Spring AI Alibaba 项目源码学习（六）-Agent Framework 工作原理与使用
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概述
Spring AI Alibaba Agent Framework 是一个基于 ReAct（Reasoning + Acting）模式的智能 Agent 开发框架，为 Java 开发者提供了快速构建、编排和部署 AI Agent 的能力。该框架构建在 Graph Runtime 之上，支持多 Agent 编排、上下文工程等核心特性。
整体架构
Agent Framework 采用分层架构设计：
[*]Agent 基类层：Agent 提供所有 Agent 的通用能力
[*]BaseAgent 抽象层：BaseAgent 提供输入输出管理和节点转换能力
[*]具体实现层：
[*]ReactAgent：实现 ReAct 模式的单 Agent
[*]FlowAgent 系列：实现多 Agent 编排（Sequential、Parallel、Loop、Routing）
[*]A2aRemoteAgent：实现 Agent-to-Agent 远程调用
[*]扩展机制层：
[*]Hook：在 Agent 执行的关键点插入自定义逻辑
[*]Interceptor：拦截和修改模型调用、工具调用
[*]Tool：扩展 Agent 的能力
工作原理
ReAct 模式
ReactAgent 实现了经典的 ReAct（Reasoning + Acting）模式：
[*]Reasoning（推理）：LLM 节点分析当前状态，决定下一步行动
[*]Acting（行动）：根据决策执行工具调用
[*]Observing（观察）：收集工具执行结果，更新状态
[*]循环：重复上述过程，直到达到终止条件
Graph 执行流程
Agent Framework 基于 Graph Runtime 执行：
public abstract class Agent {
/** The agent's name. Must be a unique identifier within the graph. */
protected String name;
/**
* One line description about the agent's capability. The system can use this for
* decision-making when delegating control to different agents.
*/
protected String description;
protected CompileConfig compileConfig;
protected volatile CompiledGraph compiledGraph;
protected volatile StateGraph graph;
/**
* Protected constructor for initializing all base agent properties.
* @param name the unique name of the agent
* @param description the description of the agent's capability
*/
protected Agent(String name, String description) throws GraphStateException {
this.name = name;
this.description = description;
}
/**
* Default protected constructor for subclasses that need to initialize properties
* differently.
*/
protected Agent() {
// Allow subclasses to initialize properties through other means
}
/**
* Gets the agent's unique name.
* @return the unique name of the agent.
*/
public String name() {
return name;
}
/**
* Gets the one-line description of the agent's capability.
* @return the description of the agent.
*/
public String description() {
return description;
}
public StateGraph getGraph() {
if (this.graph == null) {
try {
this.graph = initGraph();
}
catch (GraphStateException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
return this.graph;
}
public synchronized CompiledGraph getAndCompileGraph() {
if (compiledGraph != null) {
return compiledGraph;
}
StateGraph graph = getGraph();
try {
if (this.compileConfig == null) {
this.compiledGraph = graph.compile();
}
else {
this.compiledGraph = graph.compile(this.compileConfig);
}
} catch (GraphStateException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return this.compiledGraph;
}执行流程：
[*]初始化 Graph：调用 initGraph() 创建状态图
[*]编译 Graph：将状态图编译为可执行的 CompiledGraph
[*]执行 Graph：通过 invoke() 或 stream() 方法执行
[*]状态管理：使用 OverAllState 在节点间传递数据
使用示例
ReactAgent 基本使用
// 1. 创建 ReactAgent Builder
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
.name("assistant")
.description("A helpful assistant")
.instruction("You are a helpful assistant.")
