Spring AI Alibaba StateGraph 多智能体编排（配图生成）
Spring AI Alibaba StateGraph 多智能体编排（配图生成）技术方案大纲
一、方案背景与目标
- 背景：原有线性智能体链路执行效率低，配图生成任务串行执行耗时久，且链路扩展性差
- 目标
- 基于 StateGraph 重构智能体链路，实现多智能体可视化编排
- 支持配图生成任务并行执行，提升整体响应效率
- 解决流式输出场景下的上下文序列化问题，保证数据一致性
二、核心技术栈
| 技术/组件 | 版本/说明 | 核心作用 |
|---|---|---|
| Spring AI Alibaba | 适配 Spring AI 标准接口 | 智能体核心能力、StateGraph 编排 |
| StateGraph | Spring AI 状态图组件 | 多智能体节点编排、流程控制 |
| CompletableFuture | JDK 原生异步工具 | 配图任务并行执行 |
| Redis/本地缓存 | 可选 | 流式上下文存储与序列化 |
三、核心概念与架构设计
1. StateGraph 核心概念（前置理解）
| 概念 | 定义与作用 |
|---|---|
| Node（节点） | 对应单个智能体能力（如文案生成、配图类型判断、单类配图生成），是最小执行单元 |
| Edge（边） | 定义节点间的流转规则（如成功/失败分支、条件分支） |
| State（状态） | 节点执行后的状态数据，包含上下文、执行结果、错误信息等 |
| Context | 全局上下文，贯穿所有节点，存储任务ID、用户输入、中间结果等 |