DataAgent

用 Java 和 Spring 把对话变成取数分析

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 2736

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队spring-ai-alibaba

所属国家

官网地址

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

定价模式free

价格说明开源免费，无在线服务

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

GitHub 星标★ 2736

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-09-12 00:00:00

代码更新—

仓库体积—

本站数据更新—

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-10-12

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项目介绍

DataAgent 是 Spring AI Alibaba 生态下的数据智能体项目，用 Java 编写，目标是把自然语言查询、数据分析和智能体编排能力落到企业级 Java 技术栈中。它解决的是传统 BI 与数据平台门槛高、需要写 SQL 或拖拽配置的问题，让开发者可以用对话方式完成取数、分析和结果解释。核心能力包括基于 Spring AI 的模型接入、工具调用与函数编排、面向数据库和数据集的数据访问封装，以及与阿里云百炼等模型服务的对接。项目遵循 Spring 生态的依赖注入和自动配置习惯，便于在已有 Java 微服务中集成，也方便扩展自定义数据源和分析工具。对于正在使用 Spring Boot、希望快速搭建对话式数据分析应用的团队，它提供了一套可复用的骨架和示例，降低从零实现 Agent 循环、提示词管理和工具注册的成本。

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技术标签

使用教程

—

难度：进阶约 15 分钟部署方式：本地安装 5 步

环境要求

JDK 环境（项目提供 ./mvnw Maven Wrapper，可直接运行后端）
Node.js 与 pnpm（用于启动 data-agent-frontend-nuxt 前端）
可用的大模型服务：兼容 OpenAI 接口规范的对话模型与 Embedding 模型（如 Qwen、Deepseek）
Spring AI Alibaba 1.1.2.2 生态依赖（由 Maven 自动拉取）

安装与启动步骤

1克隆项目代码

把 DataAgent 仓库拉到本地，README 未给出克隆命令，此处使用 GitHub 地址的标准写法。
```
git clone https://github.com/spring-ai-alibaba/DataAgent.git
cd DataAgent
```
2阅读快速开始文档

README 明确要求详细的安装和配置指南参考 docs/QUICK_START.md，先按该文档完成模型与数据源配置。
3启动后端服务

在项目根目录用 Maven Wrapper 启动 data-agent-management 模块，需保持该终端不关闭。
```
./mvnw -pl data-agent-management spring-boot:run
```
4安装前端依赖

另开一个终端进入前端目录，使用 pnpm 安装 Nuxt 前端依赖。
```
cd data-agent-frontend-nuxt
pnpm install
```
5启动前端服务

依赖安装完成后启动前端开发服务器，浏览器按输出地址访问即可对话取数。
```
pnpm dev
```

如何确认成功

后端终端出现 Spring Boot 启动完成日志，前端 pnpm dev 输出本地访问地址，浏览器打开该地址能进入 DataAgent 界面。

常见问题

Q：为什么没有第 1 步的安装命令？

A：README 的快速开始只节选了启动服务部分，并指明完整安装配置见 docs/QUICK_START.md，请以该文档为准补齐模型与数据源配置。

Q：前端用什么包管理器？

A：README 明确使用 pnpm，需先进入 data-agent-frontend-nuxt 目录，执行 pnpm install 后再 pnpm dev。

Q：可以接哪些大模型？

A：项目全面兼容 OpenAI 接口规范的对话与 Embedding 模型，支持私有化部署或接入 Qwen、Deepseek 等主流大模型服务。

Q：支持 MCP 吗？

A：支持。项目原生支持 MCP（Model Context Protocol），可作为 MCP 服务器无缝集成到 Claude Desktop 等生态工具中。

Q：有 Docker 部署方式吗？

A：README 节选中未提供 Docker 相关命令，不要自行假设镜像名与端口，请查阅 docs/QUICK_START.md 确认。

注意事项

后端与前端必须在两个独立终端分别启动，后端进程需保持运行。
完整安装与配置以 docs/QUICK_START.md 为准，本教程仅覆盖 README 中出现的启动命令。
README 未给出默认端口、配置项名称与 API Key 写法，请勿凭猜测填写。
Python 深度分析依赖 Spring AI Alibaba Sandbox 的任务级容器执行环境。

核心亮点

基于 Spring AI Alibaba，Java 团队可沿用现有 Spring Boot 工程和依赖注入体系，集成成本低
提供智能体工具调用与数据访问的封装，能较快搭出自然语言取数、分析问答的原型
背靠 Spring AI Alibaba 生态，模型接入、函数注册等环节有统一抽象，便于替换模型或扩展数据源

不足之处

项目仍处成长阶段，API 和模块结构可能随版本调整，生产使用需关注兼容性
文档与示例以中文社区为主，英文资料和第三方教程相对有限

适用场景

企业内部数据平台增加对话式取数入口，业务人员用自然语言查指标
Java 微服务中嵌入智能体，自动调用数据库工具生成分析结论
教学或原型验证场景，快速演示 Spring AI 工具调用与 Agent 编排

替代项目

LangChain4j、Spring AI

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