Spring AI 智能体框架实战

要解决的具体问题

Spring AI 智能体框架实战面向 Java/Spring 团队引入 AI 能力时常见的三类问题：一是 LLM 调用与现有微服务治理体系脱节，模型调用像独立的孤岛；二是没有统一抽象层，换模型往往要改动业务代码；三是多智能体编排缺少选型依据，固定流程、意图路由和复杂分支难以权衡。

核心能力与落地路径

技能以“智能体应当长在已有微服务之上”为前提，将落地拆为四步：

• 抽象模型层：通过统一 ChatClient 屏蔽底层模型差异，让换模型不侵入业务代码。
• 工具注册：把已有 Service 方法暴露为 @Tool，让模型按需调用业务能力。
• 上下文管理：结合对话记忆与 RAG 检索，控制上下文长度与信息相关性。
• 治理接入：将模型调用纳入既有日志、鉴权与限流体系，使其成为可治理的普通 RPC。

多智能体编排给出三类模式参考：顺序链适合固定流程且易测试；路由适合按意图分发，但路由稳定性要重点保障；图编排适合复杂分支，需要可视化追踪。

适用边界与注意点

技能是工程落地参考，不替代架构评审；涉及数据合规与行业监管时以官方或监管口径为准。调用链应保留降级兜底、工具权限校验、输出脱敏、token 与耗时记录，并确保模型可替换。