Spring Boot + 代理 AI：解锁供应链自动化决策新范式

在全球化与数字化浪潮下，供应链管理早已告别传统人工决策模式。市场需求波动加剧、供应链节点繁杂、风险因素增多等挑战，倒逼企业寻求更智能、高效的决策方案。Spring Boot 作为轻量级Java开发框架，以其快速开发、简化配置的优势成为企业级应用的首选；而代理 AI（Agent AI）凭借自主感知、规划、执行的能力，为复杂场景下的自动化决策提供了核心动力。本文将深入探讨如何基于 Spring Boot 集成代理 AI 实现供应链自动化决策，结合详细示例代码，带大家掌握这一前沿技术方案的设计与实现。

一、核心概念解析

1.1 供应链自动化决策的核心诉求

供应链管理涉及采购、生产、库存、物流、销售等多个环节，自动化决策的核心目标是：在海量数据中快速挖掘有效信息，精准预测需求、优化库存水平、合理调配资源、规避供应链风险，最终实现降本增效。传统的规则引擎决策模式灵活性差，难以应对复杂多变的市场环境；而 AI 驱动的决策模式，尤其是代理 AI，能够模拟人类决策思维，自主适应场景变化，大幅提升决策的智能化水平。

1.2 代理 AI（Agent AI）vs 传统 AI

传统 AI 模型（如分类、回归、普通深度学习模型）多为"被动响应式"，需要人工输入明确的任务指令和数据，输出固定格式的结果。而代理 AI 是"主动智能体"，具备以下核心能力：

• 感知（Perception）：主动采集供应链各环节数据（库存、订单、物流、市场行情等）；

• 规划（Planning）：根据目标（如"最小化库存成本""保障订单交付率"）拆解任务，制定决策路径；

• 执行（Execution）：调用相关服务（如采购系统、物流调度系统）执行决策，并获取反馈；

• 学习（Learning）：根据执行结果优化决策模型，持续提升决策效果。

在供应链场景中，代理 AI 可扮演"智能决策管家"的角色，自主协调各环节资源，实现端到端的自动化决策。

1.3 Spring Boot 为何成为集成载体？

Spring Boot 具备以下优势，使其成为代理 AI 集成的理想载体：

• 快速开发： starter 组件化机制可快速集成数据库、缓存、消息队列、HTTP 服务等供应链系统常用依赖；

• 微服务友好：支持服务拆分与分布式部署，可与供应链各环节的微服务（如采购服务、库存服务）无缝对接；

• 生态完善：Spring Cloud 生态可提供服务注册发现、配置中心、熔断降级等能力，保障系统稳定性；

• 易于扩展：通过自定义注解、拦截器等机制，可快速集成 AI 模型服务，实现业务逻辑与 AI 决策的解耦。

二、整体方案设计

2.1 架构设计思路

本方案采用"分层架构 + 代理 AI 核心引擎"的设计模式，实现供应链数据采集、AI 决策、业务执行的全流程自动化。整体架构分为 5 层：

1. 数据采集层：负责采集供应链各环节数据（订单数据、库存数据、物流数据、市场需求数据等）；

2. 数据处理层：对采集的数据进行清洗、转换、整合，生成 AI 模型可识别的结构化数据；

3. 代理 AI 决策层：核心层，包含 AI 代理引擎、决策模型库、任务规划器，实现自主决策；

4. 业务服务层：Spring Boot 核心业务服务，负责接收 AI 决策指令，调用采购、库存、物流等具体业务接口；

5. 反馈与优化层：收集决策执行结果，反馈给代理 AI 引擎，用于模型优化。

2.2 核心模块说明

• 数据采集模块：集成 MySQL、Redis、消息队列（RabbitMQ），以及第三方 API（如物流平台 API、市场行情 API），实现数据实时采集；

• 代理 AI 引擎模块：基于 LangChain4j 实现（轻量级 AI 代理开发框架，支持快速构建智能代理），包含感知器、规划器、执行器、学习器 4 个子模块；

