spring-ai-alibaba

Java 团队用 Spring 方式快速搭建多智能体应用

开源 free 开发框架

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GitHub 星标 ★ 10991

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目预览

项目数据

分类开发框架

开发团队alibaba

所属国家

官网地址https://java2ai.com

GitHubhttps://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba

定价模式free

价格说明开源框架，免费使用

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Java

技术栈/模型agentic,artificial-intelligence,context-engineering,graph,java,multi-agent,reactagent,spring-ai,workflow

GitHub 星标★ 10991

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-09-09 00:00:00

代码更新—

仓库体积—

本站数据更新—

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-10-11

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项目介绍

spring-ai-alibaba 是面向 Java 开发者的 Agentic AI 开发框架，基于 Spring AI 生态构建，让 Java 团队无需切换到 Python 就能开发智能体应用。它解决的核心问题是：Java 企业级项目想接入大模型、构建多智能体协作与工作流时，缺少成熟、符合 Spring 编程习惯的框架。项目提供 ReactAgent、多智能体编排、Graph 工作流、上下文工程等能力，支持把 LLM 调用、工具调用、状态流转和业务逻辑组合成可维护的智能体流程，并与 Spring Boot 的依赖注入、配置管理天然融合。开发者可以用注解和配置的方式定义 Agent、工具和节点，快速搭建从简单对话到复杂多步推理的应用，适合已有 Java 技术栈的团队低成本落地 AI 能力。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

已安装 Git（用于克隆仓库）
已安装 JDK，可运行 Spring Boot 应用（README 未指定具体版本）
Maven 非必需：使用仓库自带 ./mvnw 时无需单独安装 Maven
阿里云百炼（Aliyun Bailian）API-KEY

安装与启动步骤

1克隆项目代码

把仓库拉到本地并进入项目根目录，README 使用 --depth=1 只拉取最近一次提交，速度更快。
```
git clone --depth=1 https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git
cd spring-ai-alibaba
```
2设置 API-KEY

启动前必须先配置密钥，示例使用 spring-ai-alibaba-starter-dashscope，去阿里云百炼控制台获取 API-KEY。
```
export AI_DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxx
```
3启动 ChatBot 示例

用仓库自带的 mvnw 只启动 chatbot 示例模块，首次运行会下载依赖，需等待一会儿。
```
./mvnw -pl examples/chatbot spring-boot:run
```
4打开聊天界面

应用默认监听 8080 端口，浏览器访问内置聊天页面即可对话。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`AI_DASHSCOPE_API_KEY`	是	调用百炼模型服务的密钥，启动前必须设置	`sk-xxxxxxxx`

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:8080/chatui/index.html，出现聊天界面且能正常收发消息即启动成功。

常见问题

Q：必须安装 Maven 吗？

A：不必。README 说明使用仓库自带的 ./mvnw 时 Maven 安装是可选的，直接用 ./mvnw 执行即可。

Q：API-KEY 去哪里获取？

A：访问阿里云百炼控制台（bailian.console.aliyun.com）创建 API-KEY，然后 export 到环境变量 AI_DASHSCOPE_API_KEY。

Q：想用 OpenAI 或 DeepSeek 模型怎么办？

A：示例默认使用 spring-ai-alibaba-starter-dashscope，其他模型的使用方式见官网 https://java2ai.com。

注意事项

示例默认使用 spring-ai-alibaba-starter-dashscope 调用百炼模型。
API-KEY 必须在启动应用之前设置好，否则模型调用会失败。
更多示例代码见仓库 examples 目录，完整文档见 https://java2ai.com。

核心亮点

与 Spring AI/Spring Boot 深度集成，Java 开发者学习成本低，可直接复用现有工程体系
提供 ReactAgent、Graph 工作流、多智能体编排等较完整的 Agent 能力，覆盖从单 Agent 到复杂协作场景
背靠阿里开源生态，中文文档和社区支持相对友好，企业落地参考案例较多

不足之处

框架迭代较快，部分 API 和模块仍在演进，版本升级可能带来迁移成本
相比 Python 侧 LangChain/LangGraph 生态，周边工具链和第三方集成丰富度仍有差距

适用场景

Java 企业系统接入大模型，构建智能客服、知识问答等对话式应用
在 Spring Boot 微服务中编排多智能体协作，完成复杂业务流程自动化
用 Graph 工作流把 LLM 推理与既有 Java 业务逻辑、工具调用串联起来

替代项目

LangChain4j、Spring AI

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