# AssistantAgent **Repository Path**: coderup/AssistantAgent ## Basic Information - **Project Name**: AssistantAgent - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-01-15 - **Last Updated**: 2026-01-15 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Assistant Agent [English](README.md) | [中文](README_zh.md) [![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](LICENSE) [![Java](https://img.shields.io/badge/Java-17%2B-orange.svg)](https://openjdk.org/) [![Spring Boot](https://img.shields.io/badge/Spring%20Boot-3.4-green.svg)](https://spring.io/projects/spring-boot) [![Spring AI](https://img.shields.io/badge/Spring%20AI-1.1.0-blueviolet.svg)](https://spring.io/projects/spring-ai) [![GraalVM](https://img.shields.io/badge/GraalVM-Polyglot-red.svg)](https://www.graalvm.org/) ## ✨ 技术特性 - 🚀 **代码即行动（Code-as-Action）**：Agent 通过生成并执行代码来完成任务，而非仅仅调用预定义工具，可以在代码中灵活组合多个工具，实现复杂流程 - 🔒 **安全沙箱**：AI 生成的代码在 GraalVM 多语言沙箱中安全运行，具备资源隔离能力 - 📊 **多维评估**：通过评估图（Graph）进行多层次意图识别，精准指导 Agent 行为 - 🔄 **Prompt 动态组装**：根据场景及前置评估结果动态注入上下文（经验、知识等）到 Prompt 中，灵活处理不同任务 - 🧠 **经验学习**：自动积累成功经验，持续提升后续任务的表现 - ⚡ **快速响应**：熟悉场景下，跳过 LLM 推理过程，基于经验快速响应 ## 📖 简介 **Assistant Agent** 是一个基于 [Spring AI Alibaba](https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba) 构建的企业级智能助手框架，采用代码即行动（Code-as-Action）范式，通过生成和执行代码来编排工具、完成任务。它是一个**能理解、能行动、能学习**的智能助手解决方案。 ### Assistant Agent 能帮你做什么？ Assistant Agent 是一个功能完整的智能助手，具备以下核心能力： - 🔍 **智能问答**：支持多数据源统一检索架构（通过 SPI 可扩展知识库、Web 等数据源），提供准确、可溯源的答案 - 🛠️ **工具调用**：支持 MCP、HTTP API（OpenAPI）等协议，灵活接入海量工具，可组合调用实现复杂业务流程 - ⏰ **主动服务**：支持定时任务、延迟执行、事件回调，让助手主动为你服务 - 📬 **多渠道触达**：内置 IDE 回复，通过 SPI 可扩展钉钉、飞书、企微、Webhook 等渠道 ### 为什么选择 Assistant Agent？ | 价值 | 说明 | |------|------| | **降低成本** | 7×24 小时智能客服，大幅减少人工客服成本 | | **快速接入** | 业务平台通过简单配置即可接入，无需大量开发投入 | | **灵活定制** | 配置知识库、接入企业工具，打造专属业务助手 | | **持续优化** | 自动学习积累经验，助手越用越聪明 | ### 适用场景 - **智能客服**：接入企业知识库，智能解答用户咨询 - **运维助手**：对接监控、工单系统，自动处理告警、查询状态、执行操作 - **业务助理**：连接 CRM、ERP 等业务系统，辅助员工完成日常工作 > 💡 以上仅为典型场景示例。通过配置知识库和接入工具，Assistant Agent 可适配更多业务场景，欢迎探索。 ![QA_comparison.png](images/QA_comparison.png) ![Tool_comparison.png](images/Tool_comparison.png) ### 整体工作原理 以下是 Assistant Agent 处理一个完整请求的端到端流程示例： ![workflow.png](images/workflow.png) ### 项目结构 ``` AssistantAgent/ ├── assistant-agent-common # 通用工具、枚举、常量 ├── assistant-agent-core # 核心引擎：GraalVM 执行器、工具注册表 ├── assistant-agent-extensions # 扩展模块： │ ├── dynamic/ # - 动态工具（MCP、HTTP API） │ ├── experience/ # - 经验管理与快速意图配置 │ ├── learning/ # - 学习提取与存储 │ ├── search/ # - 统一搜索能力 │ ├── reply/ # - 多渠道回复 │ ├── trigger/ # - 触发器机制 │ └── evaluation/ # - 评估集成 ├── assistant-agent-prompt-builder # Prompt 动态组装 ├── assistant-agent-evaluation # 评估引擎 ├── assistant-agent-autoconfigure # Spring Boot 自动配置 └── assistant-agent-start # 启动模块 ``` ## 🚀 快速启动 ### 前置要求 - Java 17+ - Maven 3.8+ - DashScope API Key ### 1. 克隆并构建 ```bash git clone https://github.com/spring-ai-alibaba/AssistantAgent.git cd AssistantAgent mvn clean install -DskipTests ``` ### 2. 配置 API Key ```bash export DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here ``` ### 3. 最小配置 项目已内置默认配置，只需确保 API Key 正确即可。如需自定义，可编辑 `assistant-agent-start/src/main/resources/application.yml`： ```yaml spring: ai: dashscope: api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY} chat: options: model: qwen-max ``` ### 4. 