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Java 开发转型 AI Agent 开发之认识 Agent

news 2026/5/29 3:50:21

Agents 将大语言模型(LLM)与工具(Tool)结合，创建具备：任务推理、工具使用决策、工具调用的自动化系统，系统具备持续推理、工具调用的循环迭代能力，直至问题解决。

Spring AI Alibaba 提供了基于的生产级 Agent 实现。

ReAct（Reasoning and Acting）是一种结合了推理（reasoning）和行动（acting）的方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）在解决复杂任务时的性能和可解释性。

一个 LLM Agent 在循环中通过运行工具来实现目标。Agent 会一直运行直到满足停止条件 —— 即当模型输出最终答案或达到迭代限制时。

在 Java 的世界里，我们习惯了用 Spring Boot 构建微服务，用 BPMN 管理流程。但在 AI 时代，**AI Agent（人工智能体）**正在重塑规则。

很多开发者都在问：Spring AI Alibaba和AgentScope-JAVA到底怎么选？今天，我们就从架构设计的角度，把这层窗户纸捅破。

别把 Agent 简单理解为“聊天机器人”。如果说 ChatGPT 是“百科全书”，那 Agent 就是**“全能实习生”**。

🚄 模式一：Workflow (工作流)

**核心逻辑：**SOP 标准作业程序。
框架：>Spring AI Alibaba

**特点：**像画流程图一样，把每一步都规定死。
**适用：**银行审批、售后工单等企业级业务。

// Workflow: 逻辑是写死的if(input.contains("天气")){returnweatherService.query();}else{returnchatService.talk();}

🚙模式二：Agentic (自主代理)

**核心逻辑：**目标驱动(Goal-Driven)。
**框架：**AgentScope-Java

**特点：**只给目标，不给步骤。AI 自主思考：“我得先查A，再做B”。
**案例：**Manus。遇到问题自己想办法解决。

// Agentic: 只给目标，路径未知Agentagent=newAgent();// AI自己决定调用什么工具agent.setGoal("帮我策划一次旅行");agent.run();// -> 思考 -> 查票 -> 订房

阿里官方给出了非常明确的界限，请大家作为选型的金标准：

🎯场景 A：追求稳定、流程可控

如果你在做RAG、客服、辅助工具，需要业务完美嵌入。

👉 推荐：Spring AI Alibaba(基于Workflow模）

🎯场景 B：追求自主、多角色博弈

如果你在做类似 Manus、虚拟员工团队、复杂任务规划。

👉 推荐：AgentScope-Java（基于Agentic模式）

也可以两套框架都用，阿里未来会将 AgentScope-java 集成到 SpringAiAlibaba 框架中，官方截图：

所以我们从SpringAi ALibaba Agent Framework开始学，反正以后AgentScope-java会集成进来

一个用于构建Agentic, Workflow和 Multi-agent应用的Java框架。

Agent Framework会解析成Graph, Graph最终通过SpringAi的API 实现大模型的通信；

Agent Framework 是方便版的 Graph，Graph 是自由版的 Agent，SpringAi 完成了基础设施。

多智能体编排：组合多个内置模式的智能体，包括 SequentialAgent、ParallelAgent、LlmRoutingAgent 和 LoopAgent，以执行复杂任务。
上下文工程：内置上下文工程策略的最佳实践，以提升代理的可靠性和性能，包括人工参与、上下文压缩、上下文编辑、模型与工具调用限制、工具重试、规划、动态工具选择。
基于图的工作流程：基于图的工作流程运行时和 API，用于条件路由、嵌套图、并行执行和状态管理。导出工作流程为 PlantUML 和 Mermaid 格式。
A2A 支持：支持代理间通信，支持 Nacos 集成，实现分布式代理间的协调与协作。
丰富的模型、工具和 MCP 支持：利用 Spring AI 的核心理念，支持多个 LLM 提供商（DashScope、OpenAI 等）、工具调用和模型上下文协议（MCP）。
一站式代理平台：以可视化方式构建代理，无需代码部署代理，或导出为独立的 Java 项目。