• 库存决策模块：核心业务模块，基于代理 AI 输出的决策结果，实现库存预警、补货策略制定、库存调配等功能；

• 订单与物流协调模块：根据 AI 决策，优化订单分配、制定最优物流路径，保障交付效率；

• 监控与日志模块：监控 AI 决策过程、业务执行状态，记录日志用于问题排查与模型优化。

三、详细实现步骤（含示例代码）

3.1 环境准备

3.1.1 技术栈选型

• 后端框架：Spring Boot 3.2.x

• AI 代理框架：LangChain4j 0.24.x（简化 AI 代理开发）

• AI 模型：采用通义千问 Qwen-Turbo（轻量化大模型，适合企业级决策场景，支持 API 调用）

• 数据库：MySQL 8.0（存储业务数据）、Redis 6.x（缓存热点数据）

• 消息队列：RabbitMQ 3.12.x（异步处理数据采集与业务执行）

• 依赖管理：Maven 3.8+

3.1.2 项目初始化（Maven 依赖）

创建 Spring Boot 项目，在 pom.xml 中引入核心依赖：

<!-- Spring Boot 核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

<!-- MySQL 驱动 -->
<dependency>
    <groupId>com.mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

<!-- LangChain4j 核心依赖（AI 代理） -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>
<!-- 通义千问适配器（LangChain4j 支持） -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-qwen</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>

<!-- 工具类依赖 -->
<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-all</artifactId>
    <version>5.8.25</version>
</dependency>

3.1.3 配置文件（application.yml）

配置数据库、Redis、RabbitMQ 及 AI 模型信息：

spring:
  # 数据库配置
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/supply_chain_db?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
    username: root
    password: 123456
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  # JPA 配置
  jpa:
    hibernate:
      ddl-auto: update
    show-sql: true
    properties:
      hibernate:
        format_sql: true
  # Redis 配置
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: 
    database: 0
  # RabbitMQ 配置
  rabbitmq:
    host: localhost
    port: 5672
    username: guest
    password: guest
    virtual-host: /

# AI 代理配置（通义千问）
langchain4j:
  qwen:
    api-key: 你的通义千问 API-KEY
    model-name: qwen-turbo
    temperature: 0.3  # 决策场景，温度越低越稳定

# 服务端口
server:
  port: 8080

3.2 数据采集层实现

数据采集层负责采集供应链核心数据，本示例以"库存数据"和"订单数据"为例，实现数据库采集与缓存同步。

3.2.1 实体类定义

// 库存实体类
@Entity
@Table(name = "inventory")
@Data
public class Inventory {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    // 商品ID
    private String productId;
    // 商品名称
    private String productName;
    // 当前库存数量
    private Integer stockQuantity;
    // 安全库存阈值（低于此值需要补货）
    private Integer safeStockThreshold;
    // 仓库ID
    private String warehouseId;
    // 最后更新时间
    private LocalDateTime updateTime;
}

// 订单实体类
@Entity
@Table(name = "order_info")
@Data
public class OrderInfo {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    // 订单ID
    private String orderId;
    // 商品ID
    private String productId;
    // 订单数量
    private Integer orderQuantity;
    // 订单状态（0：待处理，1：已发货，2：已完成，3：已取消）
    private Integer orderStatus;
    // 下单时间
    private LocalDateTime createTime;
    // 期望交付时间
    private LocalDateTime expectDeliveryTime;
}

3.2.2 数据访问层（Repository）

// 库存Repository
public interface InventoryRepository extends JpaRepository<Inventory, Long> {
    // 根据商品ID查询库存
    Optional<Inventory> findByProductId(String productId);
    // 查询所有低于安全库存的商品
    List<Inventory> findByStockQuantityLessThan(Integer safeStockThreshold);
}

// 订单Repository
public interface OrderInfoRepository extends JpaRepository<OrderInfo, Long> {
    // 查询待处理的订单
    List<OrderInfo> findByOrderStatus(Integer orderStatus);
}

3.2.3 数据采集服务（同步缓存）

实现数据采集与Redis缓存同步，供代理AI快速获取数据：

@Service
@Slf4j
public class DataCollectionService {

    @Autowired
    private InventoryRepository inventoryRepository;
    @Autowired
    private OrderInfoRepository orderInfoRepository;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    // 缓存key前缀
    private static final String CACHE_KEY_INVENTORY = "supply:chain:inventory:";
    private static final String CACHE_KEY_ORDER_PENDING = "supply:chain:order:pending";

