SpringAI 搭建智能体（二）：搭建客服系统智能体

在现代人工智能应用中，智能体（Agent） 是一个重要的概念，它的核心能力是自主性与灵活性。一个智能体不仅能够理解用户的需求，还能拆解任务、调用工具完成具体操作，并在复杂场景中高效运行。在本篇博客中，我们将围绕一个基于 Spring AI 的智能体实现，深入探讨智能体的概念、构建流程以及实际应用场景。

1. 什么是智能体？

智能体是一种能够根据目标自主执行任务的系统。与传统的 AI 模型生成内容的模式不同，智能体通过整合语义理解、任务分解和工具调用等功能，具备以下特征：

目标驱动：智能体能够根据输入指令明确任务目标。
任务拆解：将复杂任务分解为多个子任务。
工具调用：根据任务需求动态选择并调用工具。
自适应性：根据上下文调整行为，处理动态变化的环境。

智能体 vs 传统 AI

传统 AI 通常专注于单一功能（如文本生成、分类任务等），而智能体是一个更高层次的概念，它整合了多个功能模块，能够在复杂场景中完成多步骤任务。

2. 智能体的核心功能

在一个智能体系统中，核心功能包括：

语义解析：理解用户输入，明确任务目标。
工具管理：维护一组工具及其描述，供智能体调用。
任务执行：动态调用工具完成任务，并整合结果。
结果生成：将工具返回的结果组合成易于理解的输出。

3. 基于 Spring AI 的智能体架构

我们基于 Spring AI 实现了一个完整的智能体系统，其架构如下：

3.1 核心组件

工具接口（Tool Interface）
每个工具都实现一个统一的接口，包含名称、描述、支持状态和执行逻辑等。
工具管理器（Tool Manager）
用于维护工具列表并提供工具调用的功能。
语义分析模块（Semantic Analysis）
调用 ChatGPT 等语言模型，解析任务并生成格式化的任务步骤。
智能体核心（Agent Core）
负责任务拆解、工具调用和结果整合，是智能体的“大脑”。

3.2 智能体执行流程

用户输入：
用户通过系统输入任务描述，例如：
```
查询北京的天气，并获取推荐的景点信息。
```
工具列表生成：
系统将工具的名称、描述和支持状态提供给语义分析模块。
任务解析：
语义分析模块（基于 ChatGPT）解析任务，并生成 JSON 格式的任务步骤，例如：
```
[{"toolName": "weather", "input": "Beijing"},{"toolName": "tourism", "input": "Beijing"}
]
```
工具调用：
智能体根据任务步骤依次调用对应工具，并获取结果。
结果整合：
将工具返回的结果整合成最终输出，返回给用户。

4. 实际应用场景

4.1 智能客服

智能体可以根据用户问题调用多个工具完成复杂的客服任务。

示例：用户输入：

查询上海今天的天气，并推荐适合的活动。

工具调用：
1. WeatherTool 查询天气。
2. ActivityRecommendationTool 提供活动推荐。

输出结果：

上海今天晴天，气温 26°C。推荐的活动有：游览外滩、参观上海博物馆。

4.2 数据处理与分析

在数据处理场景中，智能体可以调用数据清洗、分析和可视化工具，完成复杂的数据管道任务。

示例：用户输入：

对销售数据进行清洗，然后计算过去一年的月度增长率。

工具调用：
1. DataCleaningTool 处理数据。
2. GrowthAnalysisTool 计算增长率。

输出结果：

数据已清洗。过去 12 个月的月度增长率为：10%、12%、8%...