.chatModel(chatModel)// 设置 LLM 模型
.tools(tools) // 设置工具列表
.maxIterations(10) // 设置最大迭代次数
.build();
// 2. 同步调用
AssistantMessage response = agent.call("What's the weather today?");
// 3. 流式调用
Flux<NodeOutput> stream = agent.stream("Tell me a story");
stream.subscribe(output -> {
// 处理流式输出
});FlowAgent 使用示例
// 1. 创建 SequentialAgent（顺序执行）
SequentialAgent sequentialAgent = SequentialAgent.builder()
.name("sequential")
.agents(agent1, agent2, agent3)
.build();
// 2. 创建 ParallelAgent（并行执行）
ParallelAgent parallelAgent = ParallelAgent.builder()
.name("parallel")
.agents(agent1, agent2, agent3)
.build();
// 3. 创建 LoopAgent（循环执行）
LoopAgent loopAgent = LoopAgent.builder()
.name("loop")
.agent(agent)
.loopStrategy(new CountLoopStrategy(5))
.build();
// 4. 创建 RoutingAgent（路由选择）
LlmRoutingAgent routingAgent = LlmRoutingAgent.builder()
.name("routing")
.agents(agent1, agent2, agent3)
.chatModel(chatModel)
.build();Hook 使用示例
// 创建 HumanInTheLoop Hook
HumanInTheLoopHook hook = HumanInTheLoopHook.builder()
.name("human-feedback")
.interactionHandler(new ConsoleInteractionHandler())
.build();
// 添加到 ReactAgent
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
.name("assistant")
.chatModel(chatModel)
.tools(tools)
.hooks(hook)// 添加 Hook
.build();Interceptor 使用示例
// 创建 Model Fallback Interceptor
ModelFallbackInterceptor fallbackInterceptor = ModelFallbackInterceptor.builder()
.primaryModel(primaryModel)
.fallbackModel(fallbackModel)
.build();
// 创建 Tool Retry Interceptor
ToolRetryInterceptor retryInterceptor = ToolRetryInterceptor.builder()
.maxRetries(3)
.build();
// 添加到 ReactAgent
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
.name("assistant")
.chatModel(chatModel)
.tools(tools)
.modelInterceptors(fallbackInterceptor)// 添加 Model Interceptor
.toolInterceptors(retryInterceptor) // 添加 Tool Interceptor
.build();Tool 扩展示例
// 1. 实现自定义 Tool
@Bean
public Function<String, String> weatherTool() {
return (location) -> {
// 调用天气 API
return "Sunny, 25°C";
};
}
// 2. 注册为 Spring AI Tool
@Bean
public Tool weatherToolBean() {
return Tool.builder()
.name("get_weather")
.description("Get weather for a location")
.function("weatherTool")
.build();
}
// 3. 在 ReactAgent 中使用
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
.name("assistant")
.chatModel(chatModel)
.tools(weatherToolBean)// 使用自定义工具
.build();核心特性
1. Context Engineering（上下文工程）
Agent Framework 自动管理对话上下文：
[*]自动维护消息历史
[*]支持多轮对话
[*]智能上下文压缩
2. Human In The Loop
通过 HumanInTheLoopHook 实现：
[*]在执行关键步骤前暂停
[*]等待人工确认或输入
[*]支持继续或中断执行
3. Multi-Agent Orchestration（多 Agent 编排）
支持多种编排模式：
[*]Sequential：顺序执行多个 Agent
[*]Parallel：并行执行多个 Agent
[*]Loop：循环执行 Agent
[*]Routing：根据条件路由到不同 Agent
4. A2A（Agent-to-Agent）
支持 Agent 之间的远程调用：
[*]通过 A2aRemoteAgent 实现
[*]支持分布式 Agent 部署
[*]支持 Agent 发现和注册
最佳实践
1. Agent 设计原则
[*]单一职责：每个 Agent 专注于特定任务
[*]清晰描述：提供准确的 description 帮助路由选择
[*]合理迭代：设置合适的 maxIterations 避免无限循环
2. Tool 设计建议
[*]工具粒度：保持工具功能单一、明确
[*]错误处理：工具应妥善处理异常情况
[*]文档完善：提供清晰的工具描述和参数说明
3. Hook 使用场景
[*]HumanInTheLoopHook：需要人工审核的场景
[*]PIIDetectionHook：敏感信息检测和处理
[*]ModelCallLimitHook：控制模型调用成本
4. Interceptor 使用场景
[*]ModelFallbackInterceptor：提高系统可用性
[*]ToolRetryInterceptor：提高工具调用成功率
[*]ContextEditingInterceptor：动态调整上下文
注意事项
[*]状态管理：理解 OverAllState 的键策略，避免状态覆盖
[*]异步执行：使用 stream() 方法实现流式响应
[*]错误处理：合理处理 GraphRunnerException 和工具调用异常
[*]性能优化：合理设置 maxIterations 和工具超时时间
[*]资源清理：及时释放 Graph 和 CompiledGraph 资源
总结
Spring AI Alibaba Agent Framework 提供了一个完整、灵活的 Agent 开发框架，通过 ReAct 模式、Graph Runtime 和丰富的扩展机制，使开发者能够快速构建智能 Agent 应用。框架的核心优势在于：
[*]易用性：简洁的 Builder API，快速上手
[*]灵活性：支持多种 Agent 类型和编排模式
[*]可扩展性：通过 Hook、Interceptor、Tool 机制轻松扩展
[*]生产就绪：完善的错误处理和状态管理
通过合理使用框架提供的各种能力，开发者可以构建出功能强大、稳定可靠的 AI Agent 应用。
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