架层：基于ReactAgent范式，内置自动上下文工程和人工干预能力
2. 工作流引擎层：提供底层工作流和多智能体协调机制
3. 增强型大模型层：集成模型、工具、消息、向量存储等基础组件

快速实践

以下通过聊天机器人示例演示基础开发流程：

创建聊天机器人

1. 获取示例代码

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

2. 启动应用

mvn spring-boot:run

核心组件配置

POM依赖配置示例：

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-agent-core</artifactId>
    <version>1.1.0.0-M5</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-dashscope-adapter</artifactId>
    <version>1.1.0.0-M5</version>
  </dependency>
</dependencies>

智能体定义示例：

@Bean
public ReactAgent createAssistant(ChatModel model, 
                                  ToolExecutor shellTool,
                                  PyExecutor pythonTool) {
  return ReactAgent.builder()
    .name("AI_Assistant")
    .model(model)
    .instruction("你是一个智能助手")
    .tools(shellTool, pythonTool)
    .build();
}

Python工具封装：

@Bean
public ToolCallback createPyTool() {
  return FunctionCallback.builder("run_python", new PyExecutor())
    .inputType(PyRequest.class)
    .build();
}

核心机制解析

ReactAgent工作流

1. 思考（Reasoning）：分析任务需求
2. 执行（Acting）：调用工具处理
3. 观察（Observation）：处理返回结果

工具定义示例：

public class QueryTool implements BiFunction<String, ToolContext, String> {
  @Override
  public String apply(String input, ToolContext ctx) {
    return "查询结果: " + input;
  }
}

上下文工程

框架将上下文分为三类：

1. 系统预设上下文
2. 工具增强上下文
3. 记忆管理上下文

人工干预机制

高风险操作审批实现：

HumanReviewHook reviewHook = HumanReviewHook.builder()
  .requireApproval("db_delete")
  .build();

ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
  .hooks(reviewHook)
  .stateStorage(new RedisStorage())
  .tools(dbTool)
  .build();

消息压缩机制

SummarizationHook summarizer = SummarizationHook.builder()
  .model(lowCostModel)
  .maxTokens(3500)
  .retainMessages(15)
  .build();

记忆管理系统

短期记忆实现

ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
  .stateStorage(new MemoryStorage())
  .build();

RunnableConfig session = RunnableConfig.builder()
  .sessionId("user_1001")
  .build();

agent.execute("设置用户名为张三", session);
agent.execute("读取当前用户名", session); // 返回"张三"

长期记忆示例

public class UserProfileTool implements BiFunction<UserQuery, ToolContext, Profile> {
  @Override
  public Profile apply(UserQuery query, ToolContext ctx) {
    MemoryStore store = ctx.getConfig().getStore();
    return store.retrieve("user_profiles", query.userId());
  }
}

多智能体协作

路由模式示例

LlmRouterAgent router = LlmRouterAgent.builder()
  .model(chatModel)
  .addAgent(writingAgent, "文案创作专家")
  .addAgent(codingAgent, "编程助手")
  .build();

router.process("写一篇科技论文"); // 路由至writingAgent
router.process("实现快速排序");   // 路由至codingAgent

工作流集成

StateGraph workflow = new StateGraph("doc_processing");
workflow.addNode("analysis", analysisAgent.asNode());
workflow.addNode("format", formatterAgent.asNode());
workflow.linkNodes("analysis", "format");