Spring AI Alibaba Vibe 项目

Spring AI Alibaba 是阿里巴巴开源的 Java AI Agent 框架，定位是为 Java 开发者提供生产级的智能体、工作流与多 Agent 应用构建能力。当前最新版本 1.1.2.2，已发布至 Maven Central，可通过 Spring Boot Starter 接入。该项目基于 Spring AI 体系深度集成阿里云通义千问（DashScope）等主流大模型，让 Spring 生态的 Java 团队能以熟悉的依赖注入和注解方式快速构建 AI 应用，而不必跳出 Java 栈。它把"用 AI 编程做出来的优秀项目"这一理念完整带到企业级 Java 场景，成为阿里集团内部以及外部金融、电信、政企客户落地 Agent 应用时的首选框架。

核心能力

• 多 Agent 编排：内置 SequentialAgent、ParallelAgent、RoutingAgent、LoopAgent 等模式，可组合多个 Agent 协同完成复杂任务，覆盖顺序、并行、路由、循环四类基础编排场景
• 多模态支持：ReactAgent 同时支持文本和媒体输入，能进行图像理解、基于工具的图像/音频生成，是 Java 栈少见的多模态 Agent 抽象
• 语音 Agent：基于 WebSocket 实现实时语音对话，支持流式音频和文本输入，并直接以生成的音频响应，开箱即可搭建语音客服/助手
• Context Engineering：内置 Context Engineering 最佳实践，涵盖 Human-in-the-Loop、Context Compaction、上下文编辑、模型与工具调用上限、工具重试、规划、动态工具选择等策略，显著提升 Agent 稳定性
• Graph 工作流：基于 Graph 的工作流运行时与 API，支持条件路由、嵌套图、并行执行与状态管理，并能导出 PlantUML、Mermaid 两种可视化格式
• A2A 与 MCP：通过 Nacos 集成实现 Agent-to-Agent 分布式通信，让多个 Agent 跨服务协同；同时完整支持 Model Context Protocol（MCP），可复用现成工具协议
• 多模型接入：原生支持 DashScope、OpenAI 等 LLM 提供方，结合 Spring AI ChatModel 抽象，无侵入替换底层模型
• 一站式 Agent 平台：可视化 Agent 开发、观测、评估、MCP 管理，可与 Dify 等低代码平台互通，把 DSL 项目快速迁移到 Spring AI Alibaba 工程

项目结构

仓库按"运行时 + 框架 + 平台"三层组织：spring-ai-alibaba-agent-framework 是上层多 Agent 框架，提供 Context Engineering 与内置工作流；spring-ai-alibaba-graph 是底层运行时与编排引擎，适合直接基于 Graph API 构建复杂长流程；spring-ai-alibaba-admin 是可视化开发与观测平台，支持可视化构建 Agent、Tracing 与评估；spring-ai-alibaba-studio 是嵌入式的 Agent 调试 UI；spring-boot-starters 则把框架与 Nacos 集成，提供 A2A 与动态配置能力。围绕主仓库的 Spring AI Alibaba 生态还包括 JManus（Java 版 Manus）、DataAgent（自然语言转 SQL）、DeepResearch（深度研究 Agent）等多个垂直应用，已在阿里集团内部多个业务线落地。

快速上手

1. 准备 JDK 17+ 环境，并前往阿里云百炼控制台申请 DashScope API-KEY
2. 通过 git clone https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git 克隆仓库，进入 examples/chatbot 示例目录
3. 在 pom.xml 中添加 spring-ai-alibaba-agent-framework 与 spring-ai-alibaba-starter-dashscope 两个依赖（Maven Central 1.1.2.x）
4. 设置环境变量 export AI_DASHSCOPE_API_KEY=，执行 ./mvnw -pl examples/chatbot spring-boot:run
5. 浏览器访问 http://localhost:8080/chatui/index.html，即可在 Spring Boot 内嵌的 ChatBot UI 中与 Agent 对话，再按需改造为自定义 Graph 工作流

适用人群

• 想在 Spring 生态下构建生产级 AI Agent 而不切换到 Python 栈的 Java 开发者
• 需要在企业内（金融、电信、政企）落地智能客服、数据分析、文档处理等 Agent 场景的后端团队
• 关注 Agent 工程化、可观测性、A2A 协作与 MCP 工具协议的平台架构师
• 想直接基于阿里云通义千问等国产模型构建应用、避免对单一海外模型绑定的研发团队

项目地址

• 主仓库：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba
• 官方文档站：https://java2ai.com
• Spring AI Alibaba Admin 可视化平台：https://github.com/spring-ai-alibaba/spring-ai-alibaba-admin
• JManus（Java 版 Manus）：https://github.com/spring-ai-alibaba/jmanus
• DataAgent（自然语言转 SQL）：https://github.com/spring-ai-alibaba/dataagent
• DeepResearch（深度研究 Agent）：https://github.com/spring-ai-alibaba/deepresearch