Spring AI 实战指南（十五）：AI Agent 中台源码级设计——从零实现自己的 Agent Framework

前言

系列：Spring AI 企业级开发实战

项目名称：EduAgentX Agent Framework

技术栈：Java 21 + Spring Boot 3.5 + Spring AI + Redis + PostgreSQL + PGVector + MCP

难度：⭐⭐⭐⭐⭐

阅读时间：90分钟+

关键词：Agent Framework、LangGraph、AutoGen、Agent SDK、Agent Engine、Spring AI源码设计

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前面的文章我们一直在：

使用Agent

例如：

ChatClient

↓

Tool Calling

↓

Agent

---

但是：

你有没有想过一个问题？

---

Spring AI：

为什么能够支持：

Tool Calling

Memory

RAG

MCP

Agent

---

LangChain：

为什么能支持：

Chain

Agent

Workflow

---

AutoGen：

为什么能支持：

Multi-Agent

---

本质上：

因为它们背后都有：

Agent Framework

---

而真正的高级工程师：

不仅会：

使用框架

更要理解：

框架如何设计

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这一篇：

我们从零设计：

EduAgentX Agent Framework

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一、Agent Framework是什么？

简单理解：

Agent Framework就是：

Agent运行时

---

类似：

Spring

=

Java应用运行框架

---

而：

Agent Framework

=

Agent运行框架

---

负责：

Agent管理

Tool调用

Prompt管理

Memory管理

Workflow执行

模型调用

---

二、框架总体架构

整体架构：

                 User

                   │

             Agent Engine

                   │

 ┌────────┬────────┬────────┐

 │        │        │

Prompt  Memory   Tool

Engine  Engine   Engine

 │

Workflow Engine

 │

Model Engine

 │

DeepSeek/OpenAI

---

核心思想：

所有能力插件化

---

三、Agent生命周期设计

一个Agent：

实际上有生命周期。

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类似：

Spring Bean

---

生命周期：

Create

↓

Init

↓

Execute

↓

Destroy

---

接口：

public interface Agent {

    void init();

    AgentResult execute(
        AgentContext context
    );

    void destroy();

}

---

所有Agent：

统一规范。

---

四、AgentContext设计

Agent执行时：

需要上下文。

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设计：

public class AgentContext {

    private String userId;

    private String sessionId;

    private String question;

    private Map<String,Object> vars;

}

---

作用：

运行环境

---

五、AgentResult设计

统一返回结果。

---

public class AgentResult {

    private boolean success;

    private String content;

    private Object data;

}

---

避免：

返回格式混乱

---

六、Agent Registry设计

所有Agent：

统一注册。

---

接口：

public interface AgentRegistry {

    void register(
        Agent agent
    );

    Agent getAgent(
        String name
    );

}

---

实现：

Map<String,Agent>

---

管理所有Agent。

---

七、Agent Factory设计

工厂模式。

---

public class AgentFactory {

    public Agent create(
        String type
    ){

    }

}

---

支持：

LearningAgent

InterviewAgent

CodingAgent

---

动态创建。

---

八、Prompt Engine设计

不要：

String prompt="";

写死。

---

设计：

public interface PromptEngine {

    String loadPrompt(
        String promptName
    );

}

---

支持：

数据库

文件

MCP Resource

---

动态加载。

---

九、Memory Engine设计

长期记忆核心。

---

接口：

public interface MemoryEngine {

    void save(
       String key,
       String value
    );

    String query(
       String key
    );

}

---

实现：

Redis

---

或者：

PostgreSQL

---

十、Tool Engine设计

所有工具：

统一管理。

---

接口：

public interface Tool {

    ToolResult execute(
        ToolContext context
    );

}

---

注册：

toolRegistry.register(
    scoreTool
);

---

Agent动态调用。

---

十一、Tool Router设计

Agent有很多Tool。

---

例如：

ResumeTool

ScoreTool

CourseTool

CodeTool

---

如何选择？

---

设计：

ToolRouter

---

作用：

智能路由

---

例如：

问题：

查询成绩

---

自动：

ScoreTool

---

十二、Model Engine设计

统一模型调用。

---

接口：

public interface ModelEngine {

    String chat(
       String prompt
    );

