[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-alibaba--spring-ai-alibaba":3,"tool-alibaba--spring-ai-alibaba":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",159636,2,"2026-04-17T23:33:34",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":68,"readme_en":69,"readme_zh":70,"quickstart_zh":71,"use_case_zh":72,"hero_image_url":73,"owner_login":74,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":78,"owner_twitter":78,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":119,"forks":120,"last_commit_at":121,"license":122,"difficulty_score":32,"env_os":123,"env_gpu":123,"env_ram":123,"env_deps":124,"category_tags":133,"github_topics":134,"view_count":32,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":17,"created_at":144,"updated_at":145,"faqs":146,"releases":175},8808,"alibaba\u002Fspring-ai-alibaba","spring-ai-alibaba","Agentic AI Framework for Java Developers","spring-ai-alibaba 是阿里巴巴专为 Java 开发者打造的智能体（Agent）应用开发框架，旨在帮助开发者高效构建生产级的多智能体协作系统、复杂工作流及交互式 AI 应用。它主要解决了传统 Java 项目在集成大模型时面临的流程控制难、状态管理复杂以及多智能体协同缺乏标准范式等痛点，让开发者能利用熟悉的 Spring 生态快速落地 AI 功能。\n\n该工具特别适合具备 Java 背景的软件开发工程师、架构师以及希望将 AI 能力融入企业级后端系统的技术团队。其核心技术亮点包括：内置丰富的智能体编排模式（如顺序、并行、路由和循环执行），支持基于图（Graph）的灵活工作流引擎以处理长运行状态任务，并提供“人在回路”、上下文工程优化等高级特性以提升智能体可靠性。此外，spring-ai-alibaba 还具备多模态交互（图文\u002F音视频）、实时语音代理以及基于 Nacos 的分布式智能体通信（A2A）能力。配合可视化的 Admin 管理平台，用户不仅能进行低代码迁移和全链路观测，还能轻松实现从原型设计到生产部署的平滑过渡，是 Java 社区拥抱 Agentic AI 时代的有力助","spring-ai-alibaba 是阿里巴巴专为 Java 开发者打造的智能体（Agent）应用开发框架，旨在帮助开发者高效构建生产级的多智能体协作系统、复杂工作流及交互式 AI 应用。它主要解决了传统 Java 项目在集成大模型时面临的流程控制难、状态管理复杂以及多智能体协同缺乏标准范式等痛点，让开发者能利用熟悉的 Spring 生态快速落地 AI 功能。\n\n该工具特别适合具备 Java 背景的软件开发工程师、架构师以及希望将 AI 能力融入企业级后端系统的技术团队。其核心技术亮点包括：内置丰富的智能体编排模式（如顺序、并行、路由和循环执行），支持基于图（Graph）的灵活工作流引擎以处理长运行状态任务，并提供“人在回路”、上下文工程优化等高级特性以提升智能体可靠性。此外，spring-ai-alibaba 还具备多模态交互（图文\u002F音视频）、实时语音代理以及基于 Nacos 的分布式智能体通信（A2A）能力。配合可视化的 Admin 管理平台，用户不仅能进行低代码迁移和全链路观测，还能轻松实现从原型设计到生产部署的平滑过渡，是 Java 社区拥抱 Agentic AI 时代的有力助手。","# [Spring AI Alibaba](https:\u002F\u002Fjava2ai.com)\n\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-Apache%202-4EB1BA.svg)](https:\u002F\u002Fwww.apache.org\u002Flicenses\u002FLICENSE-2.0.html)\n[![CI Status](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fworkflows\u002F%F0%9F%9B%A0%EF%B8%8F%20Build%20and%20Test\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Factions?query=workflow%3A%22%F0%9F%9B%A0%EF%B8%8F+Build+and+Test%22)\n[![Ask DeepWiki](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba)\n[![Maven central](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fmaven-central\u002Fv\u002Fcom.alibaba.cloud.ai\u002Fspring-ai-alibaba.svg)](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fmaven-central\u002Fv\u002Fcom.alibaba.cloud.ai\u002Fspring-ai-alibaba)\n\u003Cimg alt=\"gitleaks badge\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fprotected%20by-gitleaks-blue\">\n\n\u003Chtml>\n    \u003Ch3 align=\"center\">\n      A production-ready framework for building Agentic, Workflow, and Multi-agent applications.\n    \u003C\u002Fh3>\n    \u003Ch3 align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fquick-start\u002F\" target=\"_blank\">Agent Framework Docs\u003C\u002Fa>,\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fgraph-core\u002Fquick-start\u002F\" target=\"_blank\">Graph Docs\u003C\u002Fa>,\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fecosystem\u002Fspring-ai\u002Freference\u002Fconcepts\u002F\" target=\"_blank\">Spring AI\u003C\u002Fa>,\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\" target=\"_blank\">Examples\u003C\u002Fa>.\n    \u003C\u002Fh3>\n\u003C\u002Fhtml>\n\n## Architecture\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_bf0c8929051c.png\" alt=\"architecture\" style=\"max-width: 740px; height: auto\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n**Spring AI Alibaba Admin** is a one-stop Agent platform that supports visualized Agent development, observability, evaluation, and MCP management, etc. It also integrates with open-source low-code platforms like Dify, enabling rapid migration from DSL to Spring AI Alibaba project.\n\n**Spring AI Alibaba Agent Framework** is an agent development framework that can quickly develop agents with builtin **Context Engineering** and **Human In The Loop** support. For scenarios requiring more complex process control, Agent Framework offers built-in workflows like `SequentialAgent`, `ParallelAgent`, `RoutingAgent`, `LoopAgent`.\n\n**Spring AI Alibaba Graph** serves as the underlying runtime of the Agent Framework, providing essential capabilities such as persistence, workflow orchestration, and streaming required for long-running stateful agents. Compared to the Agent Framework, users can build more flexible multi-agent workflows based on the Graph API.\n\n## Core Features\n\n* **[Multi-Agent Orchestration](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns)**: Compose multiple agents with built-in patterns including `SequentialAgent`, `ParallelAgent`, `RoutingAgent`, and `LoopAgent` for complex task execution.\n\n* **[Multimodal Support](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultimodal)**: ReactAgent with text and media input (image understanding). ReactAgent with tool based image or audio generation.\n\n* **[Voice Agent](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fvoice-agent)**: WebSocket-based real-time voice agent that supports streaming audio or text input and responds with generated audio.\n\n* **[Context Engineering](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fagent-framework\u002Ftutorials\u002Fhooks)**: Built-in best practices for context engineering policies to improve agent reliability and performance, including human-in-the-loop, context compaction, context editing, model & tool call limit, tool retry, planning, dynamic tool selection.\n\n* **[Graph-based Workflow](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fgraph-core\u002Fquick-start)**: Graph based workflow runtime and api for conditional routing, nested graphs, parallel execution, and state management. Export workflows to PlantUML and Mermaid formats.