启动应用 ```bash cd assistant-agent-start mvn spring-boot:run ``` 所有扩展模块默认开启并采用合理的配置，无需额外配置即可快速启动。 ### 5. 配置知识库（接入业务知识） > 💡 框架默认提供 Mock 知识库实现用于演示测试。**生产环境需要接入真实知识源**（如向量数据库、Elasticsearch、企业知识库 API 等），以便 Agent 能够检索并回答业务相关问题。 #### 方式一：快速体验（使用内置 Mock 实现） 默认配置已启用知识库搜索，可直接体验： ```yaml spring: ai: alibaba: codeact: extension: search: enabled: true knowledge-search-enabled: true # 默认开启 ``` #### 方式二：接入真实知识库（推荐） 实现 `SearchProvider` SPI 接口，接入你的业务知识源： ```java package com.example.knowledge; import com.alibaba.assistant.agent.extension.search.spi.SearchProvider; import com.alibaba.assistant.agent.extension.search.model.*; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.*; @Component // 添加此注解，Provider 会自动注册 public class MyKnowledgeSearchProvider implements SearchProvider { @Override public boolean supports(SearchSourceType type) { return SearchSourceType.KNOWLEDGE == type; } @Override public List search(SearchRequest request) { List results = new ArrayList<>(); // 1. 从你的知识源查询（向量数据库、ES、API 等） // 示例：List docs = vectorStore.similaritySearch(request.getQuery()); // 2. 转换为 SearchResultItem // for (Doc doc : docs) { // SearchResultItem item = new SearchResultItem(); // item.setId(doc.getId()); // item.setSourceType(SearchSourceType.KNOWLEDGE); // item.setTitle(doc.getTitle()); // item.setSnippet(doc.getSummary()); // item.setContent(doc.getContent()); // item.setScore(doc.getScore()); // results.add(item); // } return results; } @Override public String getName() { return "MyKnowledgeSearchProvider"; } } ``` #### 常见知识源接入示例 | 知识源类型 | 接入方式 | |-----------|---------| | **向量数据库**（阿里云 AnalyticDB、Milvus、Pinecone） | 在 `search()` 方法中调用向量相似度检索 API | | **Elasticsearch** | 使用 ES 客户端执行全文检索或向量检索 | | **企业知识库 API** | 调用内部知识库 REST API | | **本地文档** | 读取并索引本地 Markdown/PDF 文件 | > 📖 更多细节请参考：[知识检索模块文档](assistant-agent-extensions/src/main/java/com/alibaba/assistant/agent/extension/search/README.md) ## 🧩 核心模块介绍 ### 评估模块（Evaluation） **作用**：多维度意图识别框架，通过评估图（Graph）对信息进行多层次特质识别。 ``` ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 评估图 (Evaluation Graph) 示例 │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 用户输入: "查询今日订单" │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Layer 1 （并行执行） │ │ │ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │ │ │ │ 是否模糊? │ │ 输入改写 │ │ │ │ │ │ 清晰/模糊 │ │（增强） │ │ │ │ │ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ │ │ │ └─────────┼──────────────────────┼────────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ └──────────┬───────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Layer 2 (基于改写内容，并行执行) │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ │ │ 检索经验 │ │ 匹配工具 │ │ 搜索知识 │ │ │ │ │ │ 有/无 │ │ 有/无 │ │ 有/无 │ │ │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────────┐ │ │ │ 整合不同维度评估结果 │ │ │ │ → 传递给后续模块 │ │ │ └────────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **核心能力**： - **双评估引擎**： - **LLM 评估**：通过大模型进行复杂语义判断，用户可完全自定义评估 Prompt（`customPrompt`），也可使用默认 Prompt 组装（支持 `description`、`workingMechanism`、`fewShots` 等配置） - **Rule-based 评估**：通过 Java 函数实现规则逻辑，用户自定义 `Function` 执行任意规则判断，适合阈值检测、格式校验、精确匹配等场景 - **依赖关系自定义**：评估项可通过 `dependsOn` 声明前置依赖，系统自动构建评估图按拓扑执行，无依赖项并行、有依赖项顺序执行，后续评估项可访问前置评估项的结果 - **评估结果**：支持 `BOOLEAN`、`ENUM`、`SCORE`、`JSON`、`TEXT` 等类型，传递给 Prompt Builder 驱动动态组装 --- ### Prompt Builder 模块 **作用**：根据评估结果和运行时上下文，动态组装发送给模型的 Prompt。