    /**
     * 采集库存数据并同步到缓存
     */
    @Scheduled(fixedRate = 300000) // 每5分钟同步一次
    public void collectInventoryData() {
        log.info("开始采集库存数据并同步缓存");
        List<Inventory> inventoryList = inventoryRepository.findAll();
        for (Inventory inventory : inventoryList) {
            String key = CACHE_KEY_INVENTORY + inventory.getProductId();
            // 序列化库存对象存入Redis
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(inventory), 1, TimeUnit.HOURS);
        }
        log.info("库存数据同步缓存完成，共同步 {} 条数据", inventoryList.size());
    }

    /**
     * 采集待处理订单数据并同步到缓存
     */
    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每1分钟同步一次
    public void collectPendingOrderData() {
        log.info("开始采集待处理订单数据并同步缓存");
        List<OrderInfo> pendingOrders = orderInfoRepository.findByOrderStatus(0);
        String key = CACHE_KEY_ORDER_PENDING;
        redisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(pendingOrders), 30, TimeUnit.MINUTES);
        log.info("待处理订单数据同步缓存完成，共同步 {} 条数据", pendingOrders.size());
    }

    /**
     * 主动获取商品库存（从缓存获取，缓存不存在则查数据库）
     */
    public Inventory getInventoryByProductId(String productId) {
        String key = CACHE_KEY_INVENTORY + productId;
        String jsonStr = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isNotBlank(jsonStr)) {
            return JSONUtil.toBean(jsonStr, Inventory.class);
        }
        // 缓存不存在，查数据库并更新缓存
        Optional<Inventory> inventoryOpt = inventoryRepository.findByProductId(productId);
        if (inventoryOpt.isPresent()) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(inventoryOpt.get()), 1, TimeUnit.HOURS);
            return inventoryOpt.get();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 主动获取待处理订单
     */
    public List<OrderInfo> getPendingOrders() {
        String key = CACHE_KEY_ORDER_PENDING;
        String jsonStr = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isNotBlank(jsonStr)) {
            return JSONUtil.toList(jsonStr, OrderInfo.class);
        }
        // 缓存不存在，查数据库并更新缓存
        List<OrderInfo> pendingOrders = orderInfoRepository.findByOrderStatus(0);
        redisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(pendingOrders), 30, TimeUnit.MINUTES);
        return pendingOrders;
    }
}

3.3 代理 AI 决策层实现

本层是核心，基于 LangChain4j 构建代理 AI 引擎，实现"感知-规划-执行-反馈"的全流程决策。核心目标：根据库存数据和待处理订单，制定库存补货策略和订单交付优先级策略。

3.3.1 定义代理 AI 能力接口（工具）

代理 AI 需要调用数据采集服务获取数据，因此定义"工具接口"供 AI 代理调用：

/**
 * AI 代理工具接口：定义 AI 可调用的能力（获取库存、获取待处理订单）
 */
public interface SupplyChainTool {

    /**
     * 获取指定商品的库存信息
     * @param productId 商品ID
     * @return 库存信息
     */
    Inventory getInventoryByProductId(String productId);

    /**
     * 获取所有待处理订单
     * @return 待处理订单列表
     */
    List<OrderInfo> getPendingOrders();

    /**
     * 获取所有低于安全库存的商品
     * @return 库存不足商品列表
     */
    List<Inventory> getStockShortageProducts();
}

3.3.2 实现工具接口

@Service
public class SupplyChainToolImpl implements SupplyChainTool {

    @Autowired
    private DataCollectionService dataCollectionService;
    @Autowired
    private InventoryRepository inventoryRepository;

    @Override
    public Inventory getInventoryByProductId(String productId) {
        return dataCollectionService.getInventoryByProductId(productId);
    }

    @Override
    public List<OrderInfo> getPendingOrders() {
        return dataCollectionService.getPendingOrders();
    }

    @Override
    public List<Inventory> getStockShortageProducts() {
        // 查询所有低于安全库存的商品
        return inventoryRepository.findByStockQuantityLessThan(Inventory::getSafeStockThreshold);
    }
}

3.3.3 构建代理 AI 引擎

基于 LangChain4j 配置 AI 代理，集成通义千问模型和自定义工具：

@Configuration
public class AgentAiConfig {

    @Value("${langchain4j.qwen.api-key}")
    private String qwenApiKey;
    @Value("${langchain4j.qwen.model-name}")
    private String qwenModelName;

    /**
     * 配置通义千问模型
     */
    @Bean
    public QwenChatModel qwenChatModel() {
        return QwenChatModel.builder()
                .apiKey(qwenApiKey)
                .modelName(qwenModelName)
                .temperature(0.3) // 决策场景，降低随机性
                .build();
    }

