Spring AI Alibaba-Graph入门[代码]

本文介绍了Spring AI Alibaba-Graph框架的入门知识，该框架是Spring AI Alibaba的核心模块之一，旨在帮助开发者更容易构建智能体应用。文章详细讲解了Graph框架的核心概念，包括StateGraph、Node、Edge、OverAllState和CompiledGraph等，并通过一个入门示例展示了如何构建一个简单的工作流。示例中，通过自定义ExpanderNode节点，将用户输入的问题扩展成不同角度的多个问题，展示了Graph框架的基本使用流程。文章还提供了完整的代码示例和配置说明，帮助开发者快速上手。

【微服务】Spring AI Alibaba Graph 多智能体AI工作流开发实战详解

Spring AI Alibaba Graph 多智能体AI工作流开发实战详解

基于Spring AI Alibaba的多智能体RAG应用

基于Spring AI Alibaba的多智能体RAG应用 根据Spring AI Alibaba官方文档和Langgraph的一个rag示例，实现一个优化版的多智能体自适应的RAG应用，主要功能包括： 1、对于知识库的相关问题，从知识库中进行生成回答，并做一定的增强和后处理。 2、对于非知识库相关的问题，通过外部工具来获取相关知识，再按照rag流程进行回答。 涵盖了整个rag的模块搭建（文档切分、向量库、检索器、LLM生成）、提示词prompt模板动态渲染、外部工具Tool集成、模型记忆memory设计以及Spring预构建rag智能体的使用等等，并最终通过Spring AI Alibaba workflow（graph）框架实现多智能体协作。

【Java人工智能】基于Spring AI的流程编排技术体系：从Advisor链到Graph工作流的AI应用构建

内容概要：本文是一份关于Spring AI流程编排的系统性教程，围绕Spring AI 1.0 GA及Spring AI Alibaba 1.0 GA版本，深入讲解了AI应用开发中的核心编排机制。内容涵盖从环境搭建、ChatClient使用、Advisor链式拦截机制、工具调用（Tool Calling）、检索增强生成（RAG）、对话记忆管理、结构化输出，到MCP跨进程协议和Spring AI Alibaba Graph复杂工作流编排等关键技术。通过“洋葱模型”的Advisor机制实现可插拔、可复用的流程组件化设计，并借助状态图引擎支持多步骤、有条件分支的Agent工作流，全面提升AI应用的工程化水平。; 适合人群：具备Spring Boot基础，希望系统掌握AI应用流程编排的Java开发者，尤其适合从事企业级AI产品开发的中高级工程师。; 使用场景及目标：①构建具备记忆、RAG、工具调用能力的智能Agent；②实现跨服务、跨语言的AI工具复用与资源编排；③设计高可用、易维护、可扩展的企业级AI应用架构；④掌握从线性流程到复杂状态图的工作流演进方法。; 阅读建议：本教程理论与实战结合紧密，建议读者在搭建好开发环境的基础上，逐章动手实践，重点关注Advisor的执行顺序、MCP的跨进程集成以及Graph的条件循环设计，同时参考附录中的版本迁移指南，确保使用最新的Spring AI生态规范。

Spring Cloud Alibaba AI依赖报错解决[源码]

文章详细介绍了在使用Spring Cloud Alibaba AI时遇到的maven依赖报错问题，具体表现为无法找到org.springframework.ai:spring-ai-core:0.8.1依赖。作者分析了问题原因，指出该版本为测试版本，尚未发布到Maven中央仓库。解决方案包括在pom文件中添加Spring的里程碑和快照仓库地址，并针对使用阿里云镜像的用户提供了maven配置文件的修改建议，确保能够正确获取所需的依赖包。