别再只会CRUD了！Java程序员用Spring AI转型AI Agent开发，薪资翻倍不是梦！

1 概 述

随着AI大模型底层技术的不断突破，大模型解决实际问题的能力也在千行百业展现。在此，我们听到最多的一个词就是“AI Agent”，那什么是AI Agent， 什么是Agent开发，以及与Agent开发相关的一些技术栈，本文将以一个JAVA应用开发工程师的视角来一探究竟。

1.1 什么是AI Agent

根据百度翻译，Agent 的中文意思是“代理人”，因此从字面意义来讲，AI Agent就是 AI代理人 的意思。结合目前AI主要指大模型技术，尤其是大语言模型技术（Large Language Model，LLM），因此，AI Agent又可进一步理解为 大语言模型的代理。具体的，AI Agent是指基于人工智能大模型，如DeepSeek-R1，开发的软件应用，它作为大模型的代理，接收用户的自然语言指令，配合大模型来完成特定的业务场景功能。

1.2 AI Agent开发现状

目前，AI Agent的主流开发语言是Python，这到不是说其它开发语言无法进行基于大模型的应用研发，而是Python语言在前期以模型和算法研发为主的AI领域，积累了大量生态，这样用Python来开发相对更方便一点。比如，目前AI Agent开发的主流框架是LangChain，它就是一个面向Python的开发框架。

而在JAVA领域，Spring官方也借鉴LangChain相应推出了一个大模型应用开发框架Spring AI，同时，国内阿里进一步对该框架作升级，推出了Spring AI Alibaba框架，以更符合国内的Agent开发生态。由于自互联网发展以来，JAVA技术栈积累了最大的应用开发生态系统（不管是人员规模，还是技术生态），相信在不久的将来，AI Agent的研发人员中，JAVA开发人员会占据重要的席位。

再说就业市场，Agent的研发，是目前最热门的方向（没有之一），类似于早年的移动互联网，而且整个行业处于较早期阶段。虽说现在经济大环境不好，企业人力资源在收缩，但Agent研发方向的岗位，还是很多的，而且普遍薪资偏高，如下是从猎聘网搜到的Agent研发岗位。

1.3 AI Agent开发概述

Agent与大模型之间的交互，主要围绕着一个对话接口（以下称chat接口）展开，如下为DeepSeek类模型提供的chat接口，且各大模型厂家的chat接口格式都大同小异，都是参照的openai接口格式。

因此，对于Agent开发者来说，其一个核心工作就是如何调用chat接口，以让大模型来作正确的回答。但大模型并不总是能正确回答用户的提问，这是由大模型本身的局限性决定的：

（1）没有记忆

大模型的chat接口是无状态的，因此与大模型的每次交互都是独立的，大模型本身不会在两次对话间保存上下文信息。

（2）知识有限

大模型本身的知识储备，只代表了它在训练期间的知识输入。一旦提问范围超出了它的知识储备，它无法正确回答用户的提问。

（3）无法调用外部资源

大模型本身，只能回答用户的提问，而无法直接调用外部的资源，去增强模型的知识储备或执行用户特定的指令。

对于以上大模型在回答问题时的局限性，在Agent端各有相应的解决方案来增强模型的能力。

对于大模型没有记忆的问题，可以在Agent端做session处理，且保存对话历史记录。每次与大模型交互时，把当前对话session内合适的对话记录，连同当次提问一起发送给大模型，这样在当次对话中，大模型在作回答时，就能和历史的记录关联起来。

对于大模型知识有限的问题，有专门的RAG技术（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），该技术简单来说，就是在Agent端构建一个知识库，在每次Agent向大模型发起提问时，会先去这个知识库中搜索出相关性较高的知识，并把这些知识与原始的用户提问一起发送给大模型，大模型会结合所发送的额外知识来回答用户的提问。

RAG技术典型的技术架构如上图所示，它包含两个过程：（1）知识的向量化，（2）提问的相似性检索。首先，在知识库构建阶段，把知识向量化成一个多维数组，存储到向量库中（也会存储向量化前的知识信息）。接着，在用户提问时，将用户的提问以同样的规则进行向量化，向量化后的提问，发给向量库去作相似性检索（其实就是向量间的距离计算和排序），搜索出相似性较高的知识。这些相似的知识信息，会连同原始用户提问一起发送给大模型作处理，以得到合适的回答。

对于无法调用外部资源的问题，可以让Agent来执行真正的资源调用，并把调用的结果通过chat接口反馈给大模型，这样就相当于大模型间接拥有了调用外部资源的能力。但前提是，Agent要告诉大模型，它所能调用的外部资源有哪些，以及调用方式。告知的方式，也是通过chat接口把资源信息连同原始提问发送给大模型，大模型若需要调用外部资源来回答用户的提问，则会在返回中通过特定的协议，指示Agent去作外部资源的调用。基于该原理，有专门的Function Call、MCP（Model Context Protocol）等技术来支撑大模型对外部资源的调用能力。

2 JAVA开发AI Agent

如前文所述，目前与大模型对接的Agent开发，主要还是基于Python技术栈。但由于JAVA在互联网时代积累了大量的用户规模和技术生态，以及大模型的对接本身与语言无关，随着开源社区和互联网巨头（如阿里）的引领，用JAVA来开发Agent会逐渐增多。

2.1 JAVA开发框架

Spring AI是JAVA开发AI Agent的基础代码框架，由Spring官方负责维护。国内阿里，在此基础上，结合自身AI生态，又发展了Spring AI Alibaba，极大方便了国内JAVA开发人员。两者分别于2025年5月和6月发布了首个GA版本，即正式版本。

Spring AI定位为AI Agent开发的底层框架能力，提供了Agent开发所需的底层抽象，如模型通信、提示词、检索增强生成、对话记忆、工具调用、模型上下文协议等。Spring AI Alibaba依赖于Spring AI框架，在实际应用层面作了更高层级的封装，同时深度集成了阿里内部的一些产品和服务，如阿里云百炼平台。在实际项目中，推荐用Spring AI Alibaba，它对国内用户更为友好，提供了详尽的中文学习文档，中文讨论社区，以及国内的AI生态支持。

2.2 典型开发案例

本文基于Spring AI Alibaba对Agent开发作简单探索，代码见：https://gitee.com/gbs-blog/llm-app-sample

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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