    /**
     * 构建供应链 AI 代理
     */
    @Bean
    public Agent supplyChainAgent(QwenChatModel qwenChatModel, SupplyChainTool supplyChainTool) {
        return Agent.builder()
                .chatLanguageModel(qwenChatModel)
                // 注入工具：AI 代理可调用这些工具获取数据
                .tools(supplyChainTool)
                // 设定代理角色与目标
                .systemMessage("你是供应链自动化决策专家，负责基于库存数据和订单数据制定决策：" +
                        "1. 识别库存不足的商品，制定补货策略（包含补货数量、优先级）；" +
                        "2. 对未处理订单进行优先级排序，优先保障库存充足、交付时间紧急的订单；" +
                        "3. 决策结果需清晰、可执行，包含具体商品ID、订单ID、建议动作。")
                // 启用思考过程日志（便于调试）
                .logThinkingProcess(true)
                .build();
    }
}

3.3.4 决策结果模型与决策服务

定义决策结果模型，封装 AI 输出的决策信息；实现决策服务，调用 AI 代理生成决策：

// 补货决策模型
@Data
public class ReplenishmentDecision {
    // 商品ID
    private String productId;
    // 商品名称
    private String productName;
    // 当前库存
    private Integer currentStock;
    // 安全库存
    private Integer safeStock;
    // 建议补货数量
    private Integer suggestReplenishQuantity;
    // 补货优先级（1-5，1最高）
    private Integer priority;
}

// 订单优先级决策模型
@Data
public class OrderPriorityDecision {
    // 订单ID
    private String orderId;
    // 商品ID
    private String productId;
    // 订单数量
    private Integer orderQuantity;
    // 期望交付时间
    private LocalDateTime expectDeliveryTime;
    // 优先级（1-5，1最高）
    private Integer priority;
    // 决策说明
    private String decisionDesc;
}

// 整体决策结果
@Data
public class SupplyChainDecisionResult {
    // 决策时间
    private LocalDateTime decisionTime;
    // 补货决策列表
    private List<ReplenishmentDecision> replenishmentDecisions;
    // 订单优先级决策列表
    private List<OrderPriorityDecision> orderPriorityDecisions;
}

// 决策服务
@Service
@Slf4j
public class SupplyChainDecisionService {

    @Autowired
    private Agent supplyChainAgent;

    /**
     * 生成供应链自动化决策
     * @return 决策结果
     */
    public SupplyChainDecisionResult generateDecision() {
        log.info("开始生成供应链自动化决策");
        // 向 AI 代理发送决策请求
        String prompt = "请基于当前库存数据和待处理订单，生成完整的供应链决策：" +
                "1. 输出所有需要补货的商品，包含补货数量和优先级；" +
                "2. 对所有未处理订单进行优先级排序，说明排序理由；" +
                "3. 决策结果请以JSON格式返回，JSON结构需匹配SupplyChainDecisionResult类的定义，不要包含其他多余内容。";

        // 调用 AI 代理生成决策
        AiResponse response = supplyChainAgent.execute(prompt);
        String decisionJson = response.content();
        log.info("AI 代理决策结果：{}", decisionJson);

        // 解析决策结果
        try {
            SupplyChainDecisionResult decisionResult = JSONUtil.toBean(decisionJson, SupplyChainDecisionResult.class);
            decisionResult.setDecisionTime(LocalDateTime.now());
            return decisionResult;
        } catch (Exception e) {
            log.error("解析 AI 决策结果失败", e);
            throw new RuntimeException("决策结果解析失败", e);
        }
    }
}

3.4 业务服务层实现

本层负责接收 AI 决策结果，调用具体业务接口执行决策（如触发补货流程、更新订单优先级），并实现决策结果的持久化与反馈。

3.4.1 决策执行服务

@Service
@Slf4j
public class DecisionExecutionService {

    @Autowired
    private SupplyChainDecisionService decisionService;
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    // RabbitMQ 交换机与队列配置
    private static final String EXCHANGE_REPLENISHMENT = "supply.chain.exchange.replenishment";
    private static final String ROUTING_KEY_REPLENISHMENT = "supply.chain.routing.replenishment";
    private static final String EXCHANGE_ORDER_PRIORITY = "supply.chain.exchange.order.priority";
    private static final String ROUTING_KEY_ORDER_PRIORITY = "supply.chain.routing.order.priority";

