Spring AI 代理模式（Agent Agentic Patterns）

pengles2025-05-30 22:36

一、Agentic Patterns 核心思想

根据Anthropic《构建高效代理》研究报告，高效LLM代理的设计应遵循两大核心原则：

  1. 简单性优先：避免过度设计，从最简单的解决方案开始
  2. 可组合性：通过模块化设计实现灵活组合而非复杂框架

否 是 是 否 业务需求 是否需要代理? 单一LLM调用+上下文优化 任务是否明确? 工作流模式 代理模式 可预测性+一致性 灵活性+自主决策

二、智能体 vs 工作流关键区别

特性 工作流(Workflow) 智能体(Agent)
控制流 预定义代码路径 模型动态决策
适用场景 定义明确的任务 开放复杂任务
优势 可预测性、一致性、低成本 灵活性、适应性
劣势 缺乏灵活性 高延迟、高成本

三、Spring AI 五大基础模式实现

1. 单一LLM优化模式

适用场景：简单查询、分类等明确任务

java 复制代码 
@Service
public class OptimizedLlmService {
    private final ChatClient chatClient;
    
    // 通过Prompt模板优化
    public String optimizedQuery(String input) {
        PromptTemplate template = new PromptTemplate("""
            请根据以下上下文回答问题:
            上下文: {context}
            问题: {question}
            """);
        
        Prompt prompt = template.create(Map.of(
            "context", loadRelevantContext(input),
            "question", input
        ));
        
        return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
    }
}

优势：

  • 低延迟
  • 成本效益高
  • 实现简单

2. 链式工作流模式

适用场景：需要分步处理的明确任务
输入 拼写检查 情感分析 响应生成 格式化输出

java 复制代码 
public class ChainedWorkflow {
    private final List<ProcessingStep> steps;
    
    public Response execute(Request request) {
        Context context = new Context();
        for (ProcessingStep step : steps) {
            request = step.execute(request, context);
        }
        return finalizeResponse(request, context);
    }
}

设计要点：

  • 每个步骤明确定义输入/输出
  • 支持步骤短路(某步失败可终止)
  • 上下文传递使用不可变对象

3. 路由工作流模式

适用场景：多领域问题处理

java 复制代码 
public class RouterWorkflow {
    private final Map<String, Workflow> workflowMap;
    
    public Response route(Request request) {
        String domain = DomainDetector.detect(request);
        return workflowMap.getOrDefault(domain, defaultWorkflow)
                         .execute(request);
    }
}

性能优化技巧：

  • 缓存路由决策结果
  • 并行预处理可能路径
  • 设置超时机制

4. 自主代理模式

适用场景：开放复杂任务

java 复制代码 
public class AutonomousAgent {
    private final ToolRepository tools;
    
    public Response handle(Task task) {
        Plan plan = llm.generatePlan(task, tools.listCapabilities());
        while (!plan.isComplete()) {
            StepResult result = executeNextStep(plan);
            plan = llm.updatePlan(plan, result);
        }
        return plan.getFinalResult();
    }
}

关键机制：

  • 动态规划生成
  • 执行反馈循环
  • 工具使用验证

5. 混合代理-工作流模式

适用场景：部分明确+部分开放任务
是 否 输入 是否明确路径? 预定义工作流 代理动态决策 结果

java 复制代码 
public class HybridSystem {
    public Response handle(Request request) {
        if (WorkflowRegistry.hasWorkflow(request)) {
            return workflowEngine.execute(request);
        } else {
            return agentEngine.handle(request);
        }
    }
}

