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做网站设计需要具备哪些,seo站内优化,seo网站排名优化服务,移动知识库管理系统当 ChatGPT 带火 “生成式 AI” 后#xff0c;我们很快发现#xff1a;单纯的内容生成早已满足不了复杂业务需求 —— 我们需要 AI 能自主拆解任务、调用工具、协同工作#xff0c;这就是 “智能体#xff08;Agent#xff09;” 的价值。而要落地智能体#xff0c;离不开…当 ChatGPT 带火 “生成式 AI” 后我们很快发现单纯的内容生成早已满足不了复杂业务需求 —— 我们需要 AI 能自主拆解任务、调用工具、协同工作这就是 “智能体Agent” 的价值。而要落地智能体离不开成熟的开发框架。本文基于《AI 原生应用架构白皮书》第三章内容从智能体的基础定义入手一步步解析从单智能体开发到多智能体协同的全流程结合代码示例与架构对比帮你系统掌握 AI 应用开发的核心逻辑。一、智能体AI 应用的 “自主化灵魂”在 AI 原生应用中“智能体” 不是一个抽象概念 —— 它是具备自主决策、工具调用、持续迭代能力的数字化实体。理解智能体是掌握 AI 开发框架的第一步。1.1 智能体的核心能力5 大模块让 AI “会做事”一个能独立完成任务的智能体必须具备 5 项核心能力我们用 “帮我规划北京周末旅行” 这个场景来拆解感知Perception理解自然语言指令比如准确 get “周末旅行” 的时间范围、“北京” 的地点约束。规划与推理Planning Reasoning将 “旅行规划” 拆解为 “查机票→订酒店→规划路线” 等子任务甚至能推理出 “周末可能人多需要提前订热门景点门票”。记忆Memory记录你的偏好比如你喜欢靠窗的酒店、不吃辣避免重复询问。工具Tool调用外部工具完成任务比如用机票 API 查航班、用地图服务规划路线。反馈与迭代Feedback Iteration把初步行程发给你根据 “酒店太贵”“路线太赶” 的反馈调整方案直到任务完成。这 5 项能力让 AI 从 “内容生成器” 变成了 “能做事的助手”—— 它不再是被动响应而是主动推进任务。1.2 智能体的 4 种主流开发范式选对模式事半功倍随着智能体技术成熟业界形成了 4 种主流开发范式不同范式对应不同的任务复杂度开发范式核心特点依赖条件适用场景简单 LLM 应用直接调用模型 API 生成内容仅依赖大语言模型能力简单内容生成写文案、翻译单智能体Single Agent给 LLM 叠加 RAG、工具、记忆能力Augmented LLM模型 工具 / 知识库单任务交互查数据、订机票工作流Workflow拆分任务为串行 / 并行步骤预定义 Agent 执行逻辑预定义流程 多 Agent流程固定的复杂任务文章创作→审核多智能体Multi-Agent多个 Agent 自主协作动态调整任务流程Agent 通信协议 调度能力边界模糊的复杂任务科研分析、多角色协作比如写一篇短文用 “简单 LLM 应用” 就够了但要 “写短文 查重 排版”就得用 “工作流” 模式要是做 “跨领域科研调研查文献 数据分析 写报告”则需要 “多智能体” 协同。二、从零构建单智能体基于 Spring AI Alibaba 的实践单智能体是所有复杂智能体系统的基础 —— 它是 “最小可用的自主单元”。我们以 Java 生态的Spring AI Alibaba框架为例Python 生态有 LangChain、LlamaIndex 等逻辑类似详解单智能体的开发流程。2.1 框架选型为什么选 Spring AI Alibaba智能体初期以 Python 生态为主但随着企业级落地需求增加Java 作为主流后端语言也需要对应的框架Python 生态LangChain、LlamaIndex灵活但企业级工程化能力弱Java 生态Spring AI Alibaba依托 Spring 生态天然适配企业级系统支持 RAG、工具调用、多智能体协同。我们后续的实战都基于 Spring AI Alibaba 展开。2.2 Spring AI 中的 React Agent让智能体 “会思考、会行动”Spring AI 里的智能体被定义为 “React Agent”—— 它通过 **“思考→行动→观察→迭代”** 的循环实现自主任务推进思考Thought接收任务后先规划 “下一步该做什么”比如 “用户要查北京天气我需要调用天气 API”行动Action调用对应的外部工具比如天气查询 API生成结构化指令观察Observation获取工具返回的结果比如 “北京周末晴气温 10-18℃”循环迭代结合思考和观察结果判断是否完成任务 —— 若没完成比如还需要推荐穿搭则重复 “思考→行动” 流程。这个循环的核心是让 AI “先想再做”而不是直接输出内容—— 这也是智能体和普通 LLM 应用的本质区别。2.3 单智能体开发3 步搭建一个能做事的 Agent我们以 “查询国家首都” 为例手把手教你搭建一个 React Agent。