spring-ai-alibaba-graph-example
📊 项目模块总览
这个项目有 18 个子模块，我按难度分成 5 个级别：
| 难度 | 模块 | 核心技能 |
|---|---|---|
| ⭐ 入门 | stream-node | 基础流式节点 |
| ⭐⭐ 初级 | chatflow, big-tool | 对话编排、工具调用 |
| ⭐⭐⭐ 中级 | parallel-stream, human-node, reflection | 并行处理、人类介入、反思 |
| ⭐⭐⭐⭐ 高级 | interruptable, workflow-review, product-analysis | 可中断工作流、分类器 |
| ⭐⭐⭐⭐⭐ 专业 | multiagent, mcp-node, langfuse | 多智能体、MCP、可观测性 |
🚀 由易到难学习路径
第一阶段：入门
1️⃣ stream-node（⭐ 入门）
做什么：最简单的流式处理示例，理解 Graph 的基本结构
学习重点：
- 什么是 Node（节点）
- 什么是 StateGraph（图）
- 基础配置怎么写
启动：
bash
cd stream-node
mvn spring-boot:run
curl "http://localhost:8080/graph/stream/expand"第二阶段：初级
2️⃣ chatflow（⭐⭐ 初级）
做什么：智能待办助手，实现多轮对话 + 意图识别
这是重点项目！ 学会了能懂：
- 多轮对话怎么玩
- 意图识别（判断用户是想建待办还是闲聊）
- 主流程 + 子图怎么配合
- 每个 session 独立隔离怎么实现
启动：
bash
cd chatflow
mvn spring-boot:run
# 测试多轮对话
curl -X POST "http://127.0.0.1:8080/assistant/chat?sessionId=123&userInput=待办：学习Java"
curl -X POST "http://127.0.0.1:8080/assistant/chat?sessionId=123&userInput=待办：用Java写个demo"
curl -X POST "http://127.0.0.1:8080/assistant/chat?sessionId=123&userInput=我有哪些待办？"核心代码位置：
GraphConfiguration.java- 图配置ChatController.java- 对话入口- Node 节点实现
3️⃣ big-tool（⭐⭐ 初级）
做什么：大模型工具调用（Function Calling）
学这个：理解 AI 怎么调用外部工具
启动：
bash
cd big-tool
mvn spring-boot:run
curl "http://localhost:8080/bigtool/search"第三阶段：中级
4️⃣ parallel-node / parallel-stream-node（⭐⭐⭐ 中级）
做什么 ：并行处理多个节点，加快执行速度
面试常问：如何让多个 AI 调用同时跑、一起等结果？
核心概念：
parallel节点写法- 流式输出 + 并行结合
启动：
bash
cd parallel-stream-node
mvn spring-boot:run
curl "http://localhost:8080/graph/parallel-stream/expand-translate"5️⃣ human-node（⭐⭐⭐ 中级）
做什么 ：人类介入工作流
场景：AI 拿不准主意的，让人类来确认
两个接口：
expand- 暂停，等人类确认resume- 人类确认后继续执行
启动：
bash
cd human-node
mvn spring-boot:run
# 触发 human node
curl "http://localhost:8080/graph/human/expand"
# 人类确认后继续
curl "http://localhost:8080/graph/human/resume?action=approve"6️⃣ reflection（⭐⭐⭐ 中级）
做什么 ：反思节点，AI 自我检查输出
高级玩法：让大模型先回答，再让另一个模型"审查"一下
第四阶段：高级
7️⃣ interruptable-action-example（⭐⭐⭐⭐ 高级）
做什么 ：可中断的动作，工作流随时可以停
场景：用户中途取消、超时自动停止
8️⃣ workflow-review-classifier（⭐⭐⭐⭐ 高级）
做什么：工作流审查 + 分类器
复杂：多级分类、多流程分支
9️⃣ product-analysis-graph（⭐⭐⭐⭐ 高级）
做什么：产品分析图
综合实战：综合运用前面学的各种节点
第五阶段：专业级
🔟 graph-observability-langfuse（⭐⭐⭐⭐⭐ 专业）
做什么 ：集成 Langfuse 可观测性平台
学这个：生产环境怎么监控 AI 调用、成本追踪
1️⃣1️⃣ multiagent-openmanus（⭐⭐⭐⭐⭐ 专业）
做什么 ：多智能体协作
最复杂：多个 AI Agent 配合干活
1️⃣2️⃣ mcp-node（⭐⭐⭐⭐⭐ 专业）
做什么 ：集成 MCP 协议（Model Context Protocol）
最新技术：AI 工具调用标准协议
📈 推荐学习顺序
第1天 → stream-node（入门）
│
第2天 → chatflow（初级核心！）
│
第3天 → big-tool（工具调用）
│
第4-5天 → parallel-stream + human-node（并行+介入）
│
第6-7天 → reflection + interruptable（高级特性）
│
第8天+ → multiagent / mcp-node（专业级）💡 学习小贴士
| 建议 | 说明 |
|---|---|
| 先跑起来 | 每个模块先 mvn spring-boot:run 跑通再看代码 |
| 从 chatflow 入手 | 这个是最完整的示例，包含所有核心概念 |
| 看 GraphConfiguration | 所有图配置都在这个文件里，是核心 |
| 多改参数 | 试着改 prompt、调整节点顺序，理解更深刻 |
| 画流程图 | 每个模块画一个流程图，理清数据流向 |
🎯 必读资源
- Spring AI Alibaba Graph 官方文档
- 项目里每个模块的
README.md - 模块目录下的
.http文件（可直接在 IDE 里运行测试）
下面就先从 stream-node 跑起来，有问题随时问我！🐴