Spring AI Alibaba 实战:集成 OpenManus 实现智能体应用开发
引言
2024 年 9 月,阿里云正式开源 Spring AI Alibaba,为 Java 开发者提供了一套完整的 AI 应用开发框架,支持与通义系列大模型深度集成,并覆盖了从模型调用到云原生部署的全链路能力。而近期,中国团队发布的通用型 AI Agent 产品 Manus(性能超越 OpenAI 同层次模型)宣布与阿里云 Qwen 模型达成合作,推动开源生态发展。本文将基于 Spring AI Alibaba,结合 Manus 的核心理念,实战演示如何快速构建一个支持复杂任务处理的智能体应用。
环境准备与依赖配置
1. 基础环境要求
- JDK 17+ 与 Spring Boot 3.2+(需兼容云原生特性)
- 阿里云 DashScope API Key(从百炼平台申请免费额度)
2. 引入依赖
在 pom.xml 中添加 Spring AI Alibaba 的 Starter 依赖,并配置 Maven 仓库:
com.alibaba.cloud.ai spring-ai-alibaba-starter 1.0.0-M2 spring-milestones https://repo.spring.io/milestone
注:若依赖解析失败,需在 Maven 镜像设置中排除特定仓库。
3. 配置 API Key
在 application.yml 中配置模型服务密钥:
spring: ai: dashscope: api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
核心功能实战
1. 基础对话服务
通过 ChatClient 实现自然语言交互,支持同步与流式响应:
@RestController public class ChatController { private final ChatClient chatClient; public ChatController(ChatClient.Builder builder) { this.chatClient = builder.defaultSystem("你是一个专业助理,擅长处理复杂任务。").build(); } // 同步对话 @GetMapping("/chat") public String chat(@RequestParam String input) { return chatClient.prompt().user(input).call().content(); } // 流式对话(SSE) @GetMapping("/stream") public Flux streamChat(@RequestParam String input) { return chatClient.prompt() .user(input) .stream() .map(response -> ServerSentEvent.builder(response.getResult().getContent()).build()); } }
特点:通过 defaultSystem 预设角色,提升模型响应专业性。
2. 函数调用与工具集成(模拟 Manus 的“执行”能力)
Spring AI Alibaba 支持函数调用,可让模型动态触发业务逻辑,例如操作本地文件或调用外部 API:
// 定义函数:生成报告 @FunctionDescription(name = "generateReport", description = "根据内容生成 PDF 报告") public String generateReport(@Parameter(description = "报告内容") String content) { return FileUtils.saveAsPDF(content); // 模拟文件操作 } // 注册函数并调用 public String executeTask(String input) { return chatClient.prompt() .user(input) .tools(this::generateReport) // 注入函数 .call() .content(); }
场景示例:用户输入“帮我将季度数据整理成报告”,模型自动触发 generateReport 函数生成 PDF。
3. 多轮对话与记忆管理
通过 MessageChatMemoryAdvisor 实现上下文记忆,支持复杂任务的多轮交互:
// 初始化带记忆的 ChatClient public ChatController(ChatClient.Builder builder) { this.chatClient = builder .defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor(new RedisChatMemory(redisTemplate))) .build(); } // 使用 Redis 持久化对话记录 @GetMapping("/memory-chat") public Flux memoryChat(@RequestParam String sessionId, @RequestParam String input) { return chatClient.prompt() .user(input) .advisors(spec -> spec.param("conversationId", sessionId)) .stream() .map(ChatResponse::getContent); }
优势:结合 Redis 实现分布式记忆存储,适合企业级应用。
进阶功能:构建类 Manus 的智能体
Manus 的核心能力是理解复杂指令并执行跨领域任务,Spring AI Alibaba 可通过以下方案实现类似效果:
1. 检索增强生成(RAG)
- 步骤:将领域数据(如航空法规)向量化存储至数据库,在对话时自动检索增强上下文。
- 代码示例:
@Bean public VectorStore vectorStore(EmbeddingModel model) { return new PineconeVectorStore(model); // 使用 Pinecone 向量数据库 } public String queryWithContext(String question) { Prompt prompt = new PromptBuilder() .withUserQuery(question) .withContext(vectorStore.similaritySearch(question)) // 注入上下文 .build(); return chatClient.prompt(prompt).call().content(); }
2. 智能体编排
通过 AgentExecutor 实现多步骤任务自动化(如机票预订):
AgentExecutor executor = new AgentExecutor.Builder() .addStep("确认用户需求", this::parseIntent) .addStep("调用航班查询API", this::searchFlights) .addStep("生成响应", this::formatResponse) .build(); public String bookTicket(String input) { return executor.run(input); }
总结与展望
Spring AI Alibaba 通过云原生集成和高抽象 API,显著降低了 Java 开发者接入大模型的门槛。结合类似 Manus 的智能体设计理念,开发者可快速构建具备复杂任务处理能力的 AI 应用。未来,随着阿里云与 Manus 团队的深度合作(如 Qwen 模型适配),Spring AI Alibaba 或将成为企业级 AI 开发的首选框架。
源码与扩展阅读
- Spring AI Alibaba GitHub
- Manus 技术解析(GAIA 基准测试详情)
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