    /**
     * 执行供应链决策：触发补货、更新订单优先级
     */
    public void executeDecision() {
        // 1. 获取 AI 决策结果
        SupplyChainDecisionResult decisionResult = decisionService.generateDecision();
        if (decisionResult == null) {
            log.error("AI 决策结果为空，无法执行");
            return;
        }

        // 2. 持久化决策结果（用于后续分析与反馈）
        saveDecisionResult(decisionResult);

        // 3. 执行补货决策：发送消息到采购服务
        executeReplenishmentDecision(decisionResult.getReplenishmentDecisions());

        // 4. 执行订单优先级决策：发送消息到订单服务
        executeOrderPriorityDecision(decisionResult.getOrderPriorityDecisions());

        log.info("供应链决策执行完成");
    }

    /**
     * 持久化决策结果
     */
    private void saveDecisionResult(SupplyChainDecisionResult decisionResult) {
        // 简化实现：插入决策主表
        Long decisionId = jdbcTemplate.queryForObject(
                "INSERT INTO supply_chain_decision (decision_time, create_time) VALUES (?, ?) RETURNING id",
                Long.class,
                decisionResult.getDecisionTime(),
                LocalDateTime.now()
        );

        // 插入补货决策详情
        for (ReplenishmentDecision replenish : decisionResult.getReplenishmentDecisions()) {
            jdbcTemplate.update(
                    "INSERT INTO replenishment_decision (decision_id, product_id, product_name, current_stock, safe_stock, suggest_replenish_quantity, priority, create_time) " +
                            "VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)",
                    decisionId,
                    replenish.getProductId(),
                    replenish.getProductName(),
                    replenish.getCurrentStock(),
                    replenish.getSafeStock(),
                    replenish.getSuggestReplenishQuantity(),
                    replenish.getPriority(),
                    LocalDateTime.now()
            );
        }

        // 插入订单优先级决策详情
        for (OrderPriorityDecision orderPriority : decisionResult.getOrderPriorityDecisions()) {
            jdbcTemplate.update(
                    "INSERT INTO order_priority_decision (decision_id, order_id, product_id, order_quantity, expect_delivery_time, priority, decision_desc, create_time) " +
                            "VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)",
                    decisionId,
                    orderPriority.getOrderId(),
                    orderPriority.getProductId(),
                    orderPriority.getOrderQuantity(),
                    orderPriority.getExpectDeliveryTime(),
                    orderPriority.getPriority(),
                    orderPriority.getDecisionDesc(),
                    LocalDateTime.now()
            );
        }
    }

    /**
     * 执行补货决策：发送消息到采购服务
     */
    private void executeReplenishmentDecision(List<ReplenishmentDecision> replenishmentDecisions) {
        if (CollUtil.isEmpty(replenishmentDecisions)) {
            log.info("无需要补货的商品");
            return;
        }
        for (ReplenishmentDecision replenish : replenishmentDecisions) {
            // 发送消息到采购服务，触发补货流程
            rabbitTemplate.convertAndSend(
                    EXCHANGE_REPLENISHMENT,
                    ROUTING_KEY_REPLENISHMENT,
                    JSONUtil.toJsonStr(replenish)
            );
            log.info("发送补货消息：商品ID={}，补货数量={}", replenish.getProductId(), replenish.getSuggestReplenishQuantity());
        }
    }

    /**
     * 执行订单优先级决策：发送消息到订单服务
     */
    private void executeOrderPriorityDecision(List<OrderPriorityDecision> orderPriorityDecisions) {
        if (CollUtil.isEmpty(orderPriorityDecisions)) {
            log.info("无待处理订单优先级调整");
            return;
        }
        for (OrderPriorityDecision orderPriority : orderPriorityDecisions) {
            // 发送消息到订单服务，更新订单优先级
            rabbitTemplate.convertAndSend(
                    EXCHANGE_ORDER_PRIORITY,
                    ROUTING_KEY_ORDER_PRIORITY,
                    JSONUtil.toJsonStr(orderPriority)
            );
            log.info("发送订单优先级调整消息：订单ID={}，优先级={}", orderPriority.getOrderId(), orderPriority.getPriority());
        }
    }
}

3.4.2 接口层（Controller）

提供 HTTP 接口，用于手动触发决策或集成到前端系统：

@RestController
@RequestMapping("/api/supply-chain/decision")
public class SupplyChainDecisionController {

