关于 Spring AI Alibaba，我们期望保持同样的深度合作模式，其中 Spring 社区主要负责绿色部分，即智能体应用开发原子能力与 API 的抽象，Spring AI Alibaba 社区负责与阿里云通义模型、云原生基础设施的深度集成，同时包括与智能体业务落地更密切的一些核心能力如流程编排、开发工具集、应用评测、可观测、配置管理、流量管控等的抽象和实现。背靠 Spring 与阿里巴巴两大开源社区支撑，相信 Spring AI Alibaba 项目将会长期保持一个持续且健康的发展态势。

以下是 Spring AI Alibaba 框架的核心特性，可以帮我们加速和简化 Java 智能体应用的开发。

接下来，我们一起看一下 Spring AI Alibaba 框架中的一些具体概念与 API 定义。

Spring AI 对于这种类似聊天式的大模型交互模式提供了完整的抽象，包括文本、图像、语音等，对于应用开发者来说，可以直接调用 Spring AI 提供的 API，以方法入参做模型输入，返回值作模型输出，同时还支持同步、异步、流式等通信模式。如果开发者要切换底层的模型服务，也是完全透明无感的。

大模型返回的数据通常是非格式化的，而应用上下游需要传递格式化的、确定的数据结构。因此 SpringAI 提供了结构化输出转换的能力，它可以自动化的帮我们在 Prompt 中加入数据格式信息，辅助模型理解我们要求的结果数据格式，同时在拿到模型数据后完成到 JavaBean 的转换。

Spring AI 提供了从离线数据加载、分析到向量化存储的抽象，也提供了运行时检索、prompt 增强的抽象。

可参考官网文档快速开始详细了解如何使用 Spring AI Alibaba 快速开发生成式 AI 应用：https://sca.aliyun.com/ai/get-started/

使用 Spring AI Alibaba 开发应用与使用普通 Spring Boot 没有什么区别，只需要增加 spring-ai-alibaba-starter 依赖，将 ChatClient Bean 注入就可以实现与模型聊天了。

1. 添加依赖

<dependency>    <groupId>com.alibaba.ai</groupId>    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>    <version>1.0.0-M2</version></dependency>

注意：由于 spring-ai 相关依赖包还没有发布到中央仓库，如出现 spring-ai-core 等相关依赖解析问题，请在您项目的 pom.xml 依赖中加入如下仓库配置。

<repositories>

    <repository>

        <id>spring-milestones</id>

        <name>Spring Milestones</name>

        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>

        <snapshots>

               <enabled>false</enabled>

        </snapshots>

    </repository>

</repositories>

spring:  ai:    dashscope:      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}

3. 注入智能体代理 ChatClient

@RestControllerpublic class ChatController {
    private final ChatClient chatClient;
    public ChatController(ChatClient.Builder builder) {        this.chatClient = builder.build();    }
    @GetMapping("/chat")    public String chat(String input) {        return this.chatClient.prompt()                .user(input)                .call()                .content();    }}

• 基于 AI 大模型与用户对话，理解用户自然语言表达的需求
• 支持多轮连续对话，能在上下文中理解用户意图
• 理解机票操作相关的术语与规范并严格遵守，如航空法规、退改签规则等
• 在必要时可调用工具辅助完成任务

完整架构图

为应用接入 AI 模型服务

使用 RAG 增加机票退改签规则

使用 Function Calling 执行业务动作

使用 Chat Memory 增加多轮对话能力

1. 基本模型对话能力，通过 Chat Model API 与阿里云通义模型交互
2. Prompt 管理能力
3. Chat Memory 聊天记忆，支持多轮对话
4. RAG、Vector Store，机票预定、改签、退票等相关规则

使用 ChatClient 完成编码

this.chatClient = modelBuilder        .defaultSystem("""            您是“Funnair”航空公司的客户聊天支持代理。请以友好、乐于助人且愉快的方式来回复。             您正在通过在线聊天系统与客户互动。             在提供有关预订或取消预订的信息之前，您必须始终             从用户处获取以下信息：预订号、客户姓名。             在询问用户之前，请检查消息历史记录以获取此信息。             在更改预订之前，您必须确保条款允许这样做。             如果更改需要收费，您必须在继续之前征得用户同意。             使用提供的功能获取预订详细信息、更改预订和取消预订。             如果需要，可以调用相应函数调用完成辅助动作。             请讲中文。             今天的日期是 {current_date}.          """)        .defaultAdvisors(            new PromptChatMemoryAdvisor(chatMemory), // Chat Memory            new VectorStoreChatMemoryAdvisor(vectorStore)),            new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore, SearchRequest.defaults()), // RAG            new LoggingAdvisor())          .defaultFunctions("getBookingDetails", "changeBooking", "cancelBooking") // FUNCTION CALLING
        .build();

最终，我们开发的示例运行效果如下所示：

本示例项目的源码请参见文章最后 Github 仓库地址。

Spring AI Alibaba 的目标是提供 AI 开源框架以及与阿里巴巴整体开源生态的深度适配，以帮助 Java 开发者快速构建 AI Native 应用架构。

• Prompt Template 管理
• 事件驱动的 AI 应用程序
• 更多 Vector Database 支持
• 函数计算等部署模式
• 可观测性建设
• AI 代理节点开发能力，如绿网、限流、多模型切换等
• 开发者工具集

• 项目官网：https://sca.aliyun.com/ai

• Github源码与示例：