\n\n* **[A2A Support](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fagent-framework\u002Fadvanced\u002Fa2a)**: Agent-to-Agent communication support with Nacos integration, enabling distributed agent coordination and collaboration across services.\n\n* **[Rich Model, Tool and MCP Support](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fintegration\u002Fchatmodels\u002FdashScope)**: Leveraging core concepts of Spring AI, supports multiple LLM providers (DashScope, OpenAI, etc.), tool calling, and Model Context Protocol (MCP).\n\n* **[One-stop Agent Platform](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fecosystem\u002Fadmin\u002Fquick-start)**: Build agent in a visualized way, deploy agent without code or export as a standalone java project.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_dc3d11b5f66a.png\" alt=\"architecture\" style=\"max-width: 740px; height: auto\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n## Getting Started\n\n### Prerequisites\n\n* Requires JDK 17+.\n* Choose your LLM provider and get the API-KEY.\n\n### Quickly Run a ChatBot\n\nThere's a ChatBot example provided by the community at [examples\u002Fchatbot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fchatbot).\n\n1. Download the code.\n\n\t```shell\n\tgit clone --depth=1 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba.git\n\tcd spring-ai-alibaba\n\t```\n\n2. Start the ChatBot.\n\n\tBefore starting, set API-KEY first (visit \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002F?apiKey=1&tab=api#\u002Fapi\" target=\"_blank\">Aliyun Bailian\u003C\u002Fa> to get API-KEY):\n\t```shell\n\t# this example uses 'spring-ai-alibaba-starter-dashscope', visit https:\u002F\u002Fjava2ai.com to learn how to use OpenAI\u002FDeepSeek.\n\texport AI_DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key\n\t```\n\t\n\t```shell\n\t# Maven installation is optional when using mvnw.\n\t.\u002Fmvnw -pl examples\u002Fchatbot spring-boot:run\n\t```\n\n3. Chat with ChatBot.\n\n\tOpen the browser and visit [http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fchatui\u002Findex.html](http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fchatui\u002Findex.html) to chat with the ChatBot.\n\t\n\u003Cp align=\"center\">\n\t\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_bcd452aa0a77.gif\" alt=\"chatbot-ui\" style=\"max-width: 740px; height: auto\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n## Chatbot Code Explained\n\n1. Add dependencies\n\n\t```xml\n\t\u003Cdependencies>\n\t  \u003Cdependency>\n\t    \u003CgroupId>com.alibaba.cloud.ai\u003C\u002FgroupId>\n\t    \u003CartifactId>spring-ai-alibaba-agent-framework\u003C\u002FartifactId>\n\t    \u003Cversion>1.1.2.0\u003C\u002Fversion>\n\t  \u003C\u002Fdependency>\n\t  \u003C!-- Assume you are going to use DashScope Model. Refer to docs for how to choose model.-->\n\t  \u003Cdependency>\n\t    \u003CgroupId>com.alibaba.cloud.ai\u003C\u002FgroupId>\n\t    \u003CartifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope\u003C\u002FartifactId>\n\t    \u003Cversion>1.1.2.1\u003C\u002Fversion>\n\t  \u003C\u002Fdependency>\n\t\u003C\u002Fdependencies>\n\t```\n\n2. Define Chatbot\n   \n\tFor more details of how to write a Chatbot, please check the [Quick Start](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fquick-start) on our official website.\n\n## 📚 Documentation\n* [Overview](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Foverview) - High level overview of the framework\n* [Quick Start](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fquick-start) - Get started with a simple agent\n* [Agent Framework Tutorials](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fagent-framework\u002Ftutorials\u002Fagents) - Step by step tutorials\n* [Use Graph API to Build Complex Workflows](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fagent-framework\u002Fadvanced\u002Fcontext-engineering) - In-depth user guide for building multi-agent and workflows\n* [Spring AI Basics](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fecosystem\u002Fspring-ai\u002Freference\u002Fconcepts) - Ai Application basic concepts, including ChatModel, MCP, Tool, Messages, etc.\n\n## Project Structure\n\nThis project consists of several core components:\n\n* spring-ai-alibaba-agent-framework: A multi-agent framework designed for building intelligent agents with built-in context engineering best practices.\n* spring-ai-alibaba-graph: The underlying runtime for Agent Framework. We recommend developers to use Agent Framework but it's totally fine to use the Graph API directly.\n* spring-ai-alibaba-admin: A one-stop Agent platform that supports visualized Agent development, observability, evaluation, and MCP management, etc.\n* spring-ai-alibaba-studio: The embedded ui for quickly debugging agent in a visualized way.\n* spring-boot-starters: Starters integrating Agent Framework with Nacos to provide A2A and dynamic config features.\n\n## Spring AI Alibaba Ecosystem\n Repository | Description | ⭐\n  --- | --- | ---\n| [Spring AI Alibaba Graph](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fspring-ai-alibaba-graph-core) | A low-level orchestration framework and runtime for building, managing, and deploying long-running, stateful agents. | ![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba?style=for-the-badge&label=)\n| [Spring AI Alibaba Admin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-alibaba-admin) |  Local visualization toolkit for the development of agent applications, supporting project management, runtime visualization, tracing, and agent evaluation. | ![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-alibaba-admin?style=for-the-badge&label=)\n| [Spring AI Extensions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-extensions) | Extended implementations for Spring AI core concepts, including DashScopeChatModel, MCP registry, etc. |  ![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-extensions?style=for-the-badge&label=)\n| [Spring AI Alibaba Examples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fexamples) | Spring AI Alibaba Examples. |  ![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fexamples?style=for-the-badge&label=)\n| [JManus](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fjmanus) | A Java implementation of Manus built with Spring AI Alibaba, currently used in many applications within Alibaba Group. | ![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fjmanus?style=for-the-badge&label=)\n| [DataAgent](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fdataagent) | A natural language to SQL project based on Spring AI Alibaba, enabling you to query databases directly with natural language without writing complex SQL. | ![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fdataagent?style=for-the-badge&label=)\n| [DeepResearch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fdeepresearch) |  Deep Research implemented based on spring-ai-alibaba-graph. | ![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fdeepresearch?style=for-the-badge&label=)\n\n## Contact Us\n\n* Dingtalk Group (钉钉群), search `94405033092` and join.