Spring AI 实战指南（十五）：AI Agent 中台源码级设计——从零实现自己的 Agent Framework

前言

系列：Spring AI 企业级开发实战
项目名称：EduAgentX Agent Framework
技术栈：Java 21 + Spring Boot 3.5 + Spring AI + Redis + PostgreSQL + PGVector + MCP
难度：⭐⭐⭐⭐⭐
阅读时间：90分钟+
关键词：Agent Framework、LangGraph、AutoGen、Agent SDK、Agent Engine、Spring AI源码设计

前面的文章我们一直在：

使用Agent

例如：

ChatClient↓ToolCalling↓Agent

但是：

你有没有想过一个问题？

Spring AI：

为什么能够支持：

Tool Calling Memory RAG MCP Agent

LangChain：

为什么能支持：

Chain Agent Workflow

AutoGen：

为什么能支持：

Multi-Agent

本质上：

因为它们背后都有：

Agent Framework

而真正的高级工程师：

不仅会：

使用框架

更要理解：

框架如何设计

这一篇：

我们从零设计：

EduAgentX Agent Framework

一、Agent Framework是什么？

简单理解：

Agent Framework就是：

Agent运行时

类似：

Spring = Java应用运行框架

而：

Agent Framework = Agent运行框架

负责：

Agent管理 Tool调用 Prompt管理 Memory管理 Workflow执行 模型调用

二、框架总体架构

整体架构：

User │ Agent Engine │ ┌────────┬────────┬────────┐ │ │ │ Prompt Memory Tool Engine Engine Engine │ Workflow Engine │ Model Engine │ DeepSeek/OpenAI

核心思想：

所有能力插件化

三、Agent生命周期设计

一个Agent：

实际上有生命周期。

类似：

Spring Bean

生命周期：

Create ↓ Init ↓ Execute ↓ Destroy

接口：

publicinterfaceAgent{voidinit();AgentResultexecute(AgentContextcontext);voiddestroy();}

所有Agent：

统一规范。

四、AgentContext设计

Agent执行时：

需要上下文。

设计：

publicclassAgentContext{privateStringuserId;privateStringsessionId;privateStringquestion;privateMap<String,Object>vars;}

作用：

运行环境

五、AgentResult设计

统一返回结果。

publicclassAgentResult{privatebooleansuccess;privateStringcontent;privateObjectdata;}

避免：

返回格式混乱

六、Agent Registry设计

所有Agent：

统一注册。

接口：

publicinterfaceAgentRegistry{voidregister(Agentagent);AgentgetAgent(Stringname);}

实现：

Map<String,Agent>

管理所有Agent。

七、Agent Factory设计

工厂模式。

publicclassAgentFactory{publicAgentcreate(Stringtype){}}

支持：

LearningAgent InterviewAgent CodingAgent

动态创建。

八、Prompt Engine设计

不要：

Stringprompt="";

写死。

设计：

publicinterfacePromptEngine{StringloadPrompt(StringpromptName);}

支持：

数据库 文件 MCP Resource

动态加载。

九、Memory Engine设计

长期记忆核心。

接口：

publicinterfaceMemoryEngine{voidsave(Stringkey,Stringvalue);Stringquery(Stringkey);}

实现：

Redis

或者：

PostgreSQL

十、Tool Engine设计

所有工具：

统一管理。

接口：

publicinterfaceTool{ToolResultexecute(ToolContextcontext);}

注册：

toolRegistry.register(scoreTool);

Agent动态调用。

十一、Tool Router设计

Agent有很多Tool。

例如：

ResumeTool ScoreTool CourseTool CodeTool

如何选择？

设计：

ToolRouter

作用：

智能路由

例如：

问题：

查询成绩

自动：

ScoreTool

十二、Model Engine设计

统一模型调用。

接口：

publicinterfaceModelEngine{Stringchat(Stringprompt);}

实现：

DeepSeek OpenAI Claude Gemini

统一封装。

十三、Workflow Engine设计

复杂任务：

不能一次完成。

例如：

生成学习报告

拆解：

查成绩 ↓ 分析 ↓ 推荐课程 ↓ 生成报告

设计：

publicinterfaceWorkflow{WorkflowResultexecute();}

十四、Node设计

工作流：

由节点组成。

publicinterfaceNode{NodeResultexecute();}

例如：

ScoreNode AnalysisNode ReportNode

组合：

Workflow

十五、Workflow DAG设计

企业级：

必须支持：

DAG

有向无环图。

例如：

Score / \ Analysis Course \ / Report

并行执行。

性能更高。

十六、Reasoning Engine设计

Agent核心能力。

负责：

思考

例如：

用户：

帮我制定学习计划

Reasoning：

分析需求 ↓ 拆分步骤 ↓ 执行Agent ↓ 汇总结果

类似：

Planner

十七、Task Engine设计

每个Agent任务：

统一管理。

数据库：

CREATETABLEai_task(idBIGINTPRIMARYKEY,task_nameVARCHAR(100),statusVARCHAR(20));

状态：

PENDING RUNNING SUCCESS FAILED

十八、Event Bus设计

Agent之间：

不要直接调用。

采用：

事件驱动

例如：

eventBus.publish("REPORT_CREATED");

其他Agent：

监听。

解耦。

十九、Plugin机制设计

企业必须支持：

插件扩展

例如：

新增：

EmailTool

无需改源码。

注册：

@AgentPluginpublicclassEmailTool{}

自动发现。

二十、SDK设计

未来：

其他团队：

也要接入。

提供：

AgentClientclient=AgentSDK.create();

调用：

client.execute("learning-agent");

开放生态。

二十一、监控体系设计

必须统计：

Agent调用次数 Workflow耗时 Tool耗时 Token消耗 失败率

数据库：

CREATETABLEai_metrics(idBIGINTPRIMARYKEY,module_nameVARCHAR(100),execute_timeBIGINT,token_countBIGINT);

二十二、框架最终架构

User │ Agent SDK │ Agent Engine │ ┌────────┬────────┬────────┐ │ │ │ Prompt Memory Tool Engine Engine Engine │ Reasoning Engine │ Workflow Engine │ Task Engine │ Event Bus │ Model Engine │ DeepSeek/OpenAI

二十三、与主流框架对比

面试官最爱问的问题

Agent Framework核心组成有哪些？

回答：

Agent Engine Prompt Engine Memory Engine Tool Engine Workflow Engine Model Engine

为什么需要Tool Router？

回答：

实现工具自动选择， 避免Agent硬编码调用。

Workflow和Agent有什么区别？

回答：

Agent负责执行任务。 Workflow负责组织任务。

为什么引入Event Bus？

回答：

实现Agent解耦， 提升扩展性。

架构师成长路线

Spring Boot ↓ Spring Cloud ↓ Redis ↓ MQ ↓ RAG ↓ Agent ↓ MCP ↓ Multi-Agent ↓ Workflow ↓ AI OS ↓ Agent Framework

总结

当你能设计出：

Agent生命周期 Tool框架 Memory框架 Workflow引擎 Reasoning引擎 Agent SDK

你已经不只是 Spring AI 使用者，而是在思考：

如何构建下一代AI基础设施

这已经接近 AI 平台架构师的工作范畴。