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Spring AI Alibaba使用教程

news 2026/5/12 20:57:19

准备：

1.环境要求：

JDK 17+
Maven 3.8+
选择你的 LLM 提供商并获取 API-KEY（如阿里云百炼的 DashScope）

2.mave 依赖：

<dependencies> <!-- Spring AI Alibaba Agent Framework --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-agent-framework</artifactId> <version>1.1.0.0-RC2</version> </dependency> <!-- DashScope ChatModel 支持（如果使用其他模型，请跳转 Spring AI 文档选择对应的 starter） --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId> <version>1.1.0.0-RC2</version> </dependency> </dependencies>

一，官网信息

1.官网文档地址：https://java2ai.com/

2.阿里巴巴讨论群：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/discussions

二，ReactAgent 的入门

1.ReactAgent 的核心执行流程：

1.DashScopeApi 介绍

1. 介绍：DashScopeApi 是阿里云推出的一个大模型（LLM）统一调用接口/平台，主要用于调用通义千问Qwen）及相关 AI 能力，让开发者可以方便地在应用中接入大模型能力。

2.常用的类型名

apikey	密钥
baseUrl	api

实例代码：

package com.spring.ai.alibaba.agent.springaialibabaagent.test; import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.api.DashScopeApi; import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatModel; import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatOptions; import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; /** * 基础配置类 */ @Configuration public class ReactAgentModelChatConfig { /** * 配置DashScopeApi * @return */ @Bean(name = "dashScopeApiTest") public DashScopeApi dashScopeApiTest() { return DashScopeApi.builder() .apiKey("sk-9ce4989be07147368bc9760265f82e89") .build(); } /** * 配置DashScopeChatModel * @param dashScopeApi * @return */ @Bean(name = "dashScopeChatModelTest") public ChatModel dashScopeChatModelTest(DashScopeApi dashScopeApi) { return DashScopeChatModel.builder() .dashScopeApi(dashScopeApi) .defaultOptions(DashScopeChatOptions.builder() .maxToken(1024) //token数 .temperature(0.7) //温度 .build()) .build(); } }

2.ReactAgent

简介：ReactAgent 是 Spring AI Alibaba 中提供的一个核心 Agent 实现类，它实现了经典的 ReAct 模式(Reasoning+Acting)模型

Reason(推理/思考)：分析当前情况，规划下一步
Act(行动)：调用工具(Tool)获取外部信息

常用的构建和使用方法（基于 builder 模式）

常用的方法：

常用的构建和使用方法（基于 builder 模式）

方法 / 属性	作用
`.name`	Agent 的名字
`.model(ChatModel)`	注入大模型
`.tools`	添加工具（支持 FunctionToolCallback、自定义 Tool 等）
`.hooks`	添加钩子（如 ModelCallLimitHook、LoggingHook、HumanInTheLoopHook）
`.systemPrompt(String)` 或`.instruction(String)`	系统提示词
`.maxIterations(int)`	最大迭代轮次（防止无限循环，类似 runLimit）
`.savers(ChatMemory)`	对话记忆（短期/长期记忆，支持向量存储）
`.outputSchema`	使用`BeanOutputConverter`生成时提供类型安全，手动提供字符串时灵活性高，适合动态或复杂的输出格式
`.Interceptors`	interceptors 提供更粒度的控制，可以拦截和修改模型调用和工具执行。
`.outputType`	类型安全，适合结构固定的场景（推荐）