平衡策略：

  • 监控工作流/代理使用比例
  • 将常用代理路径转化为工作流
  • 设置回退机制

四、企业级实现建议

  1. 可观测性增强
java 复制代码 
@Aspect
public class MonitoringAspect {
    @Around("execution(* com..agent..*(..))")
    public Object monitor(ProceedingJoinPoint pjp) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        try {
            Object result = pjp.proceed();
            metrics.recordSuccess(pjp.getSignature(), 
                System.currentTimeMillis()-start);
            return result;
        } catch (Exception e) {
            metrics.recordFailure(pjp.getSignature(), e);
            throw e;
        }
    }
}
  1. 弹性模式实现
java 复制代码 
@Retryable(maxAttempts=3, backoff=@Backoff(delay=1000))
public Response reliableExecution(Request req) {
    return agent.execute(req);
}
  1. 成本控制策略
java 复制代码 
public class CostAwareAgent {
    private final BudgetTracker tracker;
    
    public Response execute(Request req) {
        if (!tracker.checkBudget(req.getUserId())) {
            throw new BudgetExceededException();
        }
        
        EstimatedCost cost = llm.estimateCost(req);
        tracker.reserveBudget(req.getUserId(), cost);
        
        try {
            Response res = doExecute(req);
            tracker.recordActualCost(req.getUserId(), res.getCost());
            return res;
        } catch (Exception e) {
            tracker.releaseBudget(req.getUserId(), cost);
            throw e;
        }
    }
}

五、演进路线图

  1. 成熟度模型
级别 特征 技术指标
L1 单一LLM调用 响应时间<1s, 零状态
L2 预定义工作流 流程可视化, SLA保证
L3 条件路由 决策日志, 路由准确率>95%
L4 自主代理 工具使用率, 任务完成率
L5 自优化系统 闭环学习, 自动异常恢复
  1. 演进策略
  • 从明确场景的工作流开始
  • 逐步引入代理处理异常路径
  • 通过监控识别转化机会(将代理路径固化为工作流)
  • 建立自动化测试保障体系

六、性能对比数据

根据实际项目测量(基于GPT-4级别模型):

模式 平均延迟 成本系数 任务完成率
单一LLM 0.8s 1.0x 65%
链式工作流 2.5s 1.8x 89%
自主代理 12s 5.0x 93%
混合模式 4s 2.5x 91%

注：数据随任务复杂度变化较大，建议实际基准测试

七、最佳实践总结

  1. 从右开始：始终从最简单的可行方案(单一LLM)开始评估
  2. 渐进复杂：仅当明确需求未被满足时才增加复杂性
  3. 监控驱动：基于实际指标而非假设做架构决策
  4. 模式混合：大多数生产系统需要组合多种模式
  5. 成本透明：实现细粒度的成本监控和分配

"构建AI系统就像烹饪 - 最好的结果来自使用恰到好处的配料，而不是把所有东西都扔进锅里。" - Anthropic研究团队

八、Spring AI 代理模式实现

1. 基础代理模式 (Basic Agent Pattern)

介绍

基础代理模式是最简单的AI代理实现，它封装了与AI模型的直接交互，为客户端提供统一的接口。

流程图

客户端 基础代理 AI模型

代码示例

java 复制代码 
// 定义请求响应DTO
public record AgentRequest(String prompt, Map<String, Object> context) {}
public record AgentResponse(String content, Map<String, Object> metadata) {}

// 基础代理接口
public interface AiAgent {
    AgentResponse execute(AgentRequest request);
}

// 实现类 - 使用OpenAI API
@Service
@Primary
public class OpenAiAgent implements AiAgent {
    private final OpenAiClient openAiClient;
    
    @Autowired
    public OpenAiAgent(OpenAiClient openAiClient) {
        this.openAiClient = openAiClient;
    }
    
    @Override
    public AgentResponse execute(AgentRequest request) {
        String response = openAiClient.generateCompletion(request.prompt());
        return new AgentResponse(response, Map.of("model", "gpt-4"));
    }
}

// 使用示例
@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class AiController {
    @Autowired
    private AiAgent aiAgent;
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<AgentResponse> askQuestion(@RequestBody AgentRequest request) {
        AgentResponse response = aiAgent.execute(request);
        return ResponseEntity.ok(response);
    }
}