\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_cd2bda750472.png\" style=\"width: 260px; height: auto\"\u002F>\n\n* WeChat Group (微信公众号), scan the QR code below and follow us.\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_979edaefeecd.jpg\" style=\"width: 260px; height: auto\"\u002F>\n\n## Resources\n* [AI-Native Application Architecture White Paper](https:\u002F\u002Fdeveloper.aliyun.com\u002Febook\u002F8479)：Co-authored by 40 frontline engineers and endorsed by 15 industry experts, this 200,000+ word white paper is the first comprehensive guide dedicated to the full DevOps lifecycle of AI-native applications. It systematically breaks down core concepts and key challenges, offering practical problem-solving approaches and architectural insights.\n\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba.svg?variant=adaptive)](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba)\n\n---\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    Made with ❤️ by the Spring AI Alibaba Team\n\n","# [Spring AI Alibaba](https:\u002F\u002Fjava2ai.com)\n\n[![许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-Apache%202-4EB1BA.svg)](https:\u002F\u002Fwww.apache.org\u002Flicenses\u002FLICENSE-2.0.html)\n[![CI 状态](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fworkflows\u002F%F0%9F%9B%A0%EF%B8%8F%20Build%20and%20Test\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Factions?query=workflow%3A%22%F0%9F%9B%A0%EF%B8%8F+Build+and+Test%22)\n[![Ask DeepWiki](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba)\n[![Maven Central](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fmaven-central\u002Fv\u002Fcom.alibaba.cloud.ai\u002Fspring-ai-alibaba.svg)](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fmaven-central\u002Fv\u002Fcom.alibaba.cloud.ai\u002Fspring-ai-alibaba)\n\u003Cimg alt=\"gitleaks badge\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fprotected%20by-gitleaks-blue\">\n\n\u003Chtml>\n    \u003Ch3 align=\"center\">\n      一个用于构建代理式、工作流和多智能体应用的生产就绪框架。\n    \u003C\u002Fh3>\n    \u003Ch3 align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fquick-start\u002F\" target=\"_blank\">Agent Framework 文档\u003C\u002Fa>,\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fgraph-core\u002Fquick-start\u002F\" target=\"_blank\">Graph 文档\u003C\u002Fa>,\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fecosystem\u002Fspring-ai\u002Freference\u002Fconcepts\u002F\" target=\"_blank\">Spring AI\u003C\u002Fa>,\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\" target=\"_blank\">示例\u003C\u002Fa>.\n    \u003C\u002Fh3>\n\u003C\u002Fhtml>\n\n## 架构\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_bf0c8929051c.png\" alt=\"architecture\" style=\"max-width: 740px; height: auto\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n**Spring AI Alibaba Admin** 是一个一站式代理平台，支持可视化的代理开发、可观测性、评估以及 MCP 管理等功能。它还与 Dify 等开源低代码平台集成，从而实现从 DSL 到 Spring AI Alibaba 项目的快速迁移。\n\n**Spring AI Alibaba Agent Framework** 是一个代理开发框架，能够快速开发具备内置 **上下文工程** 和 **人类参与循环** 支持的代理。对于需要更复杂流程控制的场景，Agent Framework 提供了 `SequentialAgent`、`ParallelAgent`、`RoutingAgent` 和 `LoopAgent` 等内置工作流。\n\n**Spring AI Alibaba Graph** 作为 Agent Framework 的底层运行时，提供了持久化、工作流编排以及长时运行有状态代理所需的流式处理等核心能力。相比 Agent Framework，用户可以基于 Graph API 构建更加灵活的多智能体工作流。\n\n## 核心特性\n\n* **[多智能体编排](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns)**：使用内置模式（如 `SequentialAgent`、`ParallelAgent`、`RoutingAgent` 和 `LoopAgent`）组合多个智能体，以执行复杂任务。\n\n* **[多模态支持](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultimodal)**：支持文本和媒体输入（图像理解）的 ReactAgent；支持基于工具生成图像或音频的 ReactAgent。\n\n* **[语音代理](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fvoice-agent)**：基于 WebSocket 的实时语音代理，支持流式音频或文本输入，并以生成的音频进行响应。\n\n* **[上下文工程](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fagent-framework\u002Ftutorials\u002Fhooks)**：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，包括人类参与循环、上下文压缩、上下文编辑、模型与工具调用限制、工具重试、规划以及动态工具选择。\n\n* **[基于图的工作流](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fgraph-core\u002Fquick-start)**：基于图的工作流运行时及 API，支持条件路由、嵌套图、并行执行和状态管理。可将工作流导出为 PlantUML 和 Mermaid 格式。\n\n* **[A2A 支持](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fagent-framework\u002Fadvanced\u002Fa2a)**：通过 Nacos 集成实现代理间通信，支持跨服务的分布式代理协调与协作。\n\n* **[丰富的模型、工具和 MCP 支持](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fintegration\u002Fchatmodels\u002FdashScope)**：依托 Spring AI 的核心概念，支持多家 LLM 提供商（DashScope、OpenAI 等）、工具调用以及模型上下文协议（MCP）。\n\n* **[一站式代理平台](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fecosystem\u002Fadmin\u002Fquick-start)**：以可视化方式构建代理，无需编写代码即可部署，也可导出为独立的 Java 项目。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_dc3d11b5f66a.png\" alt=\"architecture\" style=\"max-width: 740px; height: auto\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 开始使用\n\n### 先决条件\n\n* 需要 JDK 17 或更高版本。\n* 选择您的 LLM 提供商并获取 API 密钥。\n\n### 快速运行聊天机器人\n\n社区提供了一个聊天机器人示例，位于 [examples\u002Fchatbot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fchatbot)。\n\n1. 下载代码。\n\n\t```shell\n\tgit clone --depth=1 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba.git\n\tcd spring-ai-alibaba\n\t```\n\n2. 启动聊天机器人。\n\n\t在启动之前，请先设置 API 密钥（访问 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002F?apiKey=1&tab=api#\u002Fapi\" target=\"_blank\">阿里云百炼\u003C\u002Fa> 获取 API 密钥）：\n\t```shell\n\t# 此示例使用 'spring-ai-alibaba-starter-dashscope'，请访问 https:\u002F\u002Fjava2ai.com 了解如何使用 OpenAI\u002FDeepSeek。