Java开发者入门AI Agent：Spring AI Alibaba框架实战指南

在AI应用开发的面试中，仅会大模型对接和智能对话已经远远不够。面试官越来越关心一个问题：你有没有做过Agent？随着AI Agent技术的成熟，越来越多企业开始将其接入核心业务，用于自动化工作流、实时数据分析与智能告警。对Java开发者而言，掌握Agent开发能力，正在成为简历上的关键加分项。

本文基于B站相关技术课程内容，梳理AI Agent的核心概念、技术流派划分，以及Spring AI Alibaba Agent Framework在企业落地中的定位。

Agent到底是什么：从对话到自主执行

很多人连Agent的定义都模糊。早期，只要能对接大模型完成基本的智能对话，就被称为Agent。但随着技术演进，Agent已经有了明确的标准：它会根据用户任务进行感知，然后规划和拆分，再调用具体工具执行行动，接着将反馈信息交给大模型判断任务是否完成——如果没完成，就进行反思，循环往复直至任务最终达成。

举个具体例子：假设任务是「帮我去百度搜索虚数并总结100个字」。大模型首先会经过感知推理，判断已有信息能否完成任务。如果不能，它会将任务拆分为若干步骤——打开浏览器、输入百度网址、搜索虚数、总结100字。每一步调用对应的工具执行，再把结果反馈给大模型，经过反思判断，循环推进直到任务完成。

这个「感知—规划—行动—反思」的闭环，正是现代Agent区别于简单对话机器人的本质所在。

两个维度看懂Agent技术版图

市面上产品和框架繁多——Manus、OpenClaude、Coze、Dify、Spring AI、Spring AI Alibaba Agent Framework、LangGraph、LangChain……如何理清它们的关系？可以从两个维度切入。

产品维度：通用型 vs 垂直型

站在产品经理的角度，Agent分为通用型和垂直型。通用型用于处理发散的、边界模糊的任意任务，属于全能型选手，比如Manus、OpenClaude，能应对各种任务。但对开发者而言，这类产品很难直接包装进简历——除非你能手撸一个简版实现。

垂直型则聚焦单一业务流程，比如专注代码辅助的工具、复杂机票组合优化的DeepTrip、解决企业内部自动化流程的Agent。垂直型产品占据了企业真实落地和盈利场景的80%-90%，是AI应用开发需求最大的方向。

这意味着，Java开发者应重点从垂直型角度包装项目。金融行业可以做替代客户经理的工商信贷风险审核Agent；制造行业可以开发替代设备工程师的设备故障诊断Agent；HR场景可以做自动化人才智能匹配的招聘Agent。这些都是贴合真实业务、面试含金量高的方向。

技术维度：Workflow流派 vs Agentic流派

站在架构师的角度，按技术底层可分为两大流派。

Workflow流派由程序员制定严格的执行流程。以自动编码Agent为例：第一步需求分析，需求无法实现直接跳出流程；可实现则进入架构设计，再根据设计做代码实施。每一步都是确定性、可控的。在需要强可控的业务环境下，Workflow几乎是唯一解——业务绝不允许大模型因幻觉偏离既定流程。

Agentic流派则不预设固定步骤，而是提供总目标和一组工具库，让大模型自主决策调用哪个工具，评估结果、遇到问题自我反思，重复执行直至完成。这种方式极度灵活，但整个执行过程是黑盒、不可控的，可能陷入死循环或Token过度消耗。

因此，实践中极少直接用Agentic方式接入核心生产库。Agentic的灵活性更适合通用型应用——毕竟不可能为每种任务定制SOP流程；而Workflow的确定性更适合企业内部垂直型应用。值得一提的是，无论哪种流派，LangChain、Spring AI、Spring AI Alibaba等主流框架都能实现，甚至可以构建Agentic + Workflow的混合架构，兼顾确定性与灵活性。

这些框架在定位上有明显分层：Coze、Dify属于面向非技术用户的低代码平台；LangChain、LangGraph是Python生态的底层开发框架，LangGraph专门针对有状态的多步骤Agent编排；Spring AI是Spring官方的AI集成抽象层；Spring AI Alibaba则是阿里在其基础上针对国内大模型生态（如通义千问^广告）和Java企业级场景做的扩展增强；Manus和OpenClaude属于面向终端用户的通用型Agent产品。理解这种分层有助于在技术选型时避免混淆"用什么产品"和"用什么框架开发"这两个不同维度的问题。

ReAct（Reasoning + Acting）是Agentic流派中最具代表性的实现模式，由普林斯顿大学2022年提出。其核心思路是让大模型交替进行"推理（Thought）—行动（Action）—观察（Observation）"三个步骤，每次行动后将工具返回的结果作为新的观察输入回模型，驱动下一轮推理，直到模型判断任务已完成并输出最终答案。这与文中描述的"感知—规划—行动—反思"闭环高度对应。ReAct的优势在于推理过程透明可追溯，但其致命弱点也很明显：完全依赖大模型的推理能力，一旦模型产生幻觉或陷入错误路径，整个链路会持续消耗Token却无法自我纠正，这也是生产环境中通常需要加入人工介入（Human-in-the-Loop）节点或最大步骤限制的原因。

开发方式选型：低代码平台 vs 手动开发

技术选型时，开发Agent主要有两条路径。

第一种是基于低代码SaaS平台，比如Coze、Dify、FastGPT。通过拖拉拽方式配置节点和插件、挂载知识库、调用MCP等。这类平台适合做个人助手提升效率，或快速上线非核心业务的AI辅助能力，建议开发者也掌握一下。

但低代码平台难以应对已有系统的深度集成场景：Agent需要跨微服务完成分布式事务、接入已有系统的用户权限、更精细的并发控制，或对接Nacos、Redis、MQ等现有架构组件时，低代码平台便无能为力。

第二种是手动开发Agent应用，才能真正与已有业务系统深度集成。

Spring AI Alibaba：Java生态的Agent落地方案

对Java开发者而言，Spring AI Alibaba提供了完整的Agent开发能力。它可以通过Graph流的方式进行编排，轻松开发ReAct Agent、Flow Agent和Workflow流程编排。阿里已全面支持Agent生态，提供了众多开源框架和产品。

课程中会带着开发者手撸一个简版Manus项目，并集成不同行业的Agent流程，完整讲解Spring AI Alibaba Agent Framework下的Skill、Flow Agent、Workflow工作流、A2A（Agent to Agent）以及人工介入等能力。

对于希望在简历中体现Agent开发能力的Java工程师，掌握Spring AI Alibaba Agent Framework、Spring AI Alibaba Graph，再结合公司特定的垂直业务包装对应项目，是一条清晰可行的进阶路径。基于Graph的编排能力，Spring AI Alibaba完全有能力支撑各种流派的AI智能体应用开发。

A2A（Agent to Agent）协议是谷歌2025年提出的开放标准，旨在解决不同厂商、不同框架构建的Agent之间如何互相通信和协作的问题。在复杂业务场景中，单一Agent往往能力有限，需要多个专业Agent分工协作——例如一个总调度Agent将任务分发给负责数据查询的子Agent、负责报告生成的子Agent，最后汇总结果。A2A协议为这种多Agent系统提供了标准化的发现、调用和结果交换机制，使得跨框架、跨服务的Agent协作成为可能。Spring AI Alibaba对A2A的支持意味着基于它开发的Agent可以与遵循同一协议的其他Agent互操作，为构建大规模分布式Agent网络奠定基础。