AI技术正重塑行业，但许多开发者仍感落地困难。这篇文章通过一个具体的Spring Boot案例，展示了如何利用Java生态快速构建AI Agent。它不仅提供了清晰的代码示例，还解决了多轮对话等关键问题，为开发者提供了一条将AI能力集成到现有业务中的切实可行路径。
智能速览
核心依赖仅三个，实现AI Agent开发门槛低。
通过@Tool注解，可快速集成业务功能为AI工具。
使用WebFlux实现SSE流式响应，提升前端交互体验。
简单配置即可实现Agent的多轮对话与记忆功能。
AI Agent能自动化处理如订单汇总、考勤豁免等内部任务。
精华内容
AI Agent并非遥不可及，借助Spring Boot的成熟生态，Java开发者可以轻松地将AI意图识别与业务逻辑相结合，打造出强大的自动化工具。
核心依赖与准备
构建AI Agent的核心依赖非常精简，仅需三个关键组件。`spring-ai-openai-spring-boot-starter`负责与OpenAI等大模型进行交互，是AI能力的基础。`spring-ai-tool`提供了函数调用支持，是实现Agent工具化的关键。`spring-boot-starter-webflux`则用于支持流式响应，确保前端交互的即时性和流畅感。这三个依赖共同构成了开发的基础框架，显著降低了入门门槛。
创建业务工具
将业务逻辑封装成AI可调用的工具非常简单。通过创建一个普通类并使用`@Component`注解交由Spring管理，然后在方法上添加`@Tool`注解并描述其功能，该方法就成为了AI的工具函数。
例如，创建一个`WeatherTool`类，其中的`getWeather`方法通过`@Tool(description = “根据城市查询当前气温，单位摄氏度”)`定义了其功能。方法的参数则通过`@ToolParam`注解进行描述。Spring AI会自动将这些注解信息生成JSON Schema，并传递给大模型，使其理解何时以及如何调用此工具。开发者只需在方法内部实现具体的业务逻辑即可。
构建Agent接口
Agent的对外接口可以是一个REST控制器。推荐使用`WebFlux`构建的流式接口，通过`MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE`返回SSE（Server-Sent Events）流，让前端能够实时接收到AI生成的每一个字符，体验更丝滑。
控制器中，通过`ChatClient.create(chatModel)`创建聊天客户端，使用`.user(q)`传入用户问题，并通过`.tools(weatherTool)`将之前创建的工具注册进去。最后调用`.stream().content()`即可启动流式对话。整个过程代码清晰，将复杂的AI交互流程封装得很好。
实现多轮记忆
要让Agent具备记忆能力以支持多轮对话，配置也极为简便。只需在配置文件中添加两行：`spring.ai.chat.memory.type=redis`指定使用Redis作为记忆存储，以及`spring.redis.host=localhost`配置Redis地址。
配置生效后重启应用，Spring AI会自动管理对话上下文。用户可以进行连续提问，例如在询问“杭州天气怎么样”后，接着问“那昨天呢？”，Agent能够理解上下文，无需用户再次提供“杭州”和“昨天”这些信息，就能准确调用工具并回答，实现了真正智能的连续对话。
通过这个实例，可以看到用Spring Boot开发AI Agent的简洁与高效。它将复杂的AI交互流程转化为清晰的代码结构，降低了Java技术栈的AI开发门槛。未来，开发者可以将这种模式扩展到更复杂的业务场景中，探索AI在企业自动化领域的无限可能。你准备好用代码赋予AI新的能力了吗？