\n\texport AI_DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key\n\t```\n\t\n\t```shell\n\t# 使用 mvnw 时，Maven 安装是可选的。\n\t.\u002Fmvnw -pl examples\u002Fchatbot spring-boot:run\n\t```\n\n3. 与聊天机器人对话。\n\n\t打开浏览器并访问 [http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fchatui\u002Findex.html](http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fchatui\u002Findex.html)，即可与聊天机器人进行对话。\n\t\n\u003Cp align=\"center\">\n\t\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_bcd452aa0a77.gif\" alt=\"chatbot-ui\" style=\"max-width: 740px; height: auto\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 聊天机器人代码解析\n\n1. 添加依赖项\n\n\t```xml\n\t\u003Cdependencies>\n\t  \u003Cdependency>\n\t    \u003CgroupId>com.alibaba.cloud.ai\u003C\u002FgroupId>\n\t    \u003CartifactId>spring-ai-alibaba-agent-framework\u003C\u002FartifactId>\n\t    \u003Cversion>1.1.2.0\u003C\u002Fversion>\n\t  \u003C\u002Fdependency>\n\t  \u003C!-- 假设您将使用 DashScope 模型。有关如何选择模型的信息，请参阅文档。-->\n\t  \u003Cdependency>\n\t    \u003CgroupId>com.alibaba.cloud.ai\u003C\u002FgroupId>\n\t    \u003CartifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope\u003C\u002FartifactId>\n\t    \u003Cversion>1.1.2.1\u003C\u002Fversion>\n\t  \u003C\u002Fdependency>\n\t\u003C\u002Fdependencies>\n\t```\n\n2. 定义聊天机器人\n\n\t有关如何编写聊天机器人的更多详细信息，请查看我们官方网站上的 [快速入门](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fquick-start)。\n\n## 📚 文档\n* [概述](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Foverview) - 框架的高层次概述\n* [快速入门](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fquick-start) - 通过一个简单智能体开始使用\n* [智能体框架教程](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fagent-framework\u002Ftutorials\u002Fagents) - 分步教程\n* [使用图API构建复杂工作流](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fagent-framework\u002Fadvanced\u002Fcontext-engineering) - 构建多智能体和工作流的深入用户指南\n* [Spring AI基础](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fecosystem\u002Fspring-ai\u002Freference\u002Fconcepts) - AI应用的基本概念，包括ChatModel、MCP、工具、消息等。\n\n## 项目结构\n\n本项目由几个核心组件组成：\n\n* spring-ai-alibaba-agent-framework：一个多智能体框架，专为构建具备内置上下文工程最佳实践的智能体而设计。\n* spring-ai-alibaba-graph：Agent Framework的底层运行时。我们建议开发者使用Agent Framework，但直接使用Graph API也是完全可以的。\n* spring-ai-alibaba-admin：一个一站式智能体平台，支持可视化智能体开发、可观测性、评估以及MCP管理等功能。\n* spring-ai-alibaba-studio：用于以可视化方式快速调试智能体的嵌入式UI。\n* spring-boot-starters：将Agent Framework与Nacos集成的启动器，提供A2A和动态配置功能。\n\n## Spring AI阿里巴巴生态体系\n 仓库 | 描述 | ⭐\n  --- | --- | ---\n| [Spring AI阿里巴巴图](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fspring-ai-alibaba-graph-core) | 用于构建、管理和部署长期运行、有状态智能体的低级编排框架和运行时。 | ![GitHub仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba?style=for-the-badge&label=)\n| [Spring AI阿里巴巴管理平台](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-alibaba-admin) | 本地可视化工具包，用于智能体应用开发，支持项目管理、运行时可视化、追踪及智能体评估。 | ![GitHub仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-alibaba-admin?style=for-the-badge&label=)\n| [Spring AI扩展](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-extensions) | Spring AI核心概念的扩展实现，包括DashScopeChatModel、MCP注册表等。 | ![GitHub仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-extensions?style=for-the-badge&label=)\n| [Spring AI阿里巴巴示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fexamples) | Spring AI阿里巴巴示例项目。 | ![GitHub仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fexamples?style=for-the-badge&label=)\n| [JManus](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fjmanus) | 基于Spring AI阿里巴巴实现的Java版Manus，目前在阿里巴巴集团内部的许多应用中使用。 | ![GitHub仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fjmanus?style=for-the-badge&label=)\n| [DataAgent](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fdataagent) | 基于Spring AI阿里巴巴的自然语言转SQL项目，使您无需编写复杂的SQL即可直接用自然语言查询数据库。 | ![GitHub仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fdataagent?style=for-the-badge&label=)\n| [DeepResearch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fdeepresearch) | 基于spring-ai-alibaba-graph实现的深度研究工具。 | ![GitHub仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fdeepresearch?style=for-the-badge&label=)\n\n## 联系我们\n\n* 钉钉群，搜索`94405033092`并加入。\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_cd2bda750472.png\" style=\"width: 260px; height: auto\"\u002F>\n\n* 微信公众号，扫描下方二维码并关注我们。\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_readme_979edaefeecd.jpg\" style=\"width: 260px; height: auto\"\u002F>\n\n## 资源\n* [AI原生应用架构白皮书](https:\u002F\u002Fdeveloper.aliyun.com\u002Febook\u002F8479)：由40位一线工程师联合撰写，并得到15位行业专家的认可，这本超过20万字的白皮书是首份专门针对AI原生应用全DevOps生命周期的综合指南。它系统地剖析了核心概念和关键挑战，提供了实用的问题解决方法和架构洞察。\n\n\n## 星标历史\n\n[![星标历史图表](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba.svg?variant=adaptive)](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba)\n\n---\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    由Spring AI阿里巴巴团队用心打造","# Spring AI Alibaba 快速上手指南\n\nSpring AI Alibaba 是一个生产级的框架，用于构建智能体（Agent）、工作流（Workflow）及多智能体应用。它基于 Spring AI 生态，内置了上下文工程、人机协同（Human-in-the-Loop）及多种多智能体编排模式。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **JDK 版本**：必须安装 **JDK 17** 或更高版本。\n*   **构建工具**：推荐使用 Maven 或项目自带的 `mvnw` wrapper。\n*   **大模型 API Key**：\n    *   默认示例使用阿里云百炼（DashScope）。\n    *   请访问 [阿里云百炼控制台](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002F?apiKey=1&tab=api#\u002Fapi) 获取 `API-KEY`。\n    *   该框架也支持 OpenAI、DeepSeek 等其他模型提供商。\n\n## 安装步骤\n\n我们可以通过克隆官方仓库并运行示例项目来快速体验。\n\n1.  **下载源代码**\n    使用 Git 克隆项目（使用 `--depth=1` 可加速下载）：\n    ```shell\n    git clone --depth=1 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba.git\n    cd spring-ai-alibaba\n    ```\n\n2.  **配置 API Key**\n    在启动前，需要设置环境变量。以下以 DashScope 为例：\n    ```shell\n    # Linux\u002FmacOS\n    export AI_DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key\n\n    # Windows (PowerShell)\n    $env:AI_DASHSCOPE_API_KEY=\"your-api-key\"\n    ```\n\n3.  **运行示例 ChatBot**\n    使用 Maven Wrapper 启动内置的 ChatBot 示例：\n    ```shell\n    .\u002Fmvnw -pl examples\u002Fchatbot spring-boot:run\n    ```\n    *(注：如果本地已安装 Maven，也可直接使用 `mvn` 命令)*\n\n## 基本使用\n\n启动成功后，即可在浏览器中访问交互界面，或在您的项目中集成依赖进行开发。\n\n### 1. 