基于Spring AI构建具备记忆能力的智能Agent

1. 项目概述

在当今AI应用开发领域，构建能够自主完成复杂任务的智能代理（Agent）已成为技术前沿。与传统的"一问一答"式聊天机器人不同，真正的Agent需要具备工具调用、自主推理和多轮编排能力，而其中最关键的差异点在于记忆系统。本文将基于Spring AI框架，从零开始构建一个具备完整记忆能力的个人助理Agent。

这个项目将实现一个能查天气、查日期、查汇率、创建提醒的个人助理，并为其设计三层记忆架构：

• 工作记忆（Working Memory）：管理当前任务的中间状态
• 历史压缩（Semantic Memory）：解决长对话上下文窗口限制
• 长期记忆（Long-term Memory）：存储跨会话的用户偏好和重要信息

2. Agent基础构建

2.1 Spring AI核心组件

Spring AI通过几个关键抽象简化了Agent开发：

java复制@Configuration
public class AiConfig {
    
    @Bean
    public ChatModel chatModel() {
        return new DashScopeChatModel(apiKey);
    }
    
    @Bean
    public AssistantTools assistantTools() {
        return new AssistantTools();
    }
}

ChatModel是底层大模型接口，AssistantTools包含所有可调用工具。Spring AI会自动处理工具注册和多轮调用流程。

2.2 工具类设计原则

每个工具方法需要遵循明确的设计规范：

java复制@Tool(description = """
        查询指定城市的实时天气。
        适用场景：用户询问某城市当前天气、今天天气、是否需要带伞等问题。
        返回格式：城市、天气状况、温度范围、湿度、风力。
        注意事项：只查当前天气，不查天气预报。
        """)
public String getWeather(
        @ToolParam(description = "城市名，中文，例如：北京、上海、深圳") String city) {
    // 实现逻辑
}

关键设计要点：

1. 描述中明确使用场景、返回格式和边界限制
2. 参数描述提供具体示例
3. 方法实现保持单一职责

2.3 Agent核心逻辑

基础Agent的实现非常简洁：

java复制@Service
public class PersonalAssistantAgent {

    private final ChatClient chatClient;

    public PersonalAssistantAgent(ChatModel chatModel, AssistantTools tools) {