Spring AI Alibaba 65|Graph Core · Graph 工作流编排指南 · 步骤 4:构建您的节点:实现我们的邮件代理节点
我们将每个节点实现为一个简单的函数。记住:节点接受状态,执行工作,并返回更新。 读取和分类节点 import com.alibaba.cloud.ai.graph.action.NodeAction; import com.alibaba.
Spring AI Alibaba 实战系列(100+ 篇):Agent Framework 智能体开发、Graph 工作流编排,附完整示例与踩坑记录。
我们将每个节点实现为一个简单的函数。记住:节点接受状态,执行工作,并返回更新。 读取和分类节点 import com.alibaba.cloud.ai.graph.action.NodeAction; import com.alibaba.
不同的错误需要不同的处理策略: 错误类型谁来修复策略何时使用瞬时错误(网络问题、速率限制)系统(自动)重试策略通常会在重试时解决的临时故障LLM可恢复错误(工具失败、解析问题)LLM将错误存储在状态中并循环回去LLM可以看到错误并调整其方法
学习如何通过将客服邮件处理流程分解为离散步骤来使用 Spring AI Alibaba Graph 构建智能工作流。 Spring AI Alibaba Graph 可以改变您构建智能代理的思维方式。使用 Graph 构建代理时,您将首先把
Agent 可以随着时间的推移学习并存储用户偏好。 import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent; import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ho
同一用户在不同会话中应该能够访问相同的长期记忆。 import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent; import com.alibaba.cloud.ai.graph.RunnableC
短期记忆用于存储对话上下文,长期记忆用于存储持久化数据。下面的示例展示了如何同时使用两种记忆。 import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent; import com.alibaba.c
下面的示例展示了如何使用 ModelHook 在模型调用前后自动加载和保存长期记忆。 import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent; import com.alibaba.cloud.
Spring AI Alibaba 的 Agent 使用持久化机制来实现长期记忆功能。这是一个高级主题,需要对 Spring AI Alibaba 的 Agent 框架有一定了解。 ┌────────────────────────────
Nacos3 最新版本提供了 A2A AgentCard 模型的存储与推送支持,因此可以作为 A2A Registry 实现。Spring AI Alibaba 通过与 Nacos A2A Registry 集成,可以实现: A2A Ser
随着智能体应用的广泛落地,智能体应用间的分布式部署与远程通信成为要解决的关键问题,Google 推出的 Agent2Agent(A2A)协议即面向这一落地场景:A2A 解决智能体与其他使用不同框架、部署在不同机器、不同公司的智能体进行有效通