体验 Web 界面\n打开浏览器访问以下地址，即可与 AI 机器人对话：\n```text\nhttp:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fchatui\u002Findex.html\n```\n\n### 2. 在项目中进行开发\n若要在自己的 Spring Boot 项目中集成 Spring AI Alibaba，请在 `pom.xml` 中添加以下核心依赖：\n\n```xml\n\u003Cdependencies>\n  \u003C!-- Agent Framework 核心依赖 -->\n  \u003Cdependency>\n    \u003CgroupId>com.alibaba.cloud.ai\u003C\u002FgroupId>\n    \u003CartifactId>spring-ai-alibaba-agent-framework\u003C\u002FartifactId>\n    \u003Cversion>1.1.2.0\u003C\u002Fversion>\n  \u003C\u002Fdependency>\n  \n  \u003C!-- 模型启动器 (以通义千问 DashScope 为例) -->\n  \u003Cdependency>\n    \u003CgroupId>com.alibaba.cloud.ai\u003C\u002FgroupId>\n    \u003CartifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope\u003C\u002FartifactId>\n    \u003Cversion>1.1.2.1\u003C\u002Fversion>\n  \u003C\u002Fdependency>\n\u003C\u002Fdependencies>\n```\n\n**核心能力概览：**\n*   **多智能体编排**：内置 `SequentialAgent` (串行), `ParallelAgent` (并行), `RoutingAgent` (路由), `LoopAgent` (循环) 等模式。\n*   **上下文工程**：自动处理上下文压缩、编辑及工具调用限制。\n*   **可视化开发**：可结合 **Spring AI Alibaba Admin** 平台进行低代码 Agent 开发与调试。\n\n更多详细教程与高级用法（如 Graph API 工作流、A2A 通信等），请参考 [官方文档](https:\u002F\u002Fjava2ai.com)。","某电商平台的 Java 开发团队需要构建一个能自动处理“用户退货申请”的智能系统，该系统需依次完成订单核验、物流调度及最终审批通知。\n\n### 没有 spring-ai-alibaba 时\n- **流程控制混乱**：开发者需手动编写大量胶水代码串联多个 AI 调用，难以实现“先核验再调度”的严格顺序或异常时的自动重试逻辑。\n- **状态管理缺失**：长流程中一旦服务重启，之前的对话上下文和中间执行状态全部丢失，导致任务中断且无法恢复。\n- **人工介入困难**：当 AI 对高风险退货判断犹豫时，缺乏标准的“人机协同（Human In The Loop）”机制，无法优雅地暂停流程等待人工确认。\n- **可观测性差**：多智能体之间的协作过程像黑盒，出现错误时难以追踪是哪个环节的工具调用失败或参数传递出错。\n\n### 使用 spring-ai-alibaba 后\n- **编排标准化**：利用内置的 `SequentialAgent` 和 `LoopAgent` 模板，通过声明式配置即可定义清晰的退货处理工作流，大幅减少样板代码。\n- **状态持久化**：依托 Graph 运行时自动保存长运行代理的状态，即使服务器重启也能从断点处继续执行，确保业务流程不中断。\n- **无缝人机协作**：直接启用框架自带的上下文工程策略，在风险场景下自动挂起任务并推送给人工审核，审核通过后自动唤醒后续流程。\n- **全链路可视**：结合 Spring AI Alibaba Admin 平台，开发人员可直观监控多智能体的协作拓扑、实时日志及工具调用详情，快速定位问题。\n\nspring-ai-alibaba 将复杂的分布式多智能体协作转化为 Java 开发者熟悉的标准化工程实践，显著降低了生产级 AI 应用的构建门槛与维护成本。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Falibaba_spring-ai-alibaba_dc3d11b5.png","alibaba","Alibaba","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Falibaba_f65f7221.png","Alibaba Open Source",null,"https:\u002F\u002Fopensource.alibaba.com\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba",[82,86,90,94,98,102,105,109,112,115],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Java","#b07219",69.7,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"TypeScript","#3178c6",23.7,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"JavaScript","#f1e05a",3.8,{"name":95,"color":96,"percentage":97},"Less","#1d365d",1.6,{"name":99,"color":100,"percentage":101},"HTML","#e34c26",0.3,{"name":103,"color":104,"percentage":101},"CSS","#663399",{"name":106,"color":107,"percentage":108},"Shell","#89e051",0.2,{"name":110,"color":111,"percentage":108},"Makefile","#427819",{"name":113,"color":114,"percentage":108},"Python","#3572A5",{"name":116,"color":117,"percentage":118},"Dockerfile","#384d54",0,9291,2061,"2026-04-17T16:26:42","Apache-2.0","未说明",{"notes":125,"python":126,"dependencies":127},"该工具是基于 Java 的框架，非 Python 项目。运行需安装 JDK 17 或更高版本。需要配置大模型服务商（如阿里云百炼 DashScope）的 API Key 方可使用。支持通过 Maven 构建和运行。","不适用 (基于 Java)",[128,129,130,131,132],"JDK 17+","spring-ai-alibaba-agent-framework","spring-ai-alibaba-starter-dashscope","Spring Boot","Maven",[13,16],[135,136,137,138,139,140,141,142,143],"artificial-intelligence","java","spring-ai","agentic","context-engineering","multi-agent","workflow","graph","reactagent","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T09:20:10.716917",[147,152,157,162,167,171],{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":151},39504,"使用 Ollama 部署 Qwen3:32b 模型时无法进行 Tool Call（工具调用），但 Llama3.2 正常，如何解决？","该问题通常与特定模型的输出解析逻辑有关。根据社区反馈，切换到 DashScopeChatModel（通义千问官方模型）可以正常调用工具。如果是 Ollama 本地部署问题，可以参考已修复的 PR #2687 中的逻辑进行排查或升级 Spring AI Alibaba 到包含该修复的版本。建议检查日志中 Agent 是否在思考完成后正确输出了 ToolCall 对象，若日志显示有输出但框架未识别，可能是版本兼容性问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fissues\u002F3050",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":156},39505,"在 nl2sql 功能中创建新智能体调试时报错\"State key not found: KEYWORD_EXTRACT_NODE_OUTPUT\"，而使用初始化好的智能体则正常，原因是什么？","此错误表明在执行 SchemaRecallNode 节点时，状态上下文中缺少预期的关键词提取节点输出（KEYWORD_EXTRACT_NODE_OUTPUT）。这通常发生在自定义创建智能体时，工作流配置不完整或节点执行顺序有误，导致前序节点未将结果写入状态。建议检查智能体的图结构定义，确保关键词提取节点已正确配置并在当前节点之前执行。如果问题持续，请尝试使用项目自带的初始化智能体模板作为基准进行对比配置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fissues\u002F2420",{"id":158,"question_zh":159,"answer_zh":160,"source_url":161},39506,"如何参与 Spring AI Alibaba 的工具调用模块（tool-calls）优化贡献？","你可以参考 Issue #849 中的待办列表（Todo List），选择一个未被分配的工具模块（如 larksuite, time 等）进行重构。主要任务是将各模块复用 tool-call-common 模块中的共享方法。具体步骤：1. 在 Issue 评论区留言认领模块；2. 移除模块中与 CommonToolCallProperties 重复的属性（保留 getter\u002Fsetter 并标记为 @Deprecated）；3. 提交 PR 时在描述中包含 \"For issue #849\"。如果模块使用专有 SDK 而非 WebClient\u002FRestClient，可保持原样并在 PR 中说明。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fissues\u002F849",{"id":163,"question_zh":164,"answer_zh":165,"source_url":166},39507,"在哪里可以找到关于 Spring AI Alibaba 的技术博客、最佳实践或案例分享？","社区成员已在多个平台发布了系列技术文章，涵盖框架选型、单智能体应用、RAG Agent 集成百炼知识库以及 MCP 集成等内容。你可以关注相关作者发布的文章链接，例如：\n1. Java 程序员 Spring AI Alibaba 框架选型指南；\n2. 单智能体面试结果评估案例；\n3. RAG Agent 集成百炼知识库教程；\n4. Agent 武器库集成百炼 MCP 解析。\n这些资源通常发布在微信公众号、CSDN 或开发者博客上，搜索标题即可找到。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fissues\u002F1251",{"id":168,"question_zh":169,"answer_zh":170,"source_url":161},39508,"Spring AI Alibaba 支持哪些具体的工具调用场景，是否有现成的实现模块？","Spring AI Alibaba 提供了丰富的工具调用模块（starter-tool-calling），目前已实现并优化的模块包括：时间查询（time）、百度搜索（baidusearch）、百度翻译（baidutranslate）、百度地图（baidumap）、必应搜索（bingsearch）、钉钉（dingtalk）、敏感词过滤（sensitivefilter）、高德地图（amap）、天气查询（weather）、微软翻译（microsofttranslate）、网页爬虫（crawler）以及正则处理（regex）等。开发者可以直接引入对应的 starter 依赖来使用这些功能。",{"id":172,"question_zh":173,"answer_zh":174,"source_url":156},39509,"遇到后端状态键丢失（State key not found）的错误时，一般如何排查？","这类错误（如 KEYWORD_EXTRACT_NODE_OUTPUT not found）通常意味着图执行过程中，某个节点试图读取一个尚未被前序节点写入的状态键。排查步骤：1. 确认工作流图中该键的生产者节点是否已执行；2. 检查节点间的条件分支逻辑，确保路径可达；3. 查看日志中前序节点是否有异常退出或未输出预期数据的情况。对于 nl2sql 场景，特别要注意关键词提取节点是否被正确触发。",[176,181,186,191,196,200,205,210,215,219,224,228,233,237,242,247,252,256],{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},315445,"v1.1.2.2","## AgentScope 集成\n\n[AgentScope Java](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentscope-ai\u002Fagentscope-java) 是一个面向智能体的编程框架，用于构建由大语言模型驱动的应用程序。