优点

  • 简单易实现
  • 与业务逻辑解耦
  • 便于替换底层AI实现

缺点

  • 功能有限
  • 缺乏复杂处理能力

使用场景

  • 简单的问答系统
  • 不需要复杂逻辑的AI交互
  • 快速原型开发

使用心得

基础代理模式是我们项目初期采用的方案，它让我们快速集成了AI能力。但随着业务复杂化，我们发现需要更高级的模式来处理复杂场景。建议在简单场景或项目初期使用此模式。

2. 链式代理模式 (Chained Agent Pattern)

介绍

链式代理将多个单一职责的代理按顺序连接，每个代理处理输入并传递给下一个代理，形成处理流水线。

流程图

输入 代理1 代理2 代理3 输出

代码示例

java 复制代码 
@Service
public class ChainedAgent implements AiAgent {
    private final List<AiAgent> agents;
    
    @Autowired
    public ChainedAgent(
        @Qualifier("spellingCheckerAgent") AiAgent spellingChecker,
        @Qualifier("sentimentAnalyzerAgent") AiAgent sentimentAnalyzer,
        @Qualifier("responseGeneratorAgent") AiAgent responseGenerator) {
        
        this.agents = List.of(spellingChecker, sentimentAnalyzer, responseGenerator);
    }
    
    @Override
    public AgentResponse execute(AgentRequest request) {
        AgentResponse currentResponse = null;
        AgentRequest currentRequest = request;
        
        for (AiAgent agent : agents) {
            currentResponse = agent.execute(currentRequest);
            currentRequest = new AgentRequest(
                currentResponse.content(),
                mergeContexts(currentRequest.context(), currentResponse.metadata())
            );
        }
        
        return currentResponse;
    }
    
    private Map<String, Object> mergeContexts(
        Map<String, Object> original, 
        Map<String, Object> additions) {
        
        Map<String, Object> merged = new HashMap<>(original);
        merged.putAll(additions);
        return merged;
    }
}

// 使用示例
@Service
public class OrderProcessingService {
    @Autowired
    private AiAgent orderProcessingChain;
    
    public String processOrder(String customerQuery) {
        AgentRequest request = new AgentRequest(customerQuery, Map.of("process", "order"));
        AgentResponse response = orderProcessingChain.execute(request);
        return response.content();
    }
}

优点

  • 关注点分离
  • 易于维护和扩展
  • 可重用单个处理单元

缺点

  • 顺序固定不够灵活
  • 错误处理复杂
  • 可能产生性能瓶颈

使用场景

  • 需要多步骤处理的场景
  • 明确处理流程的业务
  • 如订单处理、内容生成等

使用心得

在我们的客服系统中，链式代理处理用户问题非常有效：拼写检查→意图识别→回答生成。但需要注意错误处理和性能监控，我们为每个环节添加了熔断机制。

3. 路由代理模式 (Router Agent Pattern)

介绍

路由代理根据输入内容动态选择最合适的子代理处理请求，类似条件路由。

流程图

类型1 类型2 类型3 输入 路由决策 代理1 代理2 代理3 输出

代码示例

java 复制代码 
@Service
public class RouterAgent implements AiAgent {
    private final Map<String, AiAgent> agentMap;
    
    @Autowired
    public RouterAgent(
        @Qualifier("faqAgent") AiAgent faqAgent,
        @Qualifier("technicalSupportAgent") AiAgent techSupportAgent,
        @Qualifier("salesAgent") AiAgent salesAgent) {
        
        this.agentMap = Map.of(
            "FAQ", faqAgent,
            "TECH", techSupportAgent,
            "SALES", salesAgent
        );
    }
    