}

---

实现：

DeepSeek

OpenAI

Claude

Gemini

---

统一封装。

---

十三、Workflow Engine设计

复杂任务：

不能一次完成。

---

例如：

生成学习报告

---

拆解：

查成绩

↓

分析

↓

推荐课程

↓

生成报告

---

设计：

public interface Workflow {

    WorkflowResult execute();

}

---

十四、Node设计

工作流：

由节点组成。

---

public interface Node {

    NodeResult execute();

}

---

例如：

ScoreNode

AnalysisNode

ReportNode

---

组合：

Workflow

---

十五、Workflow DAG设计

企业级：

必须支持：

DAG

有向无环图。

---

例如：

        Score

       /     \

Analysis   Course

       \     /

       Report

---

并行执行。

---

性能更高。

---

十六、Reasoning Engine设计

Agent核心能力。

---

负责：

思考

---

例如：

用户：

帮我制定学习计划

---

Reasoning：

分析需求

↓

拆分步骤

↓

执行Agent

↓

汇总结果

---

类似：

Planner

---

十七、Task Engine设计

每个Agent任务：

统一管理。

---

数据库：

CREATE TABLE ai_task(

   id BIGINT PRIMARY KEY,

   task_name VARCHAR(100),

   status VARCHAR(20)

);

---

状态：

PENDING

RUNNING

SUCCESS

FAILED

---

十八、Event Bus设计

Agent之间：

不要直接调用。

---

采用：

事件驱动

---

例如：

eventBus.publish(
    "REPORT_CREATED"
);

---

其他Agent：

监听。

---

解耦。

---

十九、Plugin机制设计

企业必须支持：

插件扩展

---

例如：

新增：

EmailTool

---

无需改源码。

---

注册：

@AgentPlugin
public class EmailTool {

}

---

自动发现。

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二十、SDK设计

未来：

其他团队：

也要接入。

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提供：

AgentClient client =
    AgentSDK.create();

---

调用：

client.execute(
   "learning-agent"
);

---

开放生态。

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二十一、监控体系设计

必须统计：

Agent调用次数

Workflow耗时

Tool耗时

Token消耗

失败率

---

数据库：

CREATE TABLE ai_metrics(

   id BIGINT PRIMARY KEY,

   module_name VARCHAR(100),

   execute_time BIGINT,

   token_count BIGINT
);

---

二十二、框架最终架构

                   User

                     │

                Agent SDK

                     │

               Agent Engine

                     │

 ┌────────┬────────┬────────┐

 │        │        │

Prompt  Memory   Tool

Engine  Engine   Engine

 │

Reasoning Engine

 │

Workflow Engine

 │

Task Engine

 │

Event Bus

 │

Model Engine

 │

DeepSeek/OpenAI

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二十三、与主流框架对比

功能	LangChain	AutoGen	EduAgentX Agent Framework
Tool Calling	√	√	√
Memory	√	√	√
Workflow	√	√	√
MCP	部分	部分	√
多租户	×	×	√
SaaS	×	×	√
Spring生态	一般	弱	强

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面试官最爱问的问题

Agent Framework核心组成有哪些？

回答：

Agent Engine

Prompt Engine

Memory Engine

Tool Engine

Workflow Engine

Model Engine

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为什么需要Tool Router？

回答：

实现工具自动选择，
避免Agent硬编码调用。

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Workflow和Agent有什么区别？

回答：

Agent负责执行任务。

Workflow负责组织任务。

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为什么引入Event Bus？

回答：

实现Agent解耦，
提升扩展性。

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架构师成长路线

Spring Boot

↓

Spring Cloud

↓

Redis

↓

MQ

↓

RAG

↓

Agent

↓

MCP

↓

Multi-Agent

↓

Workflow

↓

AI OS

↓

Agent Framework

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总结

当你能设计出：

Agent生命周期

Tool框架

Memory框架

Workflow引擎

Reasoning引擎

Agent SDK

你已经不只是 Spring AI 使用者，而是在思考：

如何构建下一代AI基础设施

这已经接近 AI 平台架构师的工作范畴。