示例： ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Prompt Builder - 条件化动态生成 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 评估结果输入: │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 模糊: 是 │ 经验: 有 │ 工具: 有 │ 知识: 无 │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 自定义 PromptBuilder 条件匹配 │ │ │ │ │ │ │ │ 模糊=是 ──────▶ 注入 [澄清引导 Prompt] │ │ │ │ 模糊=否 ──────▶ 注入 [直接执行 Prompt] │ │ │ │ │ │ │ │ 经验=有 ──────▶ 注入 [历史经验参考] │ │ │ │ 工具=有 ──────▶ 注入 [工具使用说明] │ │ │ │ 知识=有 ──────▶ 注入 [相关知识片段] │ │ │ │ │ │ │ │ 组合示例1: 模糊+无工具+无知识 ──▶ [追问用户 Prompt] │ │ │ │ 组合示例2: 清晰+有工具+有经验 ──▶ [快速执行 Prompt] │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 最终动态 Prompt: │ │ │ │ [系统提示] + [澄清引导] + [历史经验] + [工具说明] + [用户问题] │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌──────────┐ │ │ │ 模型 │ │ │ └──────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **核心能力**： - 多个 PromptBuilder 按优先级顺序执行 - 每个 Builder 根据评估结果决定是否贡献、贡献什么内容 - 支持自定义 Builder，根据业务需求定制 Prompt 逻辑 - 非侵入式，在模型调用层拦截 **对比传统方案**： | 对比维度 | 传统方案 | 评估 + PromptBuilder | |---------|---------|------------------------------------| | **Prompt 长度** | 需要穷举各种情况的处理指令（"遇到 A 情况应该...，遇到 B 情况应该..."），Prompt 臃肿 | 通过前置评估识别场景，仅注入当前场景所需的上下文，Prompt 更短更精确 | | **Agent 行为可控性** | 依赖模型对冗长指令的"理解"，容易误判 | 行为由评估结果驱动，减少模型误判，更可控 | | **扩展灵活性** | 新增场景需修改 Prompt，维护困难 | 根据业务需求修改相关评估项与PromptBuilder | | **代码架构** | 评估逻辑与 Prompt 耦合在一起 | 评估逻辑与 Prompt 模板解耦，关注点分离，独立维护和迭代 | --- ### 学习模块（Learning） **作用**：从 Agent 执行历史中自动提取并保存有价值的经验。 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 学习模块工作流程 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Agent 执行过程 │ │ │ │ │ │ │ │ 输入 ──▶ 推理 ──▶ 代码生成 ──▶ 执行 ──▶ 输出 │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ └────────┴──────────┴─────────┴────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ └────────────────────────┼───────────────────────────────────────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────────────┐ │ │ │ 学习上下文捕获 │ │ │ │ - 用户输入 │ │ │ │ - 中间推理步骤 │ │ │ │ - 生成的代码 │ │ │ │ - 执行结果 │ │ │ └───────────┬────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 学习提取器分析 │ │ │ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │ │ │ │ 经验提取器 │ │ 模式提取器 │ │ 错误提取器 │ │ │ │ │ │ 成功模式 │ │ 通用模式 │ │ 失败教训 │ │ │ │ │ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ │ │ │ └────────┼───────────────┼───────────────┼─────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ └───────────────┼───────────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────┐ │ │ │ 持久化存储 │ ──▶ 供后续任务参考使用 │ │ └────────────────┘ │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **核心能力**： - **After-Agent 学习**：每次 Agent 运行完成后提取经验 - **After-Model 学习**：每次模型调用后提取经验 - **Tool Interceptor**：从工具调用中提取经验 - **离线学习**：批量分析历史数据提取模式 - **学习过程**：捕获执行上下文 → 提取器分析识别 → 生成经验记录 → 持久化存储供后续复用 --- ### 经验模块（Experience） **作用**：积累和复用历史成功执行经验。 