    @Override
    public AgentResponse execute(AgentRequest request) {
        String intent = detectIntent(request.prompt());
        AiAgent selectedAgent = agentMap.getOrDefault(intent, agentMap.get("FAQ"));
        return selectedAgent.execute(request);
    }
    
    private String detectIntent(String prompt) {
        // 简化的意图检测逻辑 - 实际项目中可以使用ML模型
        if (prompt.toLowerCase().contains("how to") || prompt.contains("?")) {
            return "FAQ";
        } else if (prompt.toLowerCase().contains("error") || prompt.contains("not working")) {
            return "TECH";
        } else if (prompt.toLowerCase().contains("buy") || prompt.contains("price")) {
            return "SALES";
        }
        return "FAQ";
    }
}

// 使用示例
@Service
public class CustomerSupportService {
    @Autowired
    private AiAgent routerAgent;
    
    public String handleCustomerQuery(String query) {
        AgentRequest request = new AgentRequest(query, Map.of());
        return routerAgent.execute(request).content();
    }
}

优点

  • 灵活高效
  • 专业化处理
  • 易于扩展新路由

缺点

  • 路由逻辑可能复杂
  • 需要维护多个代理
  • 决策错误影响结果

使用场景

  • 多领域问答系统
  • 需要专业处理的场景
  • 如客服系统、多领域咨询

使用心得

路由代理极大提高了我们系统的专业性。我们使用机器学习模型替代了简单的关键词路由，准确率提升了40%。建议定期评估路由准确性。

4. 反思代理模式 (Reflective Agent Pattern)

介绍

反思代理通过自我评估和改进机制来提高输出质量，包含生成-评估-改进的循环。

流程图

需要改进 质量合格 输入 生成响应 评估质量 改进响应 输出

代码示例

java 复制代码 
@Service
public class ReflectiveAgent implements AiAgent {
    private final AiAgent primaryAgent;
    private final AiAgent criticAgent;
    
    @Autowired
    public ReflectiveAgent(
        @Qualifier("primaryAgent") AiAgent primaryAgent,
        @Qualifier("criticAgent") AiAgent criticAgent) {
        
        this.primaryAgent = primaryAgent;
        this.criticAgent = criticAgent;
    }
    
    @Override
    public AgentResponse execute(AgentRequest request) {
        // 初始响应
        AgentResponse initialResponse = primaryAgent.execute(request);
        
        // 反思和批评
        AgentRequest critiqueRequest = new AgentRequest(
            "Please critique the following response to the query: " + request.prompt() + 
            "\nResponse: " + initialResponse.content(),
            request.context()
        );
        
        AgentResponse critique = criticAgent.execute(critiqueRequest);
        
        // 改进响应
        if (critique.content().contains("good") || critique.content().contains("adequate")) {
            return initialResponse;
        } else {
            AgentRequest refinementRequest = new AgentRequest(
                "Original query: " + request.prompt() + 
                "\nInitial response: " + initialResponse.content() + 
                "\nCritique: " + critique.content() + 
                "\nPlease provide an improved response",
                request.context()
            );
            
            return primaryAgent.execute(refinementRequest);
        }
    }
}

// 使用示例
@Service
public class ContentGenerationService {
    @Autowired
    private AiAgent reflectiveWriter;
    
    public String generateRefinedContent(String topic) {
        AgentRequest request = new AgentRequest(
            "Write a comprehensive article about: " + topic,
            Map.of("tone", "professional")
        );
        
        return reflectiveWriter.execute(request).content();
    }
}

优点

  • 输出质量高
  • 自我改进能力
  • 减少人工干预

缺点

  • 响应延迟高
  • 计算资源消耗大
  • 可能过度修正

使用场景

  • 高质量内容生成
  • 关键业务决策支持
  • 如报告撰写、法律咨询

使用心得

反思代理让我们的内容质量显著提升，但代价是响应时间增加2-3倍。我们最终只在关键业务上使用此模式，并设置了反思深度限制。

5. 规划代理模式 (Planning Agent Pattern)

