Spring AI 2.0 开发Java Agent智能体 - 结构化输出

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本课程主要介绍和讲解Spring AI 2.0简介，Spring AI 2.0 HelloWorld搭建，Advisors --- 拦截器模式增强AI能力，对话与提示词工程（Prompt），工具调用 (Function Calling / Tools) ，RAG(检索增强生成)，MCP(模型上下文协议)和多模态支持。

等这个Spring AI2.0基础课程录制完成，接下来要发布2个企业级Java AI实战课程，RAG 企业知识库系统和AI智能客服系统。大家可以点点关注，后面更精彩。

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链接：https://pan.baidu.com/s/1o-zRfndo1HHrS_uFroOiCw?pwd=1234

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Spring AI 2.0 开发Java Agent智能体 - 结构化输出

一、结构化输出核心概念

Spring AI 2.0 的结构化输出 是将大语言模型 (LLM) 的自然语言响应转换为可预测、类型安全的 Java 对象（如 POJO、Record、Map、List 等）的机制，避免手动解析文本的复杂性和不稳定性。

1.1 为什么需要结构化输出

自然文本输出	结构化输出
格式不固定，解析困难	格式严格，直接映射为 Java 对象
无类型安全，易出错	强类型校验，编译期检查
下游系统集成复杂	可直接传递给其他应用程序函数
维护成本高	减少解析逻辑，提升系统稳定性

1.2 Spring AI 2.0 结构化输出核心特性

自动 JSON Schema 生成：基于 Java 类自动生成 JSON Schema，确保模型输出符合预期格式
多种转换器支持：BeanOutputConverter、MapOutputConverter、ListOutputConverter 等
原生结构化输出：支持模型内置的 JSON 模式（如 OpenAI 的 JSON mode），提高输出可靠性
链式调用简化 ：通过.entity()方法直接将响应转换为目标类型，代码更简洁
集合类型支持：轻松处理 List、Set 等集合类型的结构化输出

二、核心实现方式

2.1 两种主要方案

方案	说明	适用场景
自动转换	使用`.entity()`方法，Spring AI 自动处理转换	大多数通用场景，代码简洁高效
显式转换器	手动创建`BeanOutputConverter`等，精细控制转换过程	复杂场景，需要自定义 JSON Schema 或验证规则

2.2 原生结构化输出

Spring AI 2.0 支持模型原生的结构化输出能力，通过AdvisorParams.ENABLE_NATIVE_STRUCTURED_OUTPUT启用，自动处理以下流程Spring：

生成 JSON Schema
配置模型使用 JSON 模式
验证输出格式
反序列化为 Java 对象

3.2 实例 1：基础 POJO 结构化输出

定义目标 Java 类（Record）

复制代码

// 使用 Java 16+ 的 Record 特性，编译器会自动生成构造器、equals/hashCode等方法
    public record TopicBooks(
            String topic, // 主题
            List<String> books // 书籍列表
    ){}

创建服务类实现结构化输出

复制代码

/**
     * @param topic
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/ask4",produces = "text/html;charset=utf-8")
    public String ask4(String topic) {
        TopicBooks topicBooks=chatClient.prompt()
                .system("你是一个专业的书评助手") // 设置系统提示
                .user(u->u.text("请给我三本关于{topic}的书籍").param("topic", topic))
                .call()
                .entity(TopicBooks.class);
        System.out.println(topicBooks);
        return "OK";
    }

浏览器请求：http://localhost:8080/ask4?topic=java

后台输出：

复制代码

TopicBooks[topic=Java, books=[Head First Java, Effective Java, Java Concurrency in Practice]]

3.3 实例 2：集合类型结构化输出

定义定义书评类

复制代码

// 使用 Java 16+ 的 Record 特性，编译器会自动生成构造器、equals/hashCode等方法
    public record BookReview(
            String reviewerName, // 书评人
            int rating,           // 评分（1-5）
            String comment     // 评论内容

    ){}

生成多条书评

复制代码

/**
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/ask5")
    public String ask5() {
        List<BookReview> bookReviews=chatClient.prompt()
                .user(u->u.text("请给{bookName}书籍三条评价信息").param("bookName", "Head First Java"))
                .call()
                .entity(new ParameterizedTypeReference<List<BookReview>>() {
                });
        System.out.println(bookReviews);
        return "OK";
    }

浏览器请求：http://localhost:8080/ask5

后台输出：

复制代码

[BookReview[reviewerName=Alice Chen, rating=5, comment=以生动有趣的漫画和互动练习讲解Java基础，非常适合初学者建立编程思维，但部分代码示例需结合新版JDK调整。], BookReview[reviewerName=David Smith, rating=4, comment=项目驱动的学习方式让人印象深刻，通过构建实际应用巩固了面向对象概念，建议补充多线程和Lambda表达式的现代实践。], BookReview[reviewerName=Maria Garcia, rating=4, comment=幽默的叙事风格降低了学习门槛，但章节进度跳跃较大，需要配合官方文档查漏补缺，整体仍是入门首选。]]

三，底层实现原理

大型语言模型生成结构化输出的能力，对于依赖于可靠解析输出值的下游应用至关重要。开发人员希望快速地将人工智能模型的输出转换为数据类型，例如JSON、XML或Java类，以便传递给其他应用程序的函数和方法。

Spring AIStructured Output Converters有助于将大语言模型的输出转换为结构化格式。如下图所示，这种方法围绕大语言模型文本补全端点运行：

使用通用补全API从大型语言模型（LLM）生成结构化输出，需要对输入和输出进行细致处理。在调用LLM前后，结构化输出转换器发挥着至关重要的作用，以确保实现所需的输出结构。

在大语言模型调用之前，转换器会将格式说明附加到提示中，为模型生成所需输出结构提供明确指导。这些说明充当蓝图，引导模型的响应符合指定的格式。

下图展示了使用结构化输出 API 时的数据流。