    @Autowired
    private SupplyChainDecisionService decisionService;
    @Autowired
    private DecisionExecutionService decisionExecutionService;

    /**
     * 获取 AI 决策结果（仅查询，不执行）
     */
    @GetMapping("/result")
    public ResponseEntity<SupplyChainDecisionResult> getDecisionResult() {
        SupplyChainDecisionResult result = decisionService.generateDecision();
        return ResponseEntity.ok(result);
    }

    /**
     * 触发供应链决策并执行
     */
    @PostMapping("/execute")
    public ResponseEntity<String> executeDecision() {
        try {
            decisionExecutionService.executeDecision();
            return ResponseEntity.ok("决策执行成功");
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("决策执行失败：" + e.getMessage());
        }
    }

    /**
     * 获取历史决策记录
     */
    @GetMapping("/history")
    public ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> getDecisionHistory() {
        List<Map<String, Object>> history = jdbcTemplate.queryForList(
                "SELECT id, decision_time, create_time FROM supply_chain_decision ORDER BY create_time DESC LIMIT 10"
        );
        return ResponseEntity.ok(history);
    }
}

3.4.3 RabbitMQ 队列配置（消息队列初始化）

@Configuration
public class RabbitMqConfig {

    // 补货相关配置
    public static final String EXCHANGE_REPLENISHMENT = "supply.chain.exchange.replenishment";
    public static final String ROUTING_KEY_REPLENISHMENT = "supply.chain.routing.replenishment";
    public static final String QUEUE_REPLENISHMENT = "supply.chain.queue.replenishment";

    // 订单优先级相关配置
    public static final String EXCHANGE_ORDER_PRIORITY = "supply.chain.exchange.order.priority";
    public static final String ROUTING_KEY_ORDER_PRIORITY = "supply.chain.routing.order.priority";
    public static final String QUEUE_ORDER_PRIORITY = "supply.chain.queue.order.priority";

    /**
     * 声明交换机
     */
    @Bean
    public DirectExchange replenishmentExchange() {
        return new DirectExchange(EXCHANGE_REPLENISHMENT, true, false);
    }

    @Bean
    public DirectExchange orderPriorityExchange() {
        return new DirectExchange(EXCHANGE_ORDER_PRIORITY, true, false);
    }

    /**
     * 声明队列
     */
    @Bean
    public Queue replenishmentQueue() {
        return new Queue(QUEUE_REPLENISHMENT, true, false, false);
    }

    @Bean
    public Queue orderPriorityQueue() {
        return new Queue(QUEUE_ORDER_PRIORITY, true, false, false);
    }

    /**
     * 绑定交换机与队列
     */
    @Bean
    public Binding replenishmentBinding() {
        return BindingBuilder.bind(replenishmentQueue())
                .to(replenishmentExchange())
                .with(ROUTING_KEY_REPLENISHMENT);
    }

    @Bean
    public Binding orderPriorityBinding() {
        return BindingBuilder.bind(orderPriorityQueue())
                .to(orderPriorityExchange())
                .with(ROUTING_KEY_ORDER_PRIORITY);
    }
}

3.5 测试验证

3.5.1 数据准备

在 MySQL 中插入测试数据：

-- 插入库存数据（商品A库存不足，安全库存100，当前50）
INSERT INTO inventory (product_id, product_name, stock_quantity, safe_stock_threshold, warehouse_id, update_time)
VALUES ('P001', '商品A', 50, 100, 'W001', NOW());

-- 插入库存数据（商品B库存充足）
INSERT INTO inventory (product_id, product_name, stock_quantity, safe_stock_threshold, warehouse_id, update_time)
VALUES ('P002', '商品B', 150, 100, 'W001', NOW());

-- 插入待处理订单
INSERT INTO order_info (order_id, product_id, order_quantity, order_status, create_time, expect_delivery_time)
VALUES ('O001', 'P001', 30, 0, NOW(), DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 DAY)),
       ('O002', 'P002', 50, 0, NOW(), DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 3 DAY)),
       ('O003', 'P001', 20, 0, NOW(), DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 6 HOUR));

3.5.2 接口调用测试

使用 Postman 调用接口POST http://localhost:8080/api/supply-chain/decision/execute，触发决策执行。查看日志，可看到 AI 代理的思考过程与决策结果：

