发帖
雷达卡
Spring AI Alibaba是一个基于Spring AI建立的Java AI应用开发框架，旨在协助Java团队迅速开发聊天机器人、工作流和多智能体应用程序。该框架提供了简易的工作流引擎、企业级别的“即插即用”能力和清晰的多智能体合作模式，用户可以通过简单的三个步骤开始使用。框架设计符合Java开发者的使用习惯，降低了AI应用的开发难度，尤其适用于企业内部知识查询、智能客户服务和多步骤推理自动化等场景，使得Java开发者无需重新构建现有的技术架构就能快速整合大型模型的能力。
作为Java后端工程师，你是否曾向往Python生态系统中LangChain的便利？是否一直在寻找一种能够与Spring技术栈无缝衔接、轻松集成大型模型能力的工具？现在，阿里云开放源码的Spring AI Alibaba提供了答案。这个框架使我们能够以熟悉的方式快速开发聊天机器人、工作流和多智能体应用，直接连接到阿里云百炼平台的大型模型（例如：通义千问）。
Spring AI Alibaba GitHub地址：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/
今天我们将深入探讨，Spring AI Alibaba究竟能解决哪些问题以及如何使用。
一、了解：Spring AI Alibaba是什么？
简而言之，Spring AI Alibaba是基于Spring AI构建的Java AI应用开发框架，其核心目标是帮助Java团队绕过复杂的底层配置，直接专注于AI业务的开发。它主要满足以下三大应用场景的需求：
| 核心场景 | 关键能力 | 典型应用 |
|---|---|---|
| ChatBot 对话机器人 | 多轮对话、上下文记忆、连续输出 | 企业智能客服、内部知识查询助手 |
| Workflow 工作流编排 | 基于图表的流程设计、多阶段推理 | 研究报告自动创建、数据分析流程自动化 |
| Multi-Agent 多智能体协作 | 中央调度、智能体角色划分 | 复杂业务分配（如“搜索 - 创作 - 审核”协同） |
二、为何适合企业级开发？
与简单的SDK封装不同，Spring AI Alibaba自带一套生产级别的解决方案，这正是它吸引Java团队的关键点：
- 简易的工作流引擎：借鉴了LangGraph的设计理念，采用“节点+边”的方法定义流程，代码直观且易于调试，同时支持可视化工具设计（可通过Dify DSL生成代码）。例如，实现“搜索→分析→决定是否继续”的流程，仅需几行代码：
- 企业级能力“即插即用”：无需自行搭建基础设施，框架已集成了阿里云生态系统的核心功能：
- 模型服务：
连接阿里云百炼平台，支持通义千问等主流大型模型 - 知识库：内置RAG方案，轻松实现企业私有知识库的查询；
- 可观测性：
集成ARMS和Langfuse，可以追踪调用路径、Token消耗、大型语言模型调用时间； - 服务治理：
通过Nacos实现MCP协议（Model Context Protocol）和服务发现与路由的A2A协议，这是当前Java生态系统中较为完善的MCP和A2A实现。 - 清晰的多智能体协作：
采用“中央调度”模式，防止智能体间的通讯混乱。例如，在一个内容生成场景中，可以细分为3个职责明确的智能体：
- ResearchAgent：负责信息检索；
- WriterAgent：负责内容撰写；
- ReviewerAgent：负责质量审查；未来维护或扩展时，只需针对单一智能体进行调整即可。
StateGraph<WorkflowState> graph = new StateGraph<>(WorkflowState.class);
graph.addNode("search", this::searchNode); // 搜索节点
graph.addNode("analyze", this::analyzeNode); // 分析节点
graph.addConditionalEdges("analyze", this::shouldContinue); // 条件判断边
三、三步上手：实现一个基本的AI对话
作为Spring生态系统的一部分，其使用方式与Spring Boot完全相同，即使是新手也能快速掌握：
- 引入Maven依赖：在
中加入阿里云大型模型的starter依赖：pom.xml - 配置API Key：在
中添加阿里云百炼的API Key（需先在阿里云控制台申请）：application.yml - 编写服务代码：使用
注入@Autowired
，直接调用大型模型：ChatClient
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
</dependency>spring:
ai:
dashscope:
api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY} # 建议通过环境变量注入，避免硬编码@Service
public class AIChatService {
@Autowired
private ChatClient chatClient;
// 对话方法：输入用户消息，返回AI回复
public String chat(String message) {
return chatClient.call(message);
}
}至此，一个基础的AI对话功能就完成了。如果想要体验多轮对话、图像生成、工具调用等全面功能，还可以直接运行官方提供的Playground示例：
# 克隆代码仓库
git
clone https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git
# 进入示例项目目录
cd
spring-ai-alibaba-studio
# 注入API Key
export
DASHSCOPE_API_KEY
=
your_own_key
# 启动项目
mvn spring-boot:run启动后访问``http://localhost:8080这样就能直接体验框架的所有核心功能。
