spring-ai-demo

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基于SpringAI & alibaba框架进行大模型应用开发、Agent开发的示例工程

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# spring-ai-demo

基于SpringAI的示例工程，快速体验SpringAI的能力，记录一下个人体验SpringAI进行大模型上层应用开发的学习历程，同时也给希望体验大模型应用开发的java开发者提供一些参考

项目关联主站：[https://ppai.top](https://ppai.top)

## 技术栈

- SpringBoot 3.5.3
- SpringAI ~~1.0.1~~  🚀升级为 -> 1.1.2
- LangGraph4J
- Java17
- Maven

v2 对应的目录下，存放的是基于 SpringAI 2.x 的示例工程

- Java21
- SpringBoot 4.x
- SpringAI 2.x

Spring-Ai-alibaba 相关的示例项目，放在 ali/ 目录

- Java17+
- spring-ai-alibaba-agent-framework: 1.1.2.1

### 本地启动说明

这个仓库中，所有的项目都是独立运行的，彼此之间无相互依赖；因此您可以任意选择一个项目，基于其Application启动类进行启动测试

但是，在启动之前，请根据您实际的模型需要，替换 `resources/application.yml` 中的模型配置

对于密钥，本地开发时，可以通过环境上下文、启动参数、配置文件硬编码等各种方式注入；当然您也可以将项目根目录中的 [.env.example](./.env.example) 拷贝一份名为 `.env` 的文件

然后在这个配置文件中，维护上ApiKey，然后项目在启动时，会自动读取这个配置中的ApiKey，其实现主要是依赖 [spring-ai-demo-starter](./spring-ai-demo-starter) 来提供支持

## 教程目录

### 1.基础教程

主要介绍SpringAI的基础使用，对应的项目工程以 `Sxx-` 开头，通过这些实例，您将掌握SpringAI的基础知识（如提示词、上下文、架构化输出、tool
calling, MCP, advise, ChatClient, 多模型等），并开始使用SpringAI进行大模型应用开发

- [x] [01.创建一个SpringAI-Demo工程.md](docs/01.创建一个SpringAI-Demo工程.md)
- [x] [02.提示词的使用.md](docs/02.提示词设置.md)
- [x] [03.结构化返回](docs/03.结构化返回.md)
- [x] [04.聊天上下文实现多轮对话](docs/04.聊天上下文.md)
- [x] [05.自定义大模型接入](docs/05.自定义大模型接入.md)
- [x] [06.Function Tool工具调用](docs/06.工具调用.md)
- [x] [07.实现一个简单的McpServer](docs/07.实现一个简单的McpServer.md)
- [x] [08.MCP Server简单鉴权的实现](docs/08.MCP%20Server简单鉴权的实现.md)]
- [x] [09.ChatClient使用说明](docs/09.ChatClient使用说明.md)]
- [x] [10.Advisor实现SpringAI交互增强](docs/10.Advisor实现SpringAI交互增强.md)]
- [x] [11.图像模型-生成图片](docs/11.图像模型.md)
- [x] [12.多模态实现食材图片卡路里识别示例](docs/12.多模态实现食材图片卡路里识别示例.md)
- [x] [13.支持MCP Client的AI对话实现](docs/13.支持MCP%20Client的AI对话实现.md)
- [x] [14.创建一个LangGraph4J示例工程](docs/14.创建一个Langgraph4j示例工程.md)
- [x] [15.接入OpenAI接口风格大模型](docs/15.接入OpenAI接口风格的大模型.md)
- [x] [16.异步流式模型调用](docs/16.异步流式模型调用.md)
- [x] [17.推理大模型接入与推理过程返回](docs/17.推理大模型接入与推理过程返回.md)
- [x] [18.语音模型之语音识别](https://www.ppai.top//ai-guides/ai-dev/基础篇/18.语音模型之语音识别.html#_1-初始化)
- [x] [19.从自动到手动控制的工具调用](https://mp.weixin.qq.com/s/TbTnpPkVPY_bTts_l8ltGQ)
- [ ] [音频模型](docs/)
- [ ] [检索增强生成RAG](docs/)

### 2.进阶教程

进阶相关将主要介绍如何更好的使用SpringAI进行大模型应用开发，对应的实例工程都放在 [advance-projects](./advance-projects) 下

- [x] [01.使用MySql持久化对话历史](docs/A01.使用MySql持久化对话历史.md)
- [x] [02.使用H2持久化对话历史](docs/A02.使用H2持久化对话历史.md)]
- [x] [03.使用Redis持久化对话历史](docs/A03.使用Redis持久化对话历史.md)]
- [x] [04.使用LangGraph4J实现多伦对话](docs/A04.使用Langgraph4j实现多伦对话.md)
- [x] [05.使用LangGraph4J实现Agent路由选择](docs/A05.使用LangGraph4J实现Agent路由选择.md)
- [x] [06.告别传统AI开发！SpringAI Agent + Skills重新定义智能应用](https://mp.weixin.qq.com/s/ujxVleNhjxzUgL-rjfFcVA)
- [x] [07.Spring AI中的多轮对话艺术：让大模型主动提问获取明确需求](https://mp.weixin.qq.com/s/LcvmiIERs6aOIlRAKGGnFg)
- [x] [08.深入理解 ReAct 模式：基于Spring AI从0到1实现一个ReAct Agent](https://mp.weixin.qq.com/s/mJIibMdAFSDgXZBsM3tuPw)