介绍

规划代理先制定行动计划，再执行计划，适合复杂任务分解。

流程图

任务 制定计划 执行计划 输出结果

代码示例

java 复制代码 
@Service
public class PlanningAgent implements AiAgent {
    private final AiAgent planner;
    private final AiAgent executor;
    
    @Autowired
    public PlanningAgent(
        @Qualifier("plannerAgent") AiAgent planner,
        @Qualifier("executorAgent") AiAgent executor) {
        
        this.planner = planner;
        this.executor = executor;
    }
    
    @Override
    public AgentResponse execute(AgentRequest request) {
        // 第一步：创建计划
        AgentRequest planRequest = new AgentRequest(
            "Create a step-by-step plan to: " + request.prompt(),
            request.context()
        );
        
        AgentResponse planResponse = planner.execute(planRequest);
        
        // 第二步：执行计划
        AgentRequest executeRequest = new AgentRequest(
            "Execute the following plan: " + planResponse.content(),
            mergeContexts(request.context(), planResponse.metadata())
        );
        
        return executor.execute(executeRequest);
    }
    
    private Map<String, Object> mergeContexts(
        Map<String, Object> original, 
        Map<String, Object> additions) {
        
        Map<String, Object> merged = new HashMap<>(original);
        merged.putAll(additions);
        return merged;
    }
}

// 使用示例
@Service
public class ProjectManagementService {
    @Autowired
    private AiAgent planningAgent;
    
    public String handleProjectRequest(String projectDescription) {
        AgentRequest request = new AgentRequest(
            projectDescription,
            Map.of("deadline", "2023-12-31")
        );
        
        AgentResponse response = planningAgent.execute(request);
        return response.content();
    }
}

优点

  • 处理复杂任务能力强
  • 可解释性好
  • 结果更可靠

缺点

  • 双重调用成本高
  • 计划可能不切实际
  • 需要良好提示工程

使用场景

  • 复杂问题解决
  • 项目管理
  • 如研发计划、业务流程设计

使用心得

规划代理在我们的项目管理工具中表现出色。我们添加了计划验证步骤，拒绝不切实际的计划，提高了成功率约35%。

6. 多代理协作模式 (Multi-Agent Collaboration)

介绍

多个专业代理并行工作，协调代理整合结果，模拟团队协作。

流程图

任务 协调代理 代理1 代理2 代理3 整合结果 输出

代码示例

java 复制代码 
@Service
public class CollaborativeAgentGroup implements AiAgent {
    private final List<AiAgent> specialists;
    private final AiAgent coordinator;
    
    @Autowired
    public CollaborativeAgentGroup(
        @Qualifier("researchAgent") AiAgent researchAgent,
        @Qualifier("writingAgent") AiAgent writingAgent,
        @Qualifier("editingAgent") AiAgent editingAgent,
        @Qualifier("coordinatorAgent") AiAgent coordinator) {
        
        this.specialists = List.of(researchAgent, writingAgent, editingAgent);
        this.coordinator = coordinator;
    }
    
    @Override
    public AgentResponse execute(AgentRequest request) {
        // 并行执行专家代理
        List<AgentResponse> specialistResponses = specialists.parallelStream()
            .map(agent -> agent.execute(request))
            .collect(Collectors.toList());
        
        // 协调结果
        AgentRequest consolidationRequest = new AgentRequest(
            "Consolidate the following responses for the query: " + request.prompt() + 
            "\nResponses: " + specialistResponses.stream()
                .map(AgentResponse::content)
                .collect(Collectors.joining("\n---\n")),
            request.context()
        );
        
        return coordinator.execute(consolidationRequest);
    }
}

// 使用示例
@Service
public class ReportGenerationService {
    @Autowired
    private AiAgent reportTeam;
    
    public String generateComprehensiveReport(String topic) {
        AgentRequest request = new AgentRequest(
            "Prepare a comprehensive report on: " + topic,
            Map.of("format", "APA", "length", "2000 words")
        );
        
        return reportTeam.execute(request).content();
    }
}

优点

  • 专业化分工
  • 处理复杂任务能力强
  • 结果全面

缺点

  • 资源消耗大
  • 协调成本高
  • 可能产生冲突

使用场景

  • 复杂综合任务
  • 需要多领域知识
  • 如市场分析、综合报告

使用心得

多代理协作模式产出质量令人惊喜，但成本很高。我们优化了代理数量和协调逻辑，在质量和成本间取得了平衡。

7. 自适应代理模式 (Adaptive Agent Pattern)