四、适用场景及选择建议
第一、推荐使用的场景
- 企业内部知识库查询系统（需RAG能力）；
- 需要工具调用的智能客服（如：对接订单系统、CRM）；
- 多步骤推理的自动化任务（如：研究报告生成、审批流程）；
- 已经使用Spring Cloud微服务，希望集成大型模型的项目。
第二、需审慎评估的场景
- 高并发C端应用：需要额外配备缓存、限流策略，以避免大型模型推理延迟影响用户体验。
实时性要求非常高的场景（例如：直播互动）：大模型推理存在固有延迟，可能无法达到需求；
成本敏感的项目：需预先评估 Token 消耗费用（可通过 ARMS 监控 Token 使用状况）。
第三、不建议使用的情况
- 团队主要使用 Python，已拥有成熟的 LangChain 方案（无需重新发明轮子）；
- 需要频繁更换多供应商模型（框架目前更侧重阿里云生态系统）；
- 小型项目：无需复杂的流程、监控功能，简单的 SDK 就能满足需求。
五、实际使用体验 & 总结
从实际开发的角度来看，Spring AI Alibaba 有两个显著的优势：
- 符合 Java 开发者的习惯
- 依赖注入、配置管理、Bean 生命周期等均遵循 Spring 规范，无需学习新的开发模式；
- 降低 AI 应用的门槛
- 简化了工作流编排，即便不熟悉图形编排，也能迅速上手；集成了成熟的监控功能，使得生产环境中问题排查更加高效。
对于 Java 团队而言，它最大的价值在于，无需重构建现有的技术堆栈，就能快速接入大模型能力。目前项目仍在快速发展中，后续的功能令人期待。
如果你正在考察 Java 后端的 AI 应用解决方案，不妨尝试一下 Spring AI Alibaba，或许能帮助你避免许多不必要的麻烦。
AI时代，未来的就业机会何在？
答案就隐藏在大模型的潮流之中。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心技术领域，技术的普及、应用的垂直化与生态系统的开放正推动着
Prompt工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI相关职位的涌现。
掌握大模型技能，即是掌握高薪的未来。
那么，普通人如何抓住大模型的机会呢？
AI技术的普及对个人技能提出了新的挑战，在AI时代，持续学习和适应新技术变得至关重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新自己的知识体系，提高与AI合作的能力，以适应不断变化的工作环境。
因此，这里为大家整理了一份
《2025最新大模型全套学习资源》包含2025年最新的大模型学习路径、大模型书籍、视频教程、项目实践、最新的行业报告、面试题目等，带领你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！
由于篇幅有限，有需要的小伙伴可以扫码获取！
1. 成长路径图&学习规划
要学习一项新技术，初学者一定要先了解成长路径图，方向错误，努力将徒劳。这里，我们为初学者和希望进一步提升的专业人士准备了一份详细的成长路径图和规划。
2. 大模型经典PDF书籍
书籍和学习资料在学习大模型的过程中是不可或缺的，我们精选了一系列深入研究大模型技术的书籍和学习资料，
它们由领域内的一流专家编写，内容全面、深入、详实，为你的大模型学习提供坚实的理论基础。
（书籍包含电子版PDF）
3. 大模型视频教程
对于许多自学或没有基础的学生来说，纯文本的学习材料可能会显得较为枯燥难懂，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以生动、直观的方式呈现技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
4. 大模型项目实践
学以致用，当你积累了一定程度的理论知识后，就需要通过项目实践来检验和巩固所学，同时为求职和职业发展奠定坚实的基础。
5. 大模型行业报告
行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机遇等进行系统的调查和评价，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
6. 大模型面试题
面试不仅仅是技术的比拼，还需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，覆盖当前面试中可能出现的各种技术问题，使你在面试中更加从容。
为什么大家都在学习AI大模型？
随着AI技术的进步，企业对人才的需求从“单一技术”转向“AI+行业”的双重背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨领域的职位薪酬增长可达30%-50%。
同时，许多人面临着裁员的压力，最近科技巨头英特尔裁员2万人，传统职位持续减少，因此转向AI成为必然选择！
这些资料有用吗？
这份资料由我们与鲁为民博士（北京清华大学学士和美国加州理工学院博士）共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获得Forrester全球‘强劲表现者’认证，服务于航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者身份在IEEE Transactions上发表论文50+篇，获得NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。这套AI大模型课程由清华大学-加州理工双学位博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领导研发。
资料内容涵盖了从入门到高级的各种视频教程和实战项目，无论你是初学者还是有一定技术基础的技术人员，这份资料都能帮助你提高薪资水平，转换到大模型岗位。
大模型完整学习资源已汇总成包，有需求的朋友可以
微信扫描下方CSDN官方认证二维码，免费获取【确保100%免费】
京公网安备 11010802022788号
