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Spring AI Alibaba 实战：集成 OpenManus 实现智能体应用开发

article 2025/4/1 17:14:14

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。

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