\n\n- **AgentScope** – AgentScopeAgent 将 [AgentScope ReActAgent 包装为 BaseAgent，以便在图工作流中使用](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fagentscope)。\n\n```xml\n# 使用 SAA Graph 编排 AgentScope 时，添加以下依赖\n\u003Cdependency>\n  \u003CgroupId>com.alibaba.cloud.ai\u003C\u002FgroupId>\n  \u003CartifactId>spring-ai-alibaba-starter-agentscope\u003C\u002FartifactId>\n  \u003Cversion>1.1.2.2\u003C\u002Fversion>\n\u003C\u002Fdependency>\n```\n\n## 多智能体模式\n- **[子智能体](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns\u002Fsubagent)** – 主编排器通过 Task\u002FTaskOutput 工具将任务委派给专门的子智能体（如代码库探索者、网络研究员等）；支持 Markdown 和 API 定义的子智能体。\n- **[监督者](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns\u002Fsupervisor)** – 中央监督智能体将日历和邮件智能体封装为工具（AgentTool），按需调用并整合结果。\n- **[技能](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns\u002Fskills)** – 单个智能体使用 `read_skill` 按需加载技能内容；系统提示仅显示技能描述，以实现渐进式披露并减少上下文长度。\n- **路由**\n  - **[路由（简单）](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns\u002Frouting)** – LlmRoutingAgent 类对用户查询进行分类，并行调用专业智能体（GitHub、Notion、Slack），然后合成单一答案。\n  - **[路由（图）](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns\u002Frouting)** – LlmRoutingAgent 作为 StateGraph 节点，配备预处理和后处理步骤，并包含一个内部合并节点，用于路由和结果合成。\n- **交接**\n  - **[单智能体交接](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns\u002Fhandoffs-singleagent)** – 单个 ReactAgent 通过状态（如 `current_step`）推进步骤；ModelInterceptor 在每一轮注入特定于步骤的系统提示和工具。\n  - **[多智能体交接](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns\u002Fhandoffs-multiagent)** – 销售和客服智能体作为图中的节点；交接工具会更新 `active_agent`，并通过条件边在不同智能体之间路由。\n- **[工作流](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fmultiagent-patterns\u002Fworkflow)** – 自定义工作流示例：RAG（改写 → 检索 → 准备 → 智能体）和 SQL 智能体（列出表 → 获取模式 → 执行查询）均以图为基础的流程实现。\n\n## 多模态与语音智能体\n\n- **[语音智能体](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Ftree\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fvoice-agent)** – 三明治架构（STT → ReactAgent → TTS）：基于 WebSocket 的实时","2026-03-10T09:32:13",{"id":182,"version":183,"summary_zh":184,"released_at":185},315446,"v1.1.2.1","请改用 `1.1.2.2`。`1.1.2.1` 曾被报告存在多个 bug，这些 bug 已在 `1.1.2.2` 中修复。","2026-03-09T01:42:53",{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},315447,"v1.1.2.0","# 摘要\n本次发布将 Spring AI 升级至 1.1.2 版本，为 Agent Framework 添加了 Agent Skills 支持，为工作流代理（LlmRouting、Supervisor）增加了并行子代理执行功能，并扩展了图结构，支持并行条件边、并行聚合策略（allOf 和 anyOf）、异步工具执行以及 tool returnDirect。此外，还修复了序列化和 MergeStrategy 相关问题，改进了管理员和 UI 功能，并更新了文档。\n\n更多详细信息请参阅 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fversions\u002F\" target=\"_blank\">文档\u003C\u002Fa>。\n\n## 功能特性\n### Agent\n+ **\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Fframeworks\u002Fagent-framework\u002Ftutorials\u002Fskills\" target=\"_blank\">ReactAgent 中的 Agent Skills\u003C\u002Fa>** (#3975) — 在 ReactAgent 中集成了技能能力，支持技能与工具的渐进式披露。\n+ **内置多代理模式支持** — 支持路由、主管、主管（作为工具的代理）、交接、技能等多种多代理模式；新增对路由和主管模式的并行执行支持。\n+ **Flow agent 钩子支持** (#3983) — 所有流程代理（路由、主管、循环、顺序等）均支持自定义钩子。\n+ **全新 Agent API** (#4031) — 新增 `streamMessages` API，简化消息流传输；新增 `invoke` 和 `call` 方法重载，用于传递额外输入。\n+ **异步与并行工具执行** (#4037) — 支持工具的并行化执行及异步工具执行。\n+ **Tool returnDirect** (#4139) — 支持工具的 `returnDirect` 行为。\n+ **ToolContextHelper** (#4163) — 工具上下文中用于访问元数据的帮助类（修复 #3110）。\n\n### Graph\n+ **并行条件边** (#4027) — 条件边支持并行执行（修复 #3917）。\n+ **并行分支的聚合策略** (#4028) — 为并行分支新增聚合策略（AllOf 和 AnyOf）。\n+ **并行分支的批量 addEdge** (#3938) — 为 `StateGraph` 中并行分支的定义提供了便捷的批量 `addEdge` 方法。\n+ **interruptAfter 钩子** (#3864) — `InterruptableAction` 支持 `interruptAfter` 钩子（修复 #3447、#3904）。\n+ **AgentToolNode 的异步工具执行** (#4037 \u002F #3988) — 为 `AgentToolNode` 提供异步工具执行支持。\n+ **流式节点的完整输出** (#3941) — 流式节点现在会发出包括 `_FINISHED` OutputType 在内的完整输出。\n\n### Sandbox & Studio\n+ **SAA Sandbox** (#4069) — 新的 SAA Sandbox 模块，提供安全且隔离的工具执行环境。\n+ **内置 RenderTemplate** (#3935) — 内置自定义的 `RenderTemplate` 实现。\n+ **Studio CORS 可选** (#4154) — Studio 中的 CORS 配置现已成为可选项。\n\n---\n\n## 修复内容\n### DashScopeChatModel\n* **#3942 中报告的连接重置问题（spring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-extensions#140）** — 为 `DashScopeApi` 设置默认 HTTP 客户端，以更好地管理连接，避免在模型服务器关闭连接时出现连接重置问题。\n\n### Graph\n+ **序列化** (#3969) — 修复了序列化中的 `class` 错误（修复 #389","2026-02-02T04:24:46",{"id":192,"version":193,"summary_zh":194,"released_at":195},315448,"v1.1.0.0","这是基于 [Spring AI 1.1.0](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-projects\u002Fspring-ai\u002Freleases\u002Ftag\u002Fv1.1.0) 和 [Spring AI Alibaba Extensions 1.1.0.0](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fspring-ai-extensions\u002Freleases\u002Ftag\u002Fv1.1.0.0) 构建的官方 Spring AI Alibaba 版本。\n\n请访问我们官网的\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fdocs\u002Foverview\" target=\"_blank\">文档\u003C\u002Fa>,以获取使用说明和升级指南。\n\n> 请在官网上提交问题并关注更新。在未来几周内，我们将尽力保持文档的最新状态。","2025-12-30T10:02:10",{"id":197,"version":198,"summary_zh":78,"released_at":199},315449,"v1.1.0.0-RC1","2025-12-09T03:47:22",{"id":201,"version":202,"summary_zh":203,"released_at":204},315458,"v1.0.0-M3.3","## 变更内容\n* 功能\u002F自动配置 2024 由 @disaster1-tesk 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F110 中实现\n* 功能\u002F时间插件 20241119 由 @ppbcn 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F113 中实现\n* 百度搜索插件 由 @CZJCC 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F112 中实现\n* 必应插件 由 @CZJCC 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F118 中实现\n* 修改必应搜索插件以符合插件规范。由 @CZJCC 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F132 中实现\n* 添加钉钉插件 - 自定义机器人发送群消息 由 @673575554 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F115 中实现\n* 功能\u002F高德地图 由 @673575554 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F133 中实现\n* 特性：集成飞书套件插件工具 由 @PolarishT 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F122 中实现\n* 特性：集成天气插件工具 由 @Yeaury 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F135 中实现\n* 更新 POI GitHub 阅读器 由 @sincerity-being 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F127 中实现\n* 添加：腾讯 COS 阅读器 由 @sincerity-being 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F140 中实现\n* 修复：修复了 DashScopeAiUsage#getTotalTokens() 抛出 NPE 的 bug 由 @ZeroVd 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F147 中实现\n* 修复：修复了在 YAML 中设置时图像模型参数为空的 bug 由 @yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F146 中实现\n* 自动配置 DashScope ChatModel 的观测注册表，并使跟踪 ID 在可观测性示例中可访问。