🚀 首发实战！Spring AI + Qwen3 阿里大模型接入 TARE 项目 + TRAE SOLO 全流程指南
🧑💻 作者：# 天天摸鱼的java工程师
🏆 项目投稿：TRAE SOLO 技术大奖赛
📌 关键词：Spring AI、Qwen3、大模型、TRAE、TARE、公众号接入、全栈实践
🧠 背景：大模型很火，但接入业务才是关键
作为一名写了 8 年 Java 的开发者，我对"新技术"一直保持谨慎乐观的态度。大模型火了这么久，从最开始写玩具聊天到现在落地业务，真正能跑在生产环境里的项目，还不多。
这次我选择从我们内部的 TARE 项目 下手，尝试把 阿里 Qwen3 大模型 通过 Spring AI 接入系统，同时通过 TRAE SOLO 构建业务流程 UI，最终做到：
从模型接入 ➡️ 业务集成 ➡️ 公众号对接，一套完整闭环流程。
并将其作为参赛项目，提交给 TRAE SOLO 技术大奖赛。
📦 项目目标：三步走
✅ Step 1：使用 Spring AI 接入阿里 Qwen3 模型
✅ Step 2：将模型能力集成到 TARE 项目中（规则生成、任务建议）
✅ Step 3：通过 TRAE SOLO 构建前端页面，打通公众号接口，实现问答服务
🧰 技术栈选型
| 模块 | 技术方案 |
|---|---|
| 大模型接入 | Spring AI + Qwen3 (阿里通义千问) |
| 后端框架 | Spring Boot 3 + WebFlux |
| 页面编排 | TRAE SOLO（低代码拖拽 UI + 接口绑定） |
| 消息平台 | 微信公众号 + 自建服务路由 |
| 项目模块 | TARE（流程自动化规则系统） |
🛠 实战细节拆解
✅ 一、Spring AI + Qwen3 模型接入配置
Spring AI 作为 Spring 官方推出的大模型集成框架，接入阿里 Qwen3 非常顺滑。
yaml
spring:
ai:
openai:
base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
api-key: ${ALI_API_KEY}
typescript
@Bean
public OpenAiChatClient chatClient(OpenAiApi openAiApi) {
return new OpenAiChatClient(openAiApi);
}接口封装：
scss
public String askQwen(String question) {
ChatRequest request = ChatRequest.builder()
.model("qwen-plus")
.messages(List.of(ChatMessage.userMessage(question)))
.build();
ChatResponse response = chatClient.call(request);
return response.getResult().getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent();
}✅ 二、TARE 项目中引入模型能力
TARE 本身是一个规则驱动的业务引擎，之前规则配置主要靠人工设置。
这次我新增了一个模块： "AI 智能推荐规则"
👇 使用方式：
- 用户在 TRAE 页面上选择"生成规则建议"
- 输入业务场景（如"客户投诉自动分配"）
- 后端将场景描述传给 Qwen3
- 模型返回规则草案（JSON 格式）
- 用户可一键导入至现有流程中
示例对话：
用户输入：
"我想自动将 VIP 投诉分配给一线客服，普通客户则进入普通队列。"
模型返回：
json
{
"规则条件": "用户等级 == VIP",
"执行动作": "任务分配至高级客服组",
"否则": "任务进入普通审核流程"
}👉 用户点击"导入"后，规则自动写入 TARE 流程引擎，并通过 TRAE 页面实时生效。
✅ 三、TRAE SOLO 页面搭建与交互细节
页面结构：
| 区域 | 功能 |
|---|---|
| 左侧导航 | 规则管理 / AI推荐 / 历史记录 |
| 中间主区 | 表单输入 + 模型返回内容 |
| 右侧 | JSON 规则预览 + 一键导入按钮 |
核心交互细节：
- 使用 表单组件 收集用户输入
- 按钮事件绑定 后端接口
/api/ai-suggest - 接收模型返回后 自动填入右侧 JSON 区块
- "导入规则"按钮触发事件 -> 调用
/api/rules/import
TRAE 配置亮点：
- 所有交互无须写前端代码，仅通过 事件配置 + 数据源绑定 完成
- 规则预览区使用 代码高亮组件，提升可读性
- 导入成功后自动通知用户并刷新流程图
✅ 四、公众号接入：模型能力对外开放
我们还将模型能力通过接口暴露给微信公众号，实现企业级对话式服务。
接入方案：
- 使用微信公众号开发者平台配置消息转发地址
- 后端接收用户文本消息，转发至 AI 接口
- 返回模型回答后回复文本消息
less
@PostMapping("/wx/msg")
public String handleMessage(@RequestBody WxMessage message) {
String reply = askQwen(message.getContent());
return buildWxTextResponse(message, reply);
}实际用例：
用户发送"请帮我写一个客户投诉分配规则"，公众号自动返回 JSON 格式建议，供运营参考。
🔁 总结：这次集成带给我的三点收获
1. 模型能力不再是"玩具"，开始成为业务加速器
它可以真正为我们节省配置时间、提供可参考的业务建议。
2. TRAE SOLO 让我把后端的能力延伸到了 UI 层
我能控制页面、配置流程、调用接口，不再依赖前端，也不担心交互落地不了。
3. TARE 项目因为 AI + TRAE 的组合，焕发了第二春
原本只能内部使用的规则配置系统，现在具备了对外服务的能力。
📢 写在最后：全栈不是"全都会"，而是"全能交付"
我仍然是一名 Java 工程师，但现在我能：
- 接入大模型
- 搭建前端页面
- 构建业务流程
- 对接公众号服务
这不是因为我变成了全栈，而是因为我有了好工具，比如 Spring AI 和 TRAE SOLO。