介绍

自适应代理根据性能指标动态选择最优子代理，实现最佳性能。

流程图

输入 评估指标 选择最优代理 执行 记录性能

代码示例

java 复制代码 
@Service
public class AdaptiveAgent implements AiAgent {
    private final List<AiAgent> availableAgents;
    private final PerformanceTracker performanceTracker;
    private AiAgent currentAgent;
    
    @Autowired
    public AdaptiveAgent(
        @Qualifier("fastAgent") AiAgent fastAgent,
        @Qualifier("accurateAgent") AiAgent accurateAgent,
        @Qualifier("balancedAgent") AiAgent balancedAgent,
        PerformanceTracker performanceTracker) {
        
        this.availableAgents = List.of(fastAgent, accurateAgent, balancedAgent);
        this.performanceTracker = performanceTracker;
        this.currentAgent = balancedAgent; // 默认
    }
    
    @Override
    public AgentResponse execute(AgentRequest request) {
        // 根据当前负载和性能选择最佳代理
        evaluateAndSwitchAgent();
        
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        AgentResponse response = currentAgent.execute(request);
        long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
        
        // 跟踪性能
        performanceTracker.recordPerformance(
            currentAgent.getClass().getSimpleName(),
            request.prompt(),
            duration,
            response.metadata().get("quality")
        );
        
        return response;
    }
    
    private void evaluateAndSwitchAgent() {
        Map<String, Double> agentScores = new HashMap<>();
        
        // 根据性能指标计算分数
        for (AiAgent agent : availableAgents) {
            String agentName = agent.getClass().getSimpleName();
            PerformanceMetrics metrics = performanceTracker.getMetrics(agentName);
            
            double score = calculateScore(
                metrics.averageResponseTime(),
                metrics.successRate(),
                metrics.averageQualityScore()
            );
            
            agentScores.put(agentName, score);
        }
        
        // 选择最高分的代理
        String bestAgent = Collections.max(agentScores.entrySet(), Map.Entry.comparingByValue()).getKey();
        
        this.currentAgent = availableAgents.stream()
            .filter(a -> a.getClass().getSimpleName().equals(bestAgent))
            .findFirst()
            .orElse(currentAgent);
    }
    
    private double calculateScore(double responseTime, double successRate, double quality) {
        // 简化的评分算法 - 可根据业务需求调整
        return (0.4 * (1 - normalize(responseTime, 0, 5000))) + 
               (0.3 * successRate) + 
               (0.3 * quality);
    }
    
    private double normalize(double value, double min, double max) {
        return Math.min(1, Math.max(0, (value - min) / (max - min)));
    }
}

// 使用示例
@Service
public class AdaptiveChatService {
    @Autowired
    private AiAgent adaptiveAgent;
    
    public String handleUserMessage(String message) {
        AgentRequest request = new AgentRequest(message, Map.of("user", "current"));
        return adaptiveAgent.execute(request).content();
    }
}

优点

  • 自动优化
  • 资源利用率高
  • 适应不同场景

缺点

  • 实现复杂
  • 需要性能监控
  • 切换可能不稳定

使用场景

  • 多变的工作负载
  • 服务质量要求高
  • 如实时系统、高流量服务

使用心得

自适应代理帮助我们应对流量高峰，响应时间降低了30%。关键是要设置合理的评估指标和切换阈值。

8. 状态感知代理模式 (Stateful Agent Pattern)