由 @Cirilla-zmh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F155 中实现\n* 更新代码格式和 SpringAI 版本 由 @wstever 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F176 中实现\n* 特性：添加句子拆分器 由 @robinyeeh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F169 中实现\n* 更新文档阅读器解析器 由 @sincerity-being 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F174 中实现\n* 向 SAA 添加飞书插件 由 @wblu214 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F149 中实现\n* 特性：添加 response_format 参数 由 @yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F171 中实现\n* 功能：添加语雀阅读器 由 @673575554 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F150 中实现\n* 添加 SerpApi 搜索插件 由 @superhandsomeg 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F178 中实现\n* 特性：添加翻译插件 由 @Yeaury 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F144 中实现\n* 特性：添加 LLM 爬虫插件 由 @yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F145 中实现\n* 特性：添加正则表达式 FC、JsonProcessor FC 以及代码格式 由 @PolarishT 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F187 中实现\n* [反应堆]：重命名目录 由 @PolarishT 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F212 中实现\n* [热修复]：修复流函数调用异常 由 @PolarishT 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F217 中实现\n* 修复因无法解析而导致的 IllegalStateException","2024-12-25T10:30:55",{"id":206,"version":207,"summary_zh":208,"released_at":209},315459,"v1.0.0-M3.2","\r\n","2024-12-25T10:30:20",{"id":211,"version":212,"summary_zh":213,"released_at":214},315450,"v1.1.0.0-M5","# Spring AI Alibaba 1.1.0.0-M5 发行说明\nSpring AI Alibaba 1.1.x 提供了构建企业级智能体应用的核心功能，这些功能基于阿里巴巴及众多企业在使用 1.0.x 版本构建智能体过程中积累的实践经验。1.1.x 支持多种智能体开发模式，如单智能体模式、多智能体协作模式以及工作流编排模式，帮助开发者快速构建企业级应用。\n\n伴随 1.1.x 的发布，[官方网站和文档](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002F) 也同步进行了升级。\n\n## 智能体框架\n\n### ReactAgent\n+ 基于“推理+行动”范式的 ReAct 实现，支持推理-行动循环迭代；\n+ 提供工具调用能力，通过 FunctionToolCallback 和 ToolContext 实现状态访问；\n+ 支持流式输出，可实时展示执行进度并进行 token 流式传输；\n+ 提供结构化输出功能，通过 outputSchema 和 outputType 定义输出格式。\n\n### 上下文工程\n+ 模型上下文：动态系统提示词、消息历史管理、工具选择及模型配置；\n+ 工具上下文：通过 ToolContext 访问状态、存储及运行时配置；\n+ 生命周期上下文：提供钩子机制（前置\u002F后置），用于上下文注入与修改。\n\n### 内存管理\n+ 短期记忆：基于 Checkpointer 的会话级持久化存储（如 MemorySaver、RedisSaver 等）；\n+ 长期记忆：MemoryStore 支持跨会话数据存储，提供命名空间与键值管理功能；\n+ 消息管理：针对上下文窗口限制，提供消息裁剪、删除及摘要生成策略。\n\n### 人机协作\n+ HumanInTheLoopHook 支持对工具调用流程的人工审批；\n+ 包括三种决策类型：批准、编辑和拒绝；\n+ 基于 Checkpointer 的中断恢复机制。\n\n### 钩子与拦截器\n+ 内置钩子：摘要生成钩子、模型调用次数限制钩子、隐私信息检测钩子、人机协作钩子；\n+ 内置拦截器：工具重试拦截器、待办事项列表拦截器、工具选择拦截器、上下文编辑拦截器；\n+ 支持自定义扩展：模型钩子、智能体钩子、模型拦截器、工具拦截器。\n\n## 多智能体支持\n\n### 流程型智能体\n+ SequentialAgent：按顺序执行多个智能体，并实现状态传递；\n+ ParallelAgent：并行执行多个智能体，支持自定义合并策略；\n+ LlmRoutingAgent：基于大模型的智能路由，动态选择最合适的子智能体；\n+ FlowAgent 抽象层：支持自定义的多智能体协作模式。\n\n### 智能体作为工具\n+ AgentTool：将 ReactAgent 封装为工具，供其他智能体调用；\n+ 输入输出控制：支持输入模式、输入类型、输出模式及输出类型定义；\n+ 上下文隔离：子智能体独立执行，结果返回给控制智能体。\n\n### A2A（智能体间通信）\n+ 支持 A2A 协议，实现分布式智能体间的通信；\n+ 集成 Nacos，实现智能体注册与发现，并支持负载均衡；\n+ A2aRemoteAgent：支持远程智能体调用能力。","2025-11-17T04:27:51",{"id":216,"version":217,"summary_zh":78,"released_at":218},315451,"v1.1.0.0-M4","2025-11-13T05:25:13",{"id":220,"version":221,"summary_zh":222,"released_at":223},315452,"v1.0.0.4","本次发布标志着我们AI框架的重大演进，核心亮点包括全新重构的Agent Graph引擎以及Agent间通信（A2A）功能的引入。\n\n* **全新重构的Agent Graph引擎**：我们对核心Agent API进行了重构，并迁移至基于Flux的响应式流架构。\n* **Agent间通信（A2A）**：实现了A2A客户端与服务器之间的通信，并集成Nacos以支持无缝的远程Agent发现。\n* **Spring AI 1.0.1**：项目现已基于Spring AI 1.0.1版本，并进行了广泛的稳定性修复。","2025-09-25T01:23:36",{"id":225,"version":226,"summary_zh":78,"released_at":227},315453,"v1.0.0.3","2025-08-14T03:48:12",{"id":229,"version":230,"summary_zh":231,"released_at":232},315454,"v1.0.0.2","我们很高兴地宣布，Spring AI Alibaba 1.0.0.2 正式发布，这是首个 GA 版本！基于 Spring AI 构建，并与百炼深度集成，Spring AI Alibaba 支持聊天机器人、工作流以及多智能体应用的开发。\n\n## 核心特性\n\n### 1. 全面的框架集成\n- 阿里云集成：无缝对接阿里云服务，包括百炼的 Dashscope，支持通义千问、DeepSeek 等多种主流 AI 模型。\n\n### 2. 多智能体框架\n- 基于图的多智能体框架：受 Langgraph 启发，**Spring AI Alibaba Graph** 让构建工作流和多智能体应用变得轻而易举。\n\n### 3. 企业级 AI 代理解决方案\n- Nacos MCP 注册中心\n  - 分布式 MCP 服务发现与负载均衡\n  - 动态 API 至 MCP 代理\n- NL2SQL：将自然语言查询转换为 SQL 语句。\n- 可观测性\n\n## 开发者体验\n\n### 快速入门指南\n只需在您的 Spring Boot 项目中添加以下依赖，即可使用 Spring AI Alibaba 快速启动您的第一个 AI 应用：\n```xml\n\u003CdependencyManagement>\n    \u003Cdependencies>\n        \u003Cdependency>\n            \u003CgroupId>com.alibaba.cloud.ai\u003C\u002FgroupId>\n            \u003CartifactId>spring-ai-alibaba-bom\u003C\u002FartifactId>\n            \u003Cversion>1.0.0.2\u003C\u002Fversion>\n            \u003Ctype>pom\u003C\u002Ftype>\n            \u003Cscope>import\u003C\u002Fscope>\n        \u003C\u002Fdependency>\n    \u003C\u002Fdependencies>\n\u003C\u002FdependencyManagement>\n\n\u003Cdependencies>\n    \u003Cdependency>\n        \u003CgroupId>com.alibaba.cloud.ai\u003C\u002FgroupId>\n        \u003CartifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope\u003C\u002FartifactId>\n    \u003C\u002Fdependency>\n\u003C\u002Fdependencies>\n```\n\n### Spring Boot Starter\n- **spring-ai-alibaba-starter-dashscope**：集成模型服务适配\n- **spring-ai-alibaba-graph-core**：AI 图框架核心组件\n- **spring-ai-alibaba-starter-nl2sql**：自然语言转 SQL 组件\n- **spring-ai-alibaba-starter-memory**：会话内存组件\n- **spring-ai-alibaba-starter-nacos-mcp-client**：Nacos MCP 客户端；推荐版本：Nacos 3.0.1。对于使用 Nacos 2 Server 的用户，请使用旧版本（spring-ai-alibaba-starter-nacos2-mcp-client）。\n- **spring-ai-alibaba-starter-nacos-mcp-server**：Nacos MCP 服务器；推荐版本：Nacos 3.0.1。对于使用 Nacos 2 Server 的用户，请使用旧版本（spring-ai-alibaba-starter-nacos2-mcp-server）。\n- **spring-ai-alibaba-starter-nacos-prompt**：Nacos Prompt 管理\n- **spring-ai-alibaba-starter-arms-observation**：ARMS 可观测性\n- **社区组件**\n  - **spring-ai-alibaba-starter-tool-calling-\\***：工具调用组件\n  - **spring-ai-alibaba-starter-document-reader-\\***：文档阅读组件\n  - **spring-ai-alibaba-starter-vector-store-\\***：向量存储组件\n\n### 示例项目\n官方社区已开发了一个 [Playground 示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspringaialibaba\u002Fspring-ai-alibaba-examples\u002Ftree\u002Fmain\u002Fspring-ai-alibaba-playground)，其中包含一个 c","2025-05-29T15:24:34",{"id":234,"version":235,"summary_zh":78,"released_at":236},315455,"v1.0.0.1","2025-05-29T15:23:58",{"id":238,"version":239,"summary_zh":240,"released_at":241},315456,"v1.0.0-M6.1","## 亮点\n* 将 Spring AI 升级至 [1.0.0-M6](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F02\u002F14\u002Fspring-ai-1-0-0-m6-released)\n* 社区驱动的插件，包括 FunctionCalling、DocumentReader、VectorStore 和 ChatMemory。