### 3.应用教程

以搭建完整可用的SpringAI应用为目的，演示SpringAI的业务边界和表现，对应项目工都放在 [app-projects](./app-projects) 下

- [x] [从0到1创建一个基于天气的旅游美食推荐智能体](docs/D01.从0到1创建一个基于天气的旅游美食推荐智能体.md)
- [x] [大模型应用开发实战：两百行实现一个自然语言地址提取智能体](https://mp.weixin.qq.com/s/96rHyp_gBUgmA2dhSbzNww)
- [x] [再见，OCR模板！你好，发票智能体：基于SpringAI与大模型的零配置发票智能提取架构](https://mp.weixin.qq.com/s/SnXdTB6tYqAzG7HgbnTSAQ)
- [x] [实战 | 零基础搭建知识库问答机器人：基于SpringAI+RAG的完整实现](https://mp.weixin.qq.com/s/NHqLJbos-_nrxNNmhg7IBQ)
- [x] [我用SpringAI造了个「微信红包封面设计师」](https://mp.weixin.qq.com/s/QyuWZ4EZ32pbcWn3fVphHQ)
- [x] [实战干货！Spring AI 集成语音识别，实现实时翻译机器人的完整指南](https://mp.weixin.qq.com/s/qF0RfLts-fuMzv-uJZnBig)
- [x] [告别纯文本聊天：基于Spring AI，打造支持富UI的流式对话系统](https://mp.weixin.qq.com/s/U6ua-dpkVZTYT1n5JXiYDg)

对应的应用示例

| Agent                                                                 | 示意图                                                                | 
|-----------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------|
| [RAG问答机器人](https://mp.weixin.qq.com/s/mJIibMdAFSDgXZBsM3tuPw)                                                             | ![](https://ppai.top/ai-guides/imgs/column/springai/D04-3.gif)     |
| [微信红包封面设计Agent](https://mp.weixin.qq.com/s/QyuWZ4EZ32pbcWn3fVphHQ)    | ![](https://raw.githubusercontent.com/liuyueyi/spring-ai-demo/master/docs/static/T03-1.gif)                                       |
| [语音识别翻译机器人](https://mp.weixin.qq.com/s/qF0RfLts-fuMzv-uJZnBig)        | ![D06-4.gif](https://imgbed.ppai.top/file/1772442648403_D06-4.gif) |
| [自然语言转SQL，并支持人工审批](https://mp.weixin.qq.com/s/454LmLMAVDuZfi6t-DgSqg) | ![L02-4.gif](https://imgbed.ppai.top/file/1773107080653_L02-4.gif) |

### 4.源码解读

以源码的视角，介绍SpringAI的核心实现，对应的项目工程以 `Yxx-` 开头

### 5.LLM应用开发入门

- [LLM 应用开发是什么：零基础也可以读懂的科普文(极简版)](https://mp.weixin.qq.com/s/qCn8x2XO2shA8MheYbHq0w)
- [大模型应用开发系列教程：序-为什么你“会用 LLM”，但做不出复杂应用？](https://mp.weixin.qq.com/s/2GXBNOUq3jlysipftz8TpA)
- [大模型应用开发系列教程：第一章 LLM到底在做什么？](https://mp.weixin.qq.com/s/v-z6EHY300ElOxdGPdzc0w)
- [大模型应用开发系列教程：第二章 模型不是重点，参数才是你真正的控制面板](https://mp.weixin.qq.com/s/t_BuAW9i0npcaJdua3Am2Q)
- [大模型应用开发系列教程：第三章 为什么我的Prompt表现很糟？](https://mp.weixin.qq.com/s/vzt0bGwcfnASOiBa0Kc7VQ)
- [大模型应用开发系列教程：第四章 Prompt 的工程化结构设计](https://mp.weixin.qq.com/s/Nk-N34TLJVCTI5F4k5rGaQ)
- [大模型应用开发系列教程：第五章 从 Prompt 到 Prompt 模板与工程治理](https://mp.weixin.qq.com/s/ZQbztqBq7_PzynG06N4-mg)
- [大模型应用开发系列教程：第六章 上下文窗口的真实边界](https://mp.weixin.qq.com/s/nnKspRO87xbrn4-LBV3RNA)
- [大模型应用开发系列教程：第七章 从 “堆上下文” 到 “管理上下文”](https://mp.weixin.qq.com/s/_5D2tF6CPnafj5mlmlwLNw)
- [大模型应用开发系列教程：第八章 记忆策略的工程化选择](https://mp.weixin.qq.com/s/z5qaLtjChsvjhWNs8Nw05Q)

