本文介绍了如何使用Spring AI Alibaba框架构建AI Agent将大语言模型与工具结合实现任务推理和自动化系统。文章详细解释了ReAct方法即推理、行动、观察和迭代的循环过程以及两种主流的Agent框架模式Workflow和Agentic。针对不同场景提供了选型建议并展望了未来两套框架的融合路线。适合想要入门大模型开发的Java开发者学习。介绍AgentsAgents 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。ReActReasoning 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。思考Reasoning分析当前情况决定下一步该做什么行动Acting执行工具调用或生成最终答案观察Observation接收工具执行的结果迭代基于观察结果继续思考和行动直到完成任务一个 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。Agent 框架选型在 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。01. 什么是 AI Agent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”**。02. 核心考点两种主流模式 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)) { return weatherService.query();} else { return chatService.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Agent agent new Agent();// 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03. 该怎么选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04. 未来的融合路线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Spring Ai VS Spring Ai Alibaba Agent FramworkSpring AI Alibaba 介绍一个用于构建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 GraphGraph 是自由版的 AgentSpringAi 完成了基础设施。特性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。架构设计之道在于在不同的场景采用合适的架构设计架构设计没有完美只有合适。在代码的路上我们一起砥砺前行。用代码改变世界如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取