4.3 自动化运维

在运维场景中，智能体可以调用状态检查、日志分析和自动化脚本执行工具。

示例：用户输入：

检查所有服务器的状态，如果有异常，重新启动服务。

工具调用：
1. HealthCheckTool 检查服务器状态。
2. RestartServiceTool 重新启动异常服务。

输出结果：

检查完成。服务器 2 和 5 状态异常，已成功重启服务。

5. 智能体的优势

5.1 灵活性

通过语义解析和动态工具调用，智能体能够灵活处理多样化的任务。

5.2 可扩展性

新增工具只需实现工具接口并注册到工具管理器，无需改动核心逻辑。

5.3 可解释性

每个工具调用和结果整合过程都清晰透明，便于调试和改进。

6. 示例代码

以下是客服智能体实现的核心代码示例：

工具接口与实现

public interface Tool {String getName();String getDescription();boolean isSupported();String execute(String input);
}@Component
public class WeatherTool implements Tool {@Overridepublic String getName() {return "weather";}@Overridepublic String getDescription() {return "查询指定城市的天气";}@Overridepublic boolean isSupported() {return true;}@Overridepublic String execute(String input) {return "The weather in " + input + " is sunny and 25°C.";}
}

语义分析模块

@Component
public class ChatGPTService {// 调用 ChatGPT API 的逻辑public String analyze(String task, String toolsList) {// 调用 OpenAI 接口返回任务步骤return "[{\"toolName\": \"weather\", \"input\": \"Beijing\"}]";}
}

智能体核心逻辑

@Component
public class Agent {private final ToolManager toolManager;private final ChatGPTService chatGPTService;@Autowiredpublic Agent(ToolManager toolManager, ChatGPTService chatGPTService) {this.toolManager = toolManager;this.chatGPTService = chatGPTService;}public String execute(String task) {String toolsList = toolManager.getToolsDescription();String stepsJson = chatGPTService.analyze(task, toolsList);List<TaskStep> steps = parseSteps(stepsJson);List<String> results = new ArrayList<>();for (TaskStep step : steps) {results.add(toolManager.executeTool(step.getToolName(), step.getInput()));}return String.join("\n", results);}
}

代码实现

import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@Component
public class AdvancedSemanticAgent {private final ToolManager toolManager;private final ChatGPTService chatGPTService;@Autowiredpublic AdvancedSemanticAgent(ToolManager toolManager, ChatGPTService chatGPTService) {this.toolManager = toolManager;this.chatGPTService = chatGPTService;}// 核心执行逻辑public String execute(String task) {// 使用 ChatGPT 进行语义解析，生成任务步骤List<TaskStep> steps = parseTaskWithChatGPT(task);// 执行每一步任务List<String> results = new ArrayList<>();for (TaskStep step : steps) {String result = toolManager.executeTool(step.getToolName(), step.getInput());results.add(result);}// 整合结果return combineResults(results);}// 使用 ChatGPT 解析任务private List<TaskStep> parseTaskWithChatGPT(String task) {String toolList = generateToolListDescription();String prompt = "以下是可用工具列表及其描述，请根据任务选择合适的工具并生成任务步骤。" +"返回结果为 JSON 数组，每个对象包含工具名称（toolName）和输入参数（input）。" +"忽略工具列表中标注为不支持的工具。\n\n" +"任务描述：" + task + "\n\n" +"工具列表：" + toolList;String response = chatGPTService.generateResponse(prompt);// 解析 ChatGPT 返回的 JSONreturn parseStepsFromResponse(response);}// 生成工具列表的描述private String generateToolListDescription() {List<Tool> tools = toolManager.getAvailableTools();StringBuilder toolListBuilder = new StringBuilder();for (Tool tool : tools) {toolListBuilder.append("- 工具名称: ").append(tool.getName()).append(", 描述: ").append(tool.getDescription()).append(", 示例入参: ").append(tool.getExampleInput()).append(", 是否支持: ").append(tool.isSupported() ? "支持" : "不支持").append("\n");}return toolListBuilder.toString();}// 解析 ChatGPT 返回的 JSONprivate List<TaskStep> parseStepsFromResponse(String response) {List<TaskStep> steps = new ArrayList<>();try {ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();steps = mapper.readValue(response, new TypeReference<List<TaskStep>>() {});} catch (Exception e) {throw new RuntimeException("解析任务步骤失败：" + e.getMessage(), e);}return steps;}// 整合结果private String combineResults(List<String> results) {return String.join("\n", results);}// 定义子任务步骤static class TaskStep {private String toolName;private String input;// Getters 和 Setterspublic String getToolName() {return toolName;}public void setToolName(String toolName) {this.toolName = toolName;}public String getInput() {return input;}public void setInput(String input) {this.input = input;}}
}