Agent开发相关知识内容分享

- [复杂任务搞不定？试试让一群 AI 分工合作——Multi-Agent 系统实战解读](https://mp.weixin.qq.com/s/pdG9C0CQVYFUleftfga3bA?token=1761013062&lang=zh_CN)
- [当 Spring AI Alibaba 遇上 Multi-Agent：解锁智能体的团队协作模式](https://mp.weixin.qq.com/s/wrKymQhomKCf9yi-bHbmyg?token=1761013062&lang=zh_CN)
- [Agent开发避坑 | 从“全部塞进去”到“精挑细选”：Agent开发中绕不开的工具管理难题](https://mp.weixin.qq.com/s/Cu5J6q1jj1j9Chrxzfy5fg)

### 6. LangChain相关

- [LangChain开发入门系列](https://liuyueyi.github.io/langchain-demo/#)

### 7. SpringAI alibaba

SpringAI alibaba 是一个基于 SpringAI 的开源项目，提供了 SpringAI 的集成方案. 从架构上包含如下三层：

- Agent Framework，是一个以 ReactAgent 设计理念为核心的 Agent 开发框架，使开发者能够构建具备自动上下文工程和人机交互等核心能力的Agent。
- Graph，graph 是一个低级别的工作流和多代理协调框架，能够帮助开发者实现复杂的应用程序编排，它具备丰富的预置节点和简化的图状态定义，Graph 是 Agent Framework 的底层运行时基座。
- Augmented LLM，以 Spring AI 框架底层原子抽象为基础，为构建大型语言模型（LLM）应用提供基础抽象，例如模型（Model）、工具（Tool）、多模态组件（MCP）、消息（Message）、向量存储（Vector Store）等。

[ali](./ali) 目录下，主要是基于 SpringAI alibaba 的使用示例工程，其中示例工程以 `Lxx-` 开头

- [01.Spring AI Alibaba 智能体开发基础示例 | Helllo LLM Guides](https://www.ppai.top/ai-guides/ai-dev/ALiAI/L01.Spring%20AI%20Alibaba%20%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BD%93%E9%AA%8C.html)
- [02.从自然语言到SQL，再加一道人工防线：Spring AI Alibaba 实战](https://mp.weixin.qq.com/s/454LmLMAVDuZfi6t-DgSqg)
- [03.从零掌握 Spring AI Alibaba Skill：定义、注册与渐进式披露](https://mp.weixin.qq.com/s/TfTfQx1e661s6-cgVP8lwg)
- [04.Spring AI Alibaba 实战：从零实现快递下单多轮对话助手](https://mp.weixin.qq.com/s/phTndkT6-FzpJw6jSo3lHQ)
- [05.多智能体实战 | 基于 Spring AI Alibaba 从0到1实现故事创作智能体](https://mp.weixin.qq.com/s/k_3viD7wDe616hhpiWvyrQ)
- [06.多智能体实战 | 基于 Spring AI Alibaba 实现方案策划多智能体](https://mp.weixin.qq.com/s/iKOAzyAZxm1u5ooxcmCNBA)

### 8. AgentScope

AgentScope Java 2.0 是面向企业级、分布式、生产环境的智能体框架，提供与模型能力相匹配的核心 Harness 抽象，可支持长期、稳定、安全可控的智能体任务执行。

[agent-scope](./agent-scope) 目录下，主要是AgentScope2.0 的使用示例工程，其中示例工程以 `Axx-` 开头

- [01.AgentScope Java 2.0 简介与环境搭建 | 十分钟上手](https://mp.weixin.qq.com/s/u4wERL0UXChPgvWQJpwurA)：从零搭环境，跑通第一个 Agent 对话
- [02.AgentScope Java 2.0 ReActAgent 核心拆解：推理循环、工具调用与实战](https://mp.weixin.qq.com/s/3SkybaLc47yu-EWOkd9G-w)：理解"思考→行动→观察"的推理循环
- [03.你的第一个 Java Agent：Builder 模式、流式输出与思考模式完全指南](https://mp.weixin.qq.com/s/l1HmsYK2w11U0hk-tadpLg)：Builder 模式全面解析 + 流式输出 + 思考模式
- [04.AgentScope Java 2.0 工具系统实战：@Tool 与 @ToolParam 注解全解](https://mp.weixin.qq.com/s/3PPy1gB5gxhZSBSxWQ6rng)：用 `@Tool` 注解将 Java 方法注册为 Agent 工具
- [05.AgentScope Java 2.0 结构化输出实战：让 Agent 直接返回 Java 对象](https://mp.weixin.qq.com/s/92WrOmKjypAi4upDcTXy3g) —— 让 Agent 直接返回 Java 对象
- [06.AgentScope2.0 HarnessAgent：为 ReActAgent 装上操作系统——从 CPU 到操作系统，Harness 的四大子系统深度解析](https://mp.weixin.qq.com/s/PQJD5cGydyOhgYHD88LJfA)

## 关于

这个项目的主要为了JAVA AI应用开发做的一些基础性示例工程，以方便帮助大家快速上手和掌握一些大模型应用开发、Agent开发的基础知识点；

由于项目本身定位为示例工程，因此对于一些大模型应用开发的理论性、概念性、架构设计、框架封装实现等相关内容，可能会相对较少；

如果对这块同样感兴趣的小伙伴，不妨关注下我的微信公众号：**一灰灰blog**，获取更多内容。

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