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个人实战：多 Agent+Skills+SpringAI 搭建自主决策智能体

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，单一模型在处理复杂任务时往往显得力不从心，尤其是在需要长期记忆、工具调用以及多步骤推理的场景下。为了突破这一瓶颈，基于“多智能体”协作的架构逐渐成为主流。在本次个人实战项目中，我尝试结合 SpringAI 的强大集成能力与多智能体协作模式，搭建了一套具备自主决策能力的智能体系统。这套系统不仅能理解人类指令，还能像一家精密运作的“虚拟公司”一样，通过不同角色的智能体分工协作，自动化地完成高质量文章的生成。以下是我在架构设计、功能实现与实战过程中的深度复盘。

一、 架构设计：从单体智能到群体协作

传统的开发方式往往是一个大而全的 Prompt 包揽所有任务，这种方式在处理长文本生成时容易逻辑混乱。因此，我确立了以“Agent（智能体）+ Skill（技能）+ Tool（工具）”为核心的多层架构。

在这个架构中，SpringAI 充当了底层的基础设施，它屏蔽了不同大模型厂商（如 OpenAI、Azure、阿里云等）的 API 差异，提供了统一的接口，让我能够专注于业务逻辑的构建。系统的核心不再是单一的 Chat Client，而是一个“指挥官”和多个“专才”的组合。

我设计了三个核心 Agent：首先是“主编 Agent”，负责接收用户的模糊指令（例如“写一篇关于人工智能未来趋势的文章”），进行任务拆解，规划文章的骨架（大纲），并分发任务；其次是“研究员 Agent”，它不具备写作能力，但配备了联网搜索和 RAG（检索增强生成）技能，负责收集最新的数据、案例和技术细节；最后是“作家 Agent”，它拥有极强的文笔生成 Skill，负责将收集到的素材根据大纲填充为连贯的段落。三个 Agent 通过 SpringAI 的 Chat Memory 机制共享上下文，确保信息传递的准确性。

二、 技能封装：赋予智能体“手脚”

光有大脑是不够的，Agent 必须具备执行具体任务的能力。在 SpringAI 的生态中，我通过 Function Calling（函数调用）机制为 Agent 绑定了特定的 Skill。

对于“研究员 Agent”，我定义了 WebSearch 和 ReadPage 两个 Skill。当主编 Agent 提出需要“2024年最新的 AI 算力数据”时，SpringAI 会自动将这一自然语言意图转化为对 WebSearch 函数的调用，执行 Python 脚本或调用搜索 API，将非结构化的网页文本转化为结构化数据返回给 Agent。这个过程是完全自主的，不需要人工干预。而对于“作家 Agent”，我封装了 CreativeWriting Skill，其中包含了对文风（幽默、专业、学术）的预设提示词模板，确保生成的内容符合主编的要求。

这种“技能化”的设计极大地提升了系统的复用性。每一个 Skill 都是一个独立的组件，可以随时插拔。例如，如果需要生成一篇技术文档，我只需将“作家 Agent”的 Skill 切换为 MarkdownFormatting 即可，而不需要重新编写整个 Agent 的逻辑。

三、 自主决策流程：智能体的“思考链”

本项目的核心亮点在于“自主决策”。当用户输入一个指令后，系统并非立即生成文本，而是启动了一段复杂的思考链路。

第一步是意图识别与规划。“主编 Agent”会先分析需求，判断这是一篇新闻报道还是深度分析。如果是深度分析，它会意识到需要数据支持，于是自动触发协作流程。

第二步是动态调度。主编生成大纲后，系统并不会机械地按顺序执行，而是根据内容的复杂性动态调整。例如，对于某些热门话题，“研究员 Agent” 可能搜索到了大量相互矛盾的观点。此时，SpringAI 的 Prompt 模板中预设的“批判性思维”指令会发挥作用，引导 Agent 对信息进行筛选和验证，甚至进行二次搜索来交叉验证，直到信息可信度达标。

第三步是迭代与优化。当“作家 Agent”完成初稿后，“主编 Agent” 不会直接输出，而是扮演“审稿人”角色。它会检查文章的逻辑连贯性、字数要求以及是否遗漏了关键点。如果发现不足，它会生成具体的修改指令，反馈给作家 Agent 进行重写。这种“生成-评估-修改”的闭环，正是模拟了人类团队的工作流，极大地提升了最终交付内容的质量。

四、 实战总结与展望

通过这次实战，我深刻体会到了 SpringAI 在 Java 生态中构建 AI 应用的便捷性。它让我能够用熟悉的面向对象思想（OOP）来管理 AI Agent，将智能体视为一个个对象，将 Skill 视为方法。这种编程范式的转变，使得复杂的 AI 系统变得井井有条。

在测试过程中，这套多 Agent 系统展现出了惊人的鲁棒性。面对“写一篇关于量子计算在金融领域应用”这样冷门的主题，它能自主拆解为“量子计算原理”、“金融市场现状”、“结合案例分析”三个子任务，分别交由最擅长的 Agent 处理，最终生成的文章结构严谨、数据详实，远超单一模型生成的水平。

当然，目前的系统仍有优化空间，例如 Agent 之间的通信延迟问题，以及在极端情况下的死循环处理。但总体而言，多 Agent + Skills + SpringAI 的架构，为实现真正自主的“超级智能”提供了一条极具可行性的路径。这不仅仅是一个代码demo的跑通，更是对未来软件开发模式的一次预演——未来的软件，或许不再是死板的代码，而是一群拥有各自技能、能够自主协作的数字员工。