工具接口与管理器

工具接口扩展

扩展工具接口，增加工具描述和支持状态。

public interface Tool {String getName();String getDescription(); // 返回工具的描述String getExampleInput(); // 返回工具的示例入参boolean isSupported(); // 工具是否被支持String execute(String input);
}

工具实现示例

假设我们有三个工具：WeatherTool（支持）、DatabaseTool（支持）、UnsupportedTool（不支持）。

WeatherTool

@Component
public class WeatherTool implements Tool {@Overridepublic String getName() {return "weather";}@Overridepublic String getDescription() {return "查询指定城市的天气信息";}@Overridepublic String getExampleInput() {return "城市名称，例如 'New York'";}@Overridepublic boolean isSupported() {return true;}@Overridepublic String execute(String input) {return "The weather in " + input + " is sunny and 25°C.";}
}

DatabaseTool

@Component
public class DatabaseTool implements Tool {@Overridepublic String getName() {return "database";}@Overridepublic String getDescription() {return "查询数据库中的相关记录";}@Overridepublic String getExampleInput() {return "查询条件，例如 'customer:12345'";}@Overridepublic boolean isSupported() {return true;}@Overridepublic String execute(String input) {return "Query result for input [" + input + "]: {id: 1, name: 'Spring AI'}";}
}

UnsupportedTool

@Component
public class UnsupportedTool implements Tool {@Overridepublic String getName() {return "unsupported";}@Overridepublic String getDescription() {return "这是一个不支持的工具";}@Overridepublic String getExampleInput() {return "无";}@Overridepublic boolean isSupported() {return false;}@Overridepublic String execute(String input) {throw new UnsupportedOperationException("This tool is not supported.");}
}

工具管理器扩展

@Component
public class ToolManager {private final List<Tool> tools;@Autowiredpublic ToolManager(List<Tool> toolList) {this.tools = toolList;}public List<Tool> getAvailableTools() {return tools;}public String executeTool(String toolName, String input) {return tools.stream().filter(tool -> tool.getName().equals(toolName)).findFirst().orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("Tool not found: " + toolName)).execute(input);}
}

示例执行流程

工具列表

通过工具管理器提供给 ChatGPT 的工具列表如下：

工具列表：
- 工具名称: weather, 描述: 查询指定城市的天气信息, 示例入参: 城市名称，例如 'New York', 是否支持: 支持
- 工具名称: database, 描述: 查询数据库中的相关记录, 示例入参: 查询条件，例如 'customer:12345', 是否支持: 支持
- 工具名称: unsupported, 描述: 这是一个不支持的工具, 示例入参: 无, 是否支持: 不支持

输入任务

用户输入任务：

获取纽约的天气，并查询与天气相关的数据库记录。

ChatGPT 返回的结果

[{"toolName": "weather", "input": "New York"},{"toolName": "database", "input": "weather:New York"}
]

工具调用结果

智能体调用工具并返回结果：

The weather in New York is sunny and 25°C.
Query result for input [weather:New York]: {id: 1, name: 'Spring AI'}

7. 未来展望

随着 AI 模型和工具生态的不断发展，智能体将进一步扩展到以下领域：

多模态任务：支持文本、图像、语音等多种输入与输出。
学习与优化：通过强化学习优化任务拆解和工具调用策略。
全局规划：在任务间建立依赖关系，优化多任务执行流程。

智能体是 AI 应用发展的重要方向，其灵活性和扩展性为解决复杂问题提供了强大的工具。

8. 总结

通过引入智能体的概念和实践，我们展示了如何构建一个灵活、高效的系统，完成复杂任务。智能体结合 Spring AI 提供的工具管理和语义分析能力，成为连接用户需求和执行逻辑的桥梁。未来，智能体将在更多场景中展现其强大的应用潜力，为智能化发展注入新动力。