Java程序员必学！从零掌握Agent智能体与SpringAI，一键收藏大模型开发指南-优快云博客

本文介绍了Java开发者如何通过Agent智能体和SpringAI框架参与AI开发。文章详细解释了Agent的概念、设计运行模式（ReAct、plan and Solve、Reflection）及多种框架，重点阐述了SpringAI的动态编排能力，包括IOC如何助力动态配置和Bean注册，以及责任链和执行链的物理结构。最后强调AI是开发者的工具而非替代者，鼓励积极接纳。

一、Agent是什么？

首先我们得搞明白agent是什么，在人工智能领域，智能体被定义为任何能够通过传感器感知其所处环境，并自主地通过执行器采取行动以达成特定目标的实体。

在LLM智能体出现之前，规划旅行通常意味着用户需要在多个专用应用（如天气、地图、预订网站）之间手动切换，并由用户自己扮演信息整合与决策的角色。而一个 LLM 智能体则能将这个流程整合起来。

当接收到“规划一次福州之旅”这样的模糊指令时，它的工作方式体现了以下几点：

规划与推理：智能体首先会将这个高层级目标分解为一系列逻辑子任务，例如：[确认出行偏好] -> [查询目的地信息] -> [制定行程草案] -> [预订票务住宿]。这是一个内在的、由模型驱动的规划过程。
工具使用：在执行规划时，智能体识别到信息缺口，会主动调用外部工具来补全。例如，它会调用天气查询接口获取实时天气，并基于“预报有雨”这一信息，在后续规划中倾向于推荐室内活动。
动态修正：在交互过程中，智能体会将用户的反馈（如“这家酒店超出预算”）视为新的约束，并据此调整后续的行动，重新搜索并推荐符合新要求的选项。整个“查天气 → 调行程 → 订酒店”的流程，展现了其根据上下文动态修正自身行为的能力。

二、Agent的设计运行模式

1、ReAct 思考与行动

在这里插入图片描述

一个模型、一个agent主程序、工具

（1）用户提交任务

（2）Agent思考：是否调用工具

（3）Agent 观察

查看工具执行结果

（4）继续思考是否调用工具，回到第二步（思考-行动-观察）

（5）最终答案

2、plan and Solve 先规划再执行

在这里插入图片描述

两个模型：plan模型、re-plan模型

一个agent：执行agent

3、Reflection

在这里插入图片描述

一种赋予智能体反思能力的范式，通过自我批判和修正来优化结果

三、Agent框架

1、LangChain

AI Agent 的基础工具包/脚手架。它是目前最流行、生态最丰富的底层框架之一

2、LangGraph

在 LangChain 之上，用于构建复杂、有状态的多智能体工作流

3、AutoGen

由微软开发的、专注于多智能体对话的框架

4、CrewAI

专注于多智能体协作的高层框架，让构建智能体团队变得简单

5、AgentScope

由清华大学和阿里巴巴等机构开发，特别注重易用性和应用落地的框架，非常注重智能体应用的持久化和分布式部署，适合构建生产级应用

6、Agno

代码简洁，可调试性强，设计现代

7、SpringAI

四、SpringAI的集成

那SpringAI到底是怎么做到这些的？

要先理解SpringAI的动态编排能力，可以从一些低代码平台去入手比如dify、coze、n8n，你会发现他就是一些节点进行编写拖拽就达到了做成一个Agent的效果，其实我们SpringAI也能做到，这里我们就需要来探究一下Spring的IOC能力：

（1）关于IOC如何助力动态配置和Bean注册

初始化启动：

首先提前MySQL数据库配置

-> SpringBoot应用启动完成事件

-> AiAgentAutoConfiguration监听事件触发

-> 读取application.yml中的clientIds配置（如：[“agent1”, “agent2”, “agent3”]）

-> 调用DefaultArmoryStrategyFactory

-> 工厂根据clientIds查询数据库获取这些Agent的详细配置

-> 创建责任链，按顺序初始化每个配置的Agent

-> 各节点动态创建组件实例（Model、Prompt、Advisor等）

-> AbstractArmorySupport.registerBean()注册为Spring Bean

-> Bean名称格式：agent1_advisor, agent2_advisor, agent3_advisor

-> 所有配置的Agent就绪，等待用户请求

用户请求

用户请求（含aiAgentId="agent2"和用户消息）

-> AiAgentController接收请求

-> 提取aiAgentId参数

-> 调用AgentDispatchService.dispatch()

-> 策略工厂根据aiAgentId="agent2"选择对应的Agent

-> 从Spring容器getBean(“agent2_advisor”)获取之前注册的Bean

-> Advisor执行处理并返回结果

详细解释：

1、数据库：

首先，项目将 AI Agent 执行所需的各种组件（Model、Prompt、Advisor、MCP）的配置信息（如模型参数、提示词内容、知识库 ID、工具调用参数等）存储在 MySQL 数据库中。这是实现动态性的基础，因为配置不再是硬编码，而是可变的

2、AiAgentAutoConfiguration 监听应用启动：

AiAgentAutoConfiguration类实现了 ApplicationListener接口。这意味着当整个 Spring Boot 应用完全启动并准备好处理请求时， onApplicationEvent 方法会被触发，在这个方法中，系统会获取application.yml 配置的clientIds ，然后调用 DefaultArmoryStrategyFactory 来进行初始化

3、DefaultArmoryStrategyFactory 策略工厂动态装配

是编排的核心。它会根据 clientIds 从数据库中查询出对应的所有配置信息。然后，它会遍历这些配置，并利用工厂模式（例如根据配置类型创建不同的 Node 实例）和责任链模式（将这些 Node 组织成一个执行链）

4、AbstractArmorySupport 实现Bean的动态注册

从数据库获取租户A的配置：{“model”: “gpt-4”, “apiKey”: “xxx”}，创建对应的AI客户端实例，将这个实例注册为Spring Bean。AbstractArmorySupport的 registerBean方法让程序可以在运行时动态地向容器中添加新的组件，而不是只能在启动时静态定义

5、运行时依赖注入和使用

一旦这些动态创建的组件被注册为 Spring Bean，它们就可以像其他普通 Bean 一样被 Spring 容器管理。例如， AiClientNode 在其 doApply 方法中，可以通过 getBean(aiClientVO.getModelBeanName()) 来获取动态注册的 OpenAiChatModel 实例

（2）责任链和执行链的物理结构

1、责任链核心节点

RootNode（入口）
Step1AnalyzerNode（分析）
Step2PrecisionExecutorNode（执行）
Step3QualitySupervisorNode（质检）
Step4LogExecutionSummaryNode（总结）

2、执行核心节点：

AiClientModelNode（模型装配）
AiClientToolMcpNode（工具装配）
AiClientAdvisorNode（知识库装配）

看着很复杂吧，其实仔细在这一块研究一段时间后你会发现很有意思，AI不会代替我们，AI是我们最好的工具，不要去抗拒而是去接纳

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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