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 经验模块工作示意 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 【场景1: 经验积累】 │ │ │ │ 用户: "查询订单状态" ──▶ Agent 成功执行 ──▶ ┌────────────────┐ │ │ │ 保存经验: │ │ │ │ - React决策经验 │ │ │ │ - Code经验 │ │ │ │ - 常识经验 │ │ │ └────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────┐ │ │ │ 经验库 │ │ │ └────────────────┘ │ │ │ │ 【场景2: 经验复用】 ｜ │ │ │ │ │ 用户: "查询我的订单状态" ◀──── 匹配相似经验 ◀────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Agent 参考历史经验，更快决策+生成正确代码 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ 【场景3: 快速意图响应】 │ │ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 经验库 │ │ │ │ ┌─────────────────────┐ ┌────────────────────────────┐ │ │ │ │ │ 经验A (普通) │ │ 经验B (✓ 已配置快速意图) │ │ │ │ │ │ 无快速意图配置 │ │ 条件: 前缀匹配"查看*销量" │ │ │ │ │ │ → 注入prompt供llm参考│ │ 动作: 调用销量查询API │ │ │ │ │ └─────────────────────┘ └───────────┬────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────┼───────────────────┘ │ │ │ 条件命中 │ │ ▼ │ │ 用户: "查看今日销量" ──▶ 匹配经验B快速意图 ──▶ 跳过LLM，直接执行 │ │ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **核心能力**： - **多类型经验**：代码生成经验、ReAct 决策经验、常识经验，为类似任务提供历史参考 - **灵活复用**：经验可注入 Prompt 或用于快速意图匹配 - **生命周期管理**：支持经验的创建、更新、删除 - **快速意图响应**： - 经验需显式配置 `fastIntentConfig` 才能启用 - 匹配已配置条件时，跳过 LLM 完整推理，直接执行预记录的工具调用或代码 - 支持多条件匹配：消息前缀、正则、元数据、状态等 --- ### 触发器模块（Trigger） **作用**：创建和管理定时任务或事件触发的 Agent 执行。 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 触发器模块能力示意 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 【定时触发】 │ │ │ │ 用户: "每天早上9点给我发送销售日报" │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ │ │ Agent 创建 │ │ 调度器 │ │ 自动执行 │ │ │ │ Cron 触发器 │────▶│ 0 9 * * * │────▶│ 生成日报 │ │ │ │ (自我调度) │ │ │ │ 发送通知 │ │ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │ │ │ │ 【延迟触发】 │ │ │ │ 用户: "30分钟后提醒我开会" │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ │ │ Agent 创建 │ │ 30分钟后 │ │ 发送提醒 │ │ │ │ 一次性触发器 │────▶│ 触发 │────▶│ "该开会了" │ │ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │ │ │ │ 【回调触发】 │ │ │ │ 用户: "满足xx条件时帮我xx" │ │ │ │ 外部系统: 发送事件到 Webhook │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ │ │ 接收回调 │ │ 触发 Agent │ │ 处理事件 │ │ │ │ Webhook 事件 │────▶│ 执行任务 │────▶│ 返回响应 │ │ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **核心能力**： - `TIME_CRON`触发器：支持 Cron 表达式定时触发任务 - `TIME_ONCE`触发器：支持一次性延迟触发 - `CALLBACK`触发器：支持回调事件触发 - Agent 可通过工具自主创建触发器，实现"自我调度" --- ### 回复渠道模块（Reply Channel） **作用**：提供灵活的消息回复能力，支持多种输出渠道。 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 回复渠道模块能力示意 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ Agent 需要向用户回复消息 │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 回复渠道路由 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ├──────────────┬──────────────┬──────────────┐ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │ │ DEFAULT │ │ IDE_CARD │ │ IM_NOTIFY │ │ WEBHOOK │ │ │ │ 文本回复 │ │ 卡片展示 │ │ 消息推送 │ │ JSON推送 │ │ │ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ 控制台 │ │ IDE │ │ IM │ │ 第三方 │ │ │ │ 终端回复 │ │ 富文本卡片 │ │ (可扩展) │ │ 系统 │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ 【使用示例】 │ │ │ │ 用户: "分析完成后发送结果" │ │ │ │ │ ▼ │ │ Agent: send_message(text="分析结果...") │ │ │ │ │ ▼ │ │ 用户收到消息: "📊 分析结果: ..." │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **核心能力**： - **多渠道路由**：Agent 可根据场景选择不同渠道回复 - **配置驱动**：动态生成回复工具，无需编码 - **同步异步支持**：支持同步和异步回复模式 - **统一接口**：屏蔽底层实现差异 - **内置示例渠道**：`IDE_TEXT`（演示用） - **可扩展渠道**（通过实现 `ReplyChannelDefinition` SPI）：如 `IDE_CARD`、`IM_NOTIFICATION`（钉钉/飞书/企微）、`WEBHOOK_JSON` 等，需用户自行实现 --- ### 工具扩展模块（Dynamic Tools） **作用**：提供高度可扩展的工具体系，让 Agent 能够调用各类外部工具完成任务。 