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：
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId><version>1.0.0-M2</version>
</dependency>
<repositories><repository><id>spring-milestones</id><url>https://repo.spring.io/milestone</url></repository>
</repositories>
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<ServerSentEvent<String>> 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<String> 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）
