Spring AI 2.0：Skills

一、简介

Skills是表示做某件事情的一套SOP标准。可以做到按需加载，防止上下文过大，对上下文污染。

二、代码

pom.xml

xml 复制代码

<dependency>
   <groupId>org.springaicommunity</groupId>
    <artifactId>spring-ai-agent-utils</artifactId>
    <version>0.10.0</version>
</dependency>

application.properties

bash 复制代码

agent.skills.dirs=classpath:/.agents/skills

src/main/resources/.agents/skills/travel-agent-skill/SKILL.md

md 复制代码

---
name: travel-agent-skill
description: 旅行管家，用于查询航班订单和取消航班订单。当用户询问航班订单详情、订单状态或要求取消航班时使用。
---

# 旅行管家

提供以下能力：

- `queryFlightOrder`：查询航班订单信息。
- `cancelOrder`：取消航班订单。

## 操作规则

1. 取消前先调用 `queryFlightOrder` 核对订单信息和当前状态。
2. 向用户展示关键订单信息，并明确确认是否取消。
3. 用户确认后调用 `cancelOrder`。
4. 返回取消结果；失败时说明原因，不得声称取消成功。

Configuration

java 复制代码

@Configuration
public class SpringAiConfig {

    @Bean
    public ChatClient chatClient(DeepSeekChatModel deepSeekChatModel,
                                 ChatMemory chatMemory,
                                 MyTools myTools,
                                 ToolCallbackProvider toolCallbackProvider,
                                 @Value("${agent.skills.dirs}") List<Resource> agentSkillsDirs) {
        ChatClient.Builder chatClientBuilder = ChatClient.builder(deepSeekChatModel)
                .defaultSystem("你是AI助手，回答用户的问题。")
                .defaultAdvisors(MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build());
        chatClientBuilder.defaultTools(
                SkillsTool.builder().addSkillsResources(agentSkillsDirs).build(),
                myTools,
                toolCallbackProvider,
                ShellTools.builder().build(),
                FileSystemTools.builder().build(),
                SmartWebFetchTool.builder(chatClientBuilder.clone().build()).build()
        );
        return chatClientBuilder.build();
    }
}

"请确认是否取消该航班订单？"说明Skill生效了。

而且在没有用户确认前，没有调用cancelOrder方法

三、长期记忆

agent-utils还支持长期记忆。

application.properties

bash 复制代码

agent.memory.dir=${user.home}/.agents/memory

配置工具
增加工具：AutoMemoryTools.builder().memoriesDir(memoryDir).build()

java 复制代码

@Configuration
public class SpringAiConfig {

    @Bean
    public ChatClient chatClient(DeepSeekChatModel deepSeekChatModel,
                                 ChatMemory chatMemory,
                                 MyTools myTools,
                                 ToolCallbackProvider toolCallbackProvider,
                                 @Value("${agent.skills.dirs}") List<Resource> agentSkillsDirs,
                                 @Value("${agent.memory.dir}") String memoryDir) {
        ChatClient.Builder chatClientBuilder = ChatClient.builder(deepSeekChatModel)
                .defaultSystem("你是AI助手，回答用户的问题。")
                .defaultAdvisors(MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build());
        chatClientBuilder.defaultTools(
                SkillsTool.builder().addSkillsResources(agentSkillsDirs).build(),
                myTools,
                toolCallbackProvider,
                ShellTools.builder().build(),
                FileSystemTools.builder().build(),
                SmartWebFetchTool.builder(chatClientBuilder.clone().build()).build(),
                AutoMemoryTools.builder().memoriesDir(memoryDir).build()
        );
        return chatClientBuilder.build();
    }
}

这个保存没有区别用户，在实际工作中如果作为服务器为多个用户提供服务，肯定是不能行的，应该根据用户分开维护。