步骤 1基础配置定义 Agent 的 “身份信息”在 Spring AI Alibaba 中创建智能体的第一步是配置核心标识代码示例如下ReactAgent agent ReactAgent.builder() .name(capital_agent) // 唯一标识多智能体系统中靠name区分角色 .model(qwen-max) // 底层大模型直接影响能力/成本 .description(一个查询国家首都的智能体) // 能力描述多智能体中用于任务分配 .build();这 3 个参数是单智能体的 “基础身份证”name必须唯一比如writer_agent、reviewer_agent避免用 “user” 等系统保留名model指定大模型比如通义千问、GPT-4模型能力直接决定智能体的推理水平description清晰描述能力边界比如 “查询当前月份的首都”而非模糊的 “查首都”。步骤 2行为引导用 Prompt 让 Agent “懂规则”智能体的行为由instruction即 System Prompt定义 —— 它相当于给智能体 “立规矩”明确核心任务、交流风格、工具使用逻辑。高效的instruction要遵循 5 个技巧清晰具体避免模糊表述比如不说 “查首都”而说 “当用户询问国家首都时先识别国家名称再调用工具查询”用 Markdown 排版复杂指令用列表 / 标题分层提升可读性少样本示例给出门槛低的参考案例比如plaintextExample Query: whats the capital of France? Example Response: The capital of France is Paris.引导工具使用说明 “什么时候用工具”比如 “当你不知道国家首都时必须调用get-capital-city工具”指定输出格式比如 “用一句话简洁回答”。对应代码示例ReactAgent capitalAgent ReactAgent.builder() .name(capital_agent) .model(qwen-max) .instruction( You are an agent that provides the capital city of a country. When a user asks for the capital of a country: 1. Identify the country name from the users query. 2. Use the get-capital-city tool to find the capital. 3. Respond clearly to the user, stating the capital. Example Query: whats the capital of France? Example Response: The capital of France is Paris. ) .build();步骤 3工具配置让 Agent “有手脚”只靠大模型的知识是不够的 —— 智能体需要调用外部工具API、函数、其他系统才能完成实际任务。在 Spring AI Alibaba 中我们通过tools参数给智能体挂载工具同时可以配置模型参数比如温度系数控制创造性ReactAgent articleAgent ReactAgent.builder() .name(article_agent) .model(qwen-max) .description(写文章的智能助手) .instruction(你是一个写作助手请根据用户主题写100字短文) .tools(List.of(TopicTool.getCallback())) // 挂载“主题分析工具” .chatOptions(DashScopeChatOptions.builder() .withTemperature(0.7) // 温度0.7既保证创造性又避免离谱 .build()) .build();工具可以是自定义函数比如TopicTool用于分析文章主题外部 API比如天气查询、机票预订其他智能体后续多智能体部分会讲。三、单智能体不够用工作流 多智能体解决复杂任务单智能体能完成 “查首都”“写短文” 这类简单任务但面对 “写文章→审核→排版”“多源信息搜索→汇总” 等复杂任务就会暴露局限工具太多时智能体可能 “选不准工具”多轮任务会消耗大量 Token速度变慢专业任务比如数学计算、代码编写能力不足任务场景复杂时可维护性极差。这时候工作流Workflow和多智能体协同就是解决方案 —— 把复杂任务拆给多个智能体按规则协同完成。3.1 Spring AI 中的多智能体类型3 类核心 Agent在 Spring AI Alibaba 中多智能体系统的核心是 3 类 AgentReactAgent单智能体的基础单元具备思考 / 行动能力FlowAgent负责任务流程调度包括串行、并行、循环、路由等模式MultiAgent多个 Agent 自主协作的系统无固定流程靠 Agent 间通信。其中FlowAgent 是连接单智能体与复杂任务的关键—— 它定义了多智能体的协作规则我们重点解析 4 种主流 FlowAgent 模式。