2025-12-13 15:30:00.000  INFO 12345 --- [           main] c.s.service.SupplyChainDecisionService   : 开始生成供应链自动化决策
2025-12-13 15:30:00.500  INFO 12345 --- [           main] dev.langchain4j.agent.Agent             : Thinking process:
1. 需要获取当前库存数据和待处理订单数据；
2. 调用 getStockShortageProducts() 获取库存不足商品；
3. 调用 getPendingOrders() 获取待处理订单；
4. 基于数据制定补货策略和订单优先级。
2025-12-13 15:30:02.000  INFO 12345 --- [           main] c.s.service.SupplyChainDecisionService   : AI 代理决策结果：{
    "decisionTime": "2025-12-13T15:30:02",
    "replenishmentDecisions": [
        {
            "productId": "P001",
            "productName": "商品A",
            "currentStock": 50,
            "safeStock": 100,
            "suggestReplenishQuantity": 60,
            "priority": 1
        }
    ],
    "orderPriorityDecisions": [
        {
            "orderId": "O003",
            "productId": "P001",
            "orderQuantity": 20,
            "expectDeliveryTime": "2025-12-13T21:30:00",
            "priority": 1,
            "decisionDesc": "交付时间最紧急，优先处理"
        },
        {
            "orderId": "O001",
            "productId": "P001",
            "orderQuantity": 30,
            "expectDeliveryTime": "2025-12-14T15:30:00",
            "priority": 2,
            "decisionDesc": "交付时间较紧急，次优先处理"
        },
        {
            "orderId": "O002",
            "productId": "P002",
            "orderQuantity": 50,
            "expectDeliveryTime": "2025-12-16T15:30:00",
            "priority": 3,
            "decisionDesc": "商品库存充足，交付时间较宽松，优先级较低"
        }
    ]
}
2025-12-13 15:30:02.100  INFO 12345 --- [           main] c.s.service.DecisionExecutionService     : 发送补货消息：商品ID=P001，补货数量=60
2025-12-13 15:30:02.200  INFO 12345 --- [           main] c.s.service.DecisionExecutionService     : 发送订单优先级调整消息：订单ID=O003，优先级=1
2025-12-13 15:30:02.300  INFO 12345 --- [           main] c.s.service.DecisionExecutionService     : 供应链决策执行完成

四、拓展应用与优化方向

4.1 更多供应链场景拓展

• 需求预测：基于历史销售数据、市场行情数据，通过代理 AI 预测未来商品需求，提前调整库存；

• 供应商选择：集成供应商评分数据，AI 代理根据补货需求、供应商价格、交付能力选择最优供应商；

• 物流路径优化：结合物流成本、时效、天气等数据，AI 代理制定最优物流配送路径；

• 风险预警：实时监控供应链节点（如供应商延迟、物流中断），AI 代理提前预警并制定应急预案。

4.2 系统优化方向

• 模型优化：引入微调机制，使用企业历史决策数据微调 AI 模型，提升决策准确性；

• 性能优化：采用分布式缓存（Redis Cluster）存储海量数据，使用异步线程池处理数据采集与决策执行；

• 容错机制：增加决策回滚功能，当执行结果异常时，自动回滚并重新生成决策；

• 可视化监控：集成 Prometheus + Grafana 监控 AI 决策延迟、业务执行成功率，通过前端页面展示决策流程与结果；

• 多模型融合：结合传统机器学习模型（如时间序列预测模型）与大模型，提升决策的精准度与效率。

4.3 技术生态拓展

• 微服务集成：将本方案拆分为数据采集服务、AI 决策服务、业务执行服务，通过 Spring Cloud 实现服务注册发现与负载均衡；

• 容器化部署：使用 Docker 打包应用，K8s 实现容器编排，提升系统可扩展性与运维效率；

• 区块链集成：引入区块链技术记录供应链交易与决策数据，提升数据可信度与可追溯性。

五、总结

本文基于 Spring Boot + 代理 AI 实现了供应链自动化决策方案，通过 LangChain4j 快速构建 AI 代理引擎，集成数据采集、AI 决策、业务执行全流程。方案具备良好的扩展性与可维护性，可轻松拓展到需求预测、供应商选择等更多供应链场景。

随着 AI 技术的不断发展，代理 AI 在供应链管理中的应用将更加深入。未来，通过持续优化模型、拓展技术生态，可实现更智能、更高效的供应链协同管理，帮助企业在复杂的市场环境中提升核心竞争力。