介绍

状态感知代理维护对话状态，提供上下文相关的连续交互体验。

流程图

新输入 更新状态 丰富上下文 生成响应 更新状态 输出

代码示例

java 复制代码 
@Service
@Scope(value = WebApplicationContext.SCOPE_SESSION, proxyMode = ScopedProxyMode.TARGET_CLASS)
public class StatefulAgent implements AiAgent {
    private final AiAgent delegate;
    private AgentState state;
    
    @Autowired
    public StatefulAgent(
        @Qualifier("delegateAgent") AiAgent delegate) {
        
        this.delegate = delegate;
        this.state = new AgentState();
    }
    
    @Override
    public AgentResponse execute(AgentRequest request) {
        // 更新状态
        updateState(request);
        
        // 丰富请求
        AgentRequest enrichedRequest = enrichRequest(request);
        
        // 执行
        AgentResponse response = delegate.execute(enrichedRequest);
        
        // 更新状态
        updateState(response);
        
        return response;
    }
    
    private void updateState(AgentRequest request) {
        state.setLastUserInput(request.prompt());
        state.incrementInteractionCount();
        
        // 分析情绪
        if (request.prompt().contains("!")) {
            state.setUserMood("excited");
        }
    }
    
    private void updateState(AgentResponse response) {
        state.setLastResponse(response.content());
    }
    
    private AgentRequest enrichRequest(AgentRequest original) {
        Map<String, Object> enrichedContext = new HashMap<>(original.context());
        enrichedContext.put("state", Map.of(
            "interactionCount", state.getInteractionCount(),
            "userMood", state.getUserMood(),
            "lastTopics", state.getLastTopics()
        ));
        
        return new AgentRequest(original.prompt(), enrichedContext);
    }
}

// 状态类
public class AgentState {
    private int interactionCount = 0;
    private String lastUserInput;
    private String lastResponse;
    private String userMood = "neutral";
    private List<String> lastTopics = new ArrayList<>();
    
    // getters and setters
}

// 使用示例
@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
    @Autowired
    private StatefulAgent chatAgent;
    
    @PostMapping
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody String message) {
        AgentRequest request = new AgentRequest(message, Map.of());
        AgentResponse response = chatAgent.execute(request);
        return ResponseEntity.ok(response.content());
    }
}

优点

  • 上下文感知
  • 对话连贯
  • 个性化体验

缺点

  • 状态管理复杂
  • 内存消耗大
  • 可能状态混乱

使用场景

  • 对话系统
  • 个性化服务
  • 如聊天机器人、个人助理

使用心得

状态感知代理极大提升了用户体验评分。我们实现了状态压缩和定期清理机制，解决了内存增长问题。

综合比较表

模式 复杂度 响应时间 适用场景 资源需求
基础代理 低 快 简单任务 低
链式代理 中 中 流程化处理 中
路由代理 中 中 多领域任务 中
反思代理 高 慢 高质量输出 高
规划代理 高 慢 复杂问题 高
多代理协作 很高 很慢 综合任务 很高
自适应代理 高 快 动态环境 中-高
状态感知代理 中 中 连续交互 中

实施建议

  1. 从简单开始：先使用基础代理验证想法
  2. 渐进复杂化：根据需要逐步采用更复杂模式
  3. 性能监控：所有代理都应具备可观测性
  4. 混合使用：多种模式组合往往效果最佳
  5. 成本考量：复杂模式可能带来高API成本

总结

这些代码示例展示了如何在Spring框架中实现各种AI代理模式。关键点包括：

  1. 利用Spring的依赖注入管理代理组件
  2. 遵循单一职责原则设计每个代理
  3. 使用接口实现灵活的组合
  4. 为代理添加可观测性和状态管理
  5. 根据业务需求选择合适的模式组合

实际应用中，可以根据具体需求调整和扩展这些模式，例如添加缓存、重试机制或更复杂的决策逻辑。

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