3.2 4 种 FlowAgent 模式让多智能体 “按规则干活”不同的任务场景需要不同的协作规则。Spring AI 提供了 4 种 FlowAgent 模式覆盖绝大多数复杂任务需求。模式 1SequentialAgent串行工作流按顺序 “接力”核心逻辑将任务拆分为多个步骤让智能体按顺序执行上一个 Agent 的输出作为下一个 Agent 的输入 —— 类似 “流水线作业”。适用场景流程固定的任务比如 “写文章→审核文章”。代码示例文章协作助手我们创建两个 ReactAgentwriter_agent写文章和reviewer_agent审核文章用 SequentialAgent 让它们串行工作// 1. 定义写文章Agent ReactAgent writerAgent ReactAgent.builder() .name(writer_agent) .model(qwen-max) .description(可以写文章) .instruction(你是知名作家写一篇100字左右的散文) .outputKey(article) // 输出标识传递给下一个Agent .build(); // 2. 定义审核Agent ReactAgent reviewerAgent ReactAgent.builder() .name(reviewer_agent) .model(qwen-max) .description(可以审核文章) .instruction(你是编辑简化散文语言确保通顺) .outputKey(reviewedArticle) .build(); // 3. 串行工作流writer输出→reviewer输入 SequentialAgent blogAgent SequentialAgent.builder() .name(blog_agent) .inputKey(topic) // 接收用户输入的主题 .outputKey(result) .subAgents(List.of(writerAgent, reviewerAgent)) // 按顺序添加Agent .build(); // 调用输入“秋天”得到审核后的文章 OptionalOverallState result blogAgent.invoke(Map.of(topic, 写一篇关于秋天的100字散文));模式 2ParallelAgent并行工作流多源信息 “同步采”核心逻辑让多个智能体同时执行任务最后汇总结果 —— 适合需要多源信息的场景比如 “同时搜索 AI Agent 和微服务的趋势”。代码示例智能搜索助手我们需要两个搜索 Agent 并行工作再用一个合并 Agent 汇总结果// 1. 定义搜索AI Agent的Agent ReactAgent researcherAgent1 ReactAgent.builder() .name(researcherAgent1) .model(qwen-max) .description(Search AI Agent trends) .instruction(你是AI助手搜索AI Agent的最新趋势总结1-2句话) .outputKey(research1_summary) .build(); // 2. 定义搜索微服务的Agent ReactAgent researcherAgent2 ReactAgent.builder() .name(researcherAgent2) .model(qwen-max) .description(Search Microservice trends) .instruction(你是AI助手搜索微服务的最新趋势总结1-2句话) .outputKey(research2_summary) .build(); // 3. 并行工作流同时运行两个搜索Agent ParallelAgent researchAgent ParallelAgent.builder() .name(researchAgent) .inputKey(topic) .subAgents(List.of(researcherAgent1, researcherAgent2)) .build(); // 4. 定义合并Agent汇总两个搜索结果 ReactAgent mergerAgent ReactAgent.builder() .name(mergerAgent) .model(qwen-max) .instruction(将两个搜索总结合并为一段简洁文字) .outputKey(final_summary) .build(); // 5. 串行汇总并行搜索→合并结果 SequentialAgent researchPipeline SequentialAgent.builder() .name(researchPipeline) .inputKey(topic) .subAgents(List.of(researchAgent, mergerAgent)) .build();模式 3LoopAgent循环工作流迭代 “磨细节”核心逻辑让智能体重复执行任务直到满足预设条件比如 “迭代修改文章直到满足字数要求”—— 适合需要优化的任务。