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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。

Spring AI Alibaba 55｜智能体作为工具 · 工具调用（Tool Calling）：控制子Agent的输出

塑造主Agent从子Agent接收的内容的常见策略：修改提示词——优化子Agent的提示以指定应返回的确切内容。当输出不完整、过于冗长或缺少关键细节时很有用。常见的失败模式是子Agent执行工具调用或推理但不在最终消息中包含结果。提醒

2026-08-26阅读(10)12 分钟

Multi-agent 将复杂的应用程序分解为多个协同工作的专业化Agent。与依赖单个Agent处理所有步骤不同，Multi-agent架构允许你将更小、更专注的Agent组合成协调的工作流。 Multi-agent系统在以下情况下很有用

2026-08-25阅读(10)9 分钟

Spring AI Alibaba Graph 支持两种执行方式：流式执行：使用 compiledGraph.stream() 方法，实时获取每个节点的输出，适合需要实时反馈的场景同步执行：使用 compiledGraph.invoke(

2026-08-25阅读(10)12 分钟

在实际应用中，可以将 Agent Node 和自定义 Node 混合使用，充分发挥各自优势： import com.alibaba.cloud.ai.graph.StateGraph; import com.alibaba.cloud.ai

2026-08-23阅读(12)9 分钟

以下示例展示了一个完整的多 Agent 协作场景： import com.alibaba.cloud.ai.graph.StateGraph; import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAge

2026-08-23阅读(10)8 分钟

ReactAgent 可以通过 asNode() 方法转换为可以嵌入到父 Graph 中的 Node： import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent; import com.aliba

2026-08-22阅读(10)7 分钟

Graph 是 Agent Framework 的底层运行时。我们建议开发者使用Agent Framework，但直接使用Graph API也是完全可行的。 Graph 是一个低级工作流和多智能体编排框架，使开发者能够实现复杂的应用程序编排

2026-08-22阅读(10)20 分钟

Spring AI Alibaba 提供了构建 RAG 系统的核心组件和模块化架构： // ETL Pipeline 组件 import org.springframework.ai.document.Document; import or

2026-08-21阅读(11)6 分钟

混合 RAG 结合了两步 RAG 和 Agentic RAG 的特点。它引入了中间步骤，如查询预处理、检索验证和生成后检查。这些系统比固定管道提供更多灵活性，同时保持对执行的一定控制。典型组件包括：查询增强：修改输入问题以提高检索质量。

2026-08-21阅读(10)18 分钟

Agentic 检索增强生成（RAG）将检索增强生成的优势与基于 Agent 的推理相结合。Agent（由 LLM 驱动）不是在回答之前检索文档，而是逐步推理并决定在交互过程中何时以及如何检索信息。提示Agent 启用 RAG 行为所需的

2026-08-20阅读(12)11 分钟