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 工具扩展架构 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ Agent 需要执行操作 │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ CodeactTool 工具体系 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ├─────────────┬─────────────┬─────────────┬──────────────┐ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌───────┐ │ │ │ MCP │ │ HTTP │ │ Search │ │ Trigger │ │ 自定义 │ │ │ │ Tools │ │ API │ │ Tools │ │ Tools │ │ Tools │ │ │ │ │ │ Tools │ │ │ │ │ │ │ │ │ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └───┬───┘ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────┐ │ │ │ 任意 MCP │ │ REST API │ │ 知识检索 │ │ 定时任务 │ │ ... │ │ │ │ Server │ │ OpenAPI │ │ 项目搜索 │ │ 事件回调 │ │ │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **核心能力**： - **MCP 工具支持**：一键接入任意 MCP Server，复用 MCP 工具生态 - **HTTP API 支持**：通过 OpenAPI 规范接入 REST API，调用企业现有接口 - **内置工具类型**：搜索（Search）、回复（Reply）、触发器（Trigger）、学习（Learning）等 - **自定义工具 SPI**：实现 `CodeactTool` 接口，轻松扩展新工具 --- ### 知识检索模块（Knowledge Search） **作用**：多数据源统一检索引擎，为 Agent 的问答和决策提供知识支撑。 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 多数据源检索架构 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 用户问题: "如何配置数据库连接池？" │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 统一检索接口 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ├────────────────┬────────────────┬────────────────┐ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────┐ │ │ │ 知识库 │ │ 项目 │ │ Web │ │ 自定义 │ │ │ │ Provider │ │ Provider │ │ Provider │ │Provider │ │ │ │ (主要) │ │ (可选) │ │ (可选) │ │ (SPI) │ │ │ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └───┬─────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────┐ │ │ │ FAQ / 文档 │ │ 源代码 │ │ 网络文章 │ │ ... │ │ │ │ 历史问答 │ │ 配置文件 │ │ 技术论坛 │ │ │ │ │ │ 团队笔记 │ │ 日志 │ │ │ │ │ │ │ └──────────────┘ └─────────────┘ └───────────────┘ └────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ └─────────────────┴─────────────────┴──────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────────────┐ │ │ │ 聚合排序 │ │ │ │ → 注入 Prompt │ │ │ └────────────────────────┘ │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **核心能力**： - **统一检索接口**：`SearchProvider` SPI，支持可插拔数据源 - **演示 Provider**：内置知识库、项目、Web 的 Mock 实现（仅供演示和测试） - **自定义扩展**：通过实现 `SearchProvider` 接口，接入任意数据源（数据库、向量库、API） - **结果聚合**：支持可配置的排序策略 - **业务价值**：接入企业知识库提供准确答案、支持答案溯源、降低人工客服压力 **配置示例**： ```yaml spring: ai: alibaba: codeact: extension: search: enabled: true knowledge-search-enabled: true # 知识库（默认 Mock 实现） project-search-enabled: false # 项目代码（默认 Mock 实现） web-search-enabled: false # Web 搜索（默认 Mock 实现） default-top-k: 5 search-timeout-ms: 5000 ``` > 💡 以上搜索功能默认提供 Mock 实现供演示测试。生产环境需实现 `SearchProvider` SPI 接入实际数据源。 --- ## 📚 参考文档 - [完整配置参考](assistant-agent-start/src/main/resources/application-reference.yml) - [Spring AI Alibaba 文档](https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba) ## 🤝 贡献 欢迎贡献！请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解指南。 ## 📄 许可证 本项目采用 Apache License 2.0 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。 ## 🙏 致谢 - [Spring AI](https://github.com/spring-projects/spring-ai) - [Spring AI Alibaba](https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba) - [GraalVM](https://www.graalvm.org/)