代码示例迭代优化文章我们让writer_agent和reviewer_agent循环执行 2 次直到文章符合要求LoopAgent loopAgent LoopAgent.builder() .name(loop_agent) .inputKey(loop_input) .outputKey(loop_output) // 循环策略将每次输出作为下一次输入 .loopStrategy(new AppendStrategy(loop_output, loop_input)) .loopMode(LoopAgent.LoopMode.COUNT) // 按次数循环 .loopCount(2) // 循环2次 .subAgents(List.of(writerAgent, reviewerAgent)) // 循环执行的Agent .build();模式 4LlmRoutingAgent模型路由工作流动态 “选帮手”核心逻辑让大模型根据用户需求动态选择合适的智能体执行任务 —— 适合 “任务类型不确定” 的场景比如 “用户可能要写散文也可能要写诗”。代码示例内容创作路由我们定义 “写散文” 和 “写诗” 两个 Agent让模型根据用户需求自动选择// 1. 定义写散文Agent ReactAgent proseWriterAgent ReactAgent.builder() .name(prose_writer_agent) .model(qwen-max) .description(可以写散文) .instruction(你是作家擅长写散文) .outputKey(prose_article) .build(); // 2. 定义写诗Agent ReactAgent poemWriterAgent ReactAgent.builder() .name(poem_writer_agent) .model(qwen-max) .description(可以写现代诗) .instruction(你是诗人擅长写现代诗) .outputKey(poem_article) .build(); // 3. 路由Agent让模型决定选哪个Agent LlmRoutingAgent blogAgent LlmRoutingAgent.builder() .name(blog_agent) .model(qwen-max) .description(根据用户需求选写散文或写诗的Agent) .inputKey(input) .subAgents(List.of(proseWriterAgent, poemWriterAgent)) .build();3.3 工作流模式对比选对模式 效率翻倍为了帮你快速匹配场景我们把 4 种 FlowAgent 模式做了横向对比FlowAgent 类型执行方式核心特点适用场景SequentialAgent串行执行流程固定、按顺序接力文章创作→审核、数据查询→可视化ParallelAgent并行执行多源信息同步获取、效率高多领域趋势搜索、多平台数据采集LoopAgent循环执行迭代优化、直到满足条件文章修改、方案打磨、数据清洗LlmRoutingAgent模型动态选择灵活适配不同任务类型需求不确定的场景写散文 / 写诗四、多智能体系统从 “按规则干” 到 “自主协作”当任务复杂度进一步提升比如 “科研项目调研→数据分析→报告撰写”固定工作流会显得僵化 —— 这时候需要多智能体系统Multi-Agent多个智能体自主沟通、动态调整任务流程像 “团队” 一样工作。4.1 多智能体系统的开发要点落地多智能体系统不用一开始就做 “大团队”可以从这 4 点入手从双智能体入手先做 “写作者 审核者” 这样的简单组合理解 Agent 间的交互逻辑明确角色与协议给每个 Agent 定义清晰的 “角色比如研究员 / 分析师”“能力比如会用 Python”“沟通规则比如用 Markdown 传递结果”用框架简化开发借助 Spring AI Alibaba、LangGraph 等框架复用通信、状态管理工具迭代优化通过测试监控 Agent 的行为调整角色分工和协作规则逐步扩展系统复杂度。五、总结AI 开发框架的核心 —— 让 “智能” 可落地从单智能体的 “自主做事”到工作流的 “按规则协作”再到多智能体的 “自主团队”AI 开发框架的本质是把抽象的 “智能” 拆解为可配置、可复用的模块。无论是 Spring AI Alibaba 还是 LangChain这些框架都在解决同一个问题让开发者不用从零构建智能体的 “思考逻辑”而是通过 “配置 Agent 定义工作流” 快速落地业务。而未来AI 开发框架的趋势必然是 “更轻量化、更易协作”—— 让不懂大模型的开发者也能像搭积木一样搭建智能体系统。END如果觉得这份基础知识点总结清晰别忘了动动小手点个赞再关注一下呀 后续还会分享更多有关人工智能的干货技巧同时一起解锁更多好用的功能少踩坑多提效 你的支持就是我更新的最大动力咱们下次分享再见呀