\n* 在响应中新增对 DeepSeek 理性内容的支持\n* 为 DashscopeChatModel 添加 max_token 参数\n\n## 变更内容\n* 功能：@hongshuo-wang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F383 中添加 proxy_tool_calls\n* 功能：添加 Elasticsearch 文档读取器 | 添加 Elasticsearch 文档读取器 @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F390 中实现\n* 功能：@xiaohai-78 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F380 中添加 YoutubeDocumentReader 和 BilibiliDocumentReader\n* 功能：@brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F386 中添加 Microsoft Outlook MSG 文件解析器\n* @stefanT 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F377 中实现 mongodb-reader\n* 功能：@Sparkle6979 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F392 中添加 Google OneNote 文档读取器支持\n* 功能：@yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F397 中调整 autnconfiguration 逻辑\n* @sincerity-being 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F395 中更新图像音频目录解析器\n* 功能：@yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F399 中优化 spring-ai-alibaba-core\n* 测试：@yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F403 中添加 spring-ai-alibaba-core-test\n* 测试：@yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F404 中为 spring-ai-alibaba-autoconfigure 添加测试\n* 修复：@wstever 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F412 中添加 max_token 参数\n* 功能：@yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F411 中添加 deepseek 理性内容支持并调整部分代码\n* [reactor]：@PolarishT 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F413 中实现 reactor functioncalling 2 toolcalling\n* 功能（vector-stores）：@fuyou-lxm 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F387 中为 OpenSearch 和 Tair 添加向量存储模块支持\n* @stillmoon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F405 中移除 core 中的 AutoConfiguration\n* @chickenlj 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F414 中重构向量存储\n* [功能]：@PolarishT 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F417 中将 spring-ai-alibaba 从 1.0.0-m5 迁移到 1.0.0-m6\n* [进行中 MIGRATE]：@PolarishT 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F421 中将 spring-ai-alibaba 迁移到 1.0.0-m6\n* @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F424 中为 DashScope 组件添加一些测试用例\n* @kaori-seasons 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F423 中将 getContent() API 替换为 getText()\n* @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F427 中为 DashScope 组件添加一些测试用例\n* 功能：@kevinlin09 更新 dashscope 代理","2025-03-07T02:09:36",{"id":243,"version":244,"summary_zh":245,"released_at":246},315457,"v1.0.0-M5.1","## 亮点\n* 将 Spring AI 升级至 1.0.0-M5 版本\n* [社区驱动的 FunctionCalling 和 DocumentReader 实现](https:\u002F\u002Fjava2ai.com\u002Fblog\u002Fspring-ai-alibaba-plugin)。\n\n## 变更内容\n* 功能：由 @LoongYun 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F312 中添加阿里翻译函数调用功能\n* 将 Spring AI 依赖更新至 1.0.0-M5 版本。由 @fuyou-lxm 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F325 中完成\n* [文档]：由 @PolarishT 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F334 中修改了函数调用的 README.md 文件\n* 由 @sincerity-being 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F336 中更新了 PDFBox 解析器\n* [功能]：由 @erasernoob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F328 中添加了 Google 翻译函数调用功能\n* 由 @sincerity-being 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F343 中添加了 BSHTML 和 BibTeX 解析器\n* [修复]：由 @erasernoob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F347 中删除了不常见的包导入\n* 修复：将测试中的 API 密钥名称更新为 AI_DASHSCOPE_API_KEY，由 @yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F353 中完成\n* [特性] 添加 arXiv 文档阅读器模块，问题：#277，由 @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F354 中实现\n* 功能（文档阅读器）：添加 Notion 文档阅读支持 #274，由 @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F345 中完成\n* 功能（文档阅读器）：添加 Obsidian 文档阅读支持 #275，由 @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F352 中完成\n* 功能：添加 PDF 表格解析功能，由 @yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F348 中实现\n* 基础设施：添加许可证检查动作，由 @yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F346 中完成\n* 功能（文档阅读器）：添加 GptRepo 文档阅读器模块，问题：#281，由 @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F355 中完成\n* 添加 ChatGPT 数据文档读取器模块 | 添加 ChatGPT 数据文档读取器模块 相关问题：#282，由 @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F356 中完成\n* 功能：更新 DashScopeChatModel 工具函数回调自动配置逻辑，由 @yuluo-yx 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F359 中完成\n* 功能（文档阅读器）：添加 HuggingFace 文件系统文档阅读器 \u002F 添加 HuggingFace 文件系统文档阅读器 相关问题：#283，由 @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F362 中完成\n* 功能：添加 GitBook 文档阅读器 \u002F 添加 GitBook 文档阅读器 相关问题：#278，由 @brianxiadong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F365 中完成\n* 1231 wblu\u002F飞书阅读器修复，由 @wblu214 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F340 中完成\n* 添加快递配送函数调用功能，由 @xiaohai-78 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F323 中完成\n* 功能：添加有道翻译功能，由 @Yeaury 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F315 中完成\n* :busts_in_silhouette: 依赖模块，由 @disaster1-tesk 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibab","2025-01-20T02:31:04",{"id":248,"version":249,"summary_zh":250,"released_at":251},315460,"v1.0.0-M3.1","## Features\r\n* feat: update Spring AI dependency to 1.0.0-M3 by @Cirilla-zmh in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F57\r\n* feat: rerank model and advisor by @robinyeeh in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F54\r\n* feat: add multimodel support by @robinyeeh in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F63\r\n* feat: support speech synthesis model by @kevinlin09 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F69\r\n* feat: add user agent by @robinyeeh in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fpull\u002F70","2024-10-28T09:35:45",{"id":253,"version":254,"summary_zh":78,"released_at":255},315461,"1.0.0-M2.1","2024-10-28T09:30:11",{"id":257,"version":258,"summary_zh":259,"released_at":260},315462,"v1.0.0-M2","Integration with Alibaba Cloud Qwen Model and DashScope LLM Service based on Spring AI 1.0.0-M2.","2024-09-24T05:48:54"]