Spring AI 2.0:阿里云百炼平台(工作流应用)

一、创建工作流

二、调用工作流

https://help.aliyun.com/zh/model-studio/agent-and-workflow-application-api-reference

和调用智能体应用差不多,需要多一个参数 flow_stream_mode。

尽可能使用最新版本。

xml 复制代码
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
    <version>2.22.23</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>com.github.victools</groupId>
            <artifactId>jsonschema-generator</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
java 复制代码
ApplicationParam param = ApplicationParam.builder()
        // 若没有配置环境变量,可用百炼API Key将下行替换为:.apiKey("sk-xxx")。但不建议在生产环境中直接将API Key硬编码
        .apiKey(System.getenv("ALIYUN_API_KEY"))
        .appId("7d97f87d6c64441d88f390dcce9aafla") // 智能体id
        .prompt("你好")
        .incrementalOutput(true) // 开启增量输出
        .parameter("flow_stream_mode", "agent_format")
        // .bizParams(JsonUtils.toJsonObject(bizParams))
        .build();

Application application = new Application();
Flowable<ApplicationResult> result = application.streamCall(param);

// 阻塞式的打印内容
result.blockingForEach(data -> {
    System.out.printf("%s\n", data.getOutput().getText());
});
相关推荐
momo061179 分钟前
Redis新手入门 -- 学习笔记
redis·后端
zhangjw3410 分钟前
第47篇:Java综合实战:电商秒杀系统(高并发场景)
java·开发语言
井云AI16 分钟前
vendor 资源包是什么:井云 DSH 客户端打包为什么离不开它
后端·智能体小程序
土司大王20 分钟前
LeetCode hot100 回溯专题总结:Java 通用模板、决策树模型
java·算法·leetcode·决策树
重生之我是Java开发战士33 分钟前
【Spring Cloud】Nacos注册中心
后端·spring·spring cloud
Wang's Blog43 分钟前
Java框架快速入门:Spring Security+OAuth2之用户注册与唯一性校验实现
java·数据库·spring
Wang's Blog1 小时前
Java框架快速入门: Spring Security+OAuth2之多因子认证与TOTP实战
java·spring·ui
程序员20071 小时前
AI 编程工具链碎片化?基于多端兼容的统一 Agent Rules 架构实践
后端
程序员20071 小时前
拒绝 AI 代码“暗度陈仓”:工程级 AI 编码边界与防护规则设计
后端
yunwei371 小时前
eBPF 教程:追踪 CUDA GPU 操作
linux·后端·性能优化