本文基于spring-ai-alibaba框架，详解如何构建带RAG和Skills能力的智能体。通过营养分析师、知识库检索和技能加载三大实例，解决业务自动化问题，提供可复用的开发思路，适合Java开发者快速上手。
智能速览
添加spring-ai-alibaba-agent-framework等核心依赖
实现营养分析师智能体完成菜品分析工具调用
集成pgvector实现RAG知识库检索
通过ClasspathSkillRegistry加载Skills技能
智能体响应时间控制在12-17秒内
精华内容
深入探索智能体开发，从环境配置到实战部署，掌握RAG与Skills的集成技巧，提升业务自动化效率。
环境配置
开发需添加关键依赖：spring-ai-alibaba-agent-framework、dashscope、redisson和pgvector。配置文件设置端口8082，数据库连接使用PostgreSQL（端口54333），API密钥通过环境变量注入。Redis用于会话存储，配置最大连接数为8。
营养分析师
该智能体处理菜品输入，生成介绍、制作步骤、标签和营养数据。工具NutritionServiceTool保存结果为JSON格式，测试中分析醋溜土豆丝和虎皮尖椒，响应时间17.4秒，输出包含蛋白质含量1.5g和1.2g等数据。使用RedisSaver记录会话，确保状态持久化。
RAG集成
实现KnowledgeRetrievalTool检索pgvector向量库，默认返回Top 4文档。测试查询公司信息耗时12.2秒，检索到4个相关文档。智能体集成工具后，通过RagAgentController处理请求，使用默认提示词引导对话。
Skills加载
从classpath加载skills目录，注册funny-response和lily-dbmanager技能。SkillsAgentHook注入技能列表，测试中规范应答数据库操作，响应时间14.3秒。技能包括随机打油诗和参数化SQL更新，增强交互灵活性。
智能体开发显著提升了业务自动化效率，RAG强化知识检索能力，Skills扩展功能边界。未来可探索更多应用场景，但需平衡安全性与成本，确保高并发下的稳定性。
