Spring AI整合Qwen3.5：Java开发者构建AI代理的10个实战技巧

1. 项目概述

作为一名长期深耕Java生态的技术博主，我最近在探索Spring AI框架与Qwen3.5模型的整合应用。这个组合为Java开发者提供了构建AI代理的全新可能，但在实际落地过程中，我遇到了不少意料之外的"坑"。本文将完整记录从基础工具调用到复杂多步代理的实现过程，分享10个典型问题的解决方案。

1.1 技术栈选择

项目基于以下技术栈构建：

• Spring AI 1.1.3：2025年11月发布的版本，引入了ToolCallAdvisor等关键特性
• Spring Boot 3.4：提供基础的Web服务能力
• Java 21：使用现代Java特性
• Qwen3.5模型：包括本地运行的9B版本(Ollama)和远程27B版本(vLLM)

技术选型考量：Spring AI 1.1.x版本首次为Java开发者提供了不依赖Python的完整Agent构建能力，而Qwen3.5作为具有思维链能力的开源模型，在中文场景表现优异。

1.2 核心挑战

在实现过程中，主要面临以下技术挑战：

1. Qwen3.5的思维链特性与工具调用机制的冲突
2. 多步工具调用的循环控制问题
3. 对话状态管理在多用户场景下的隔离
4. 高并发环境下的线程安全问题
5. 流式响应与工具调用的兼容性问题

2. 环境准备与基础配置

2.1 依赖配置

首先需要在pom.xml中添加必要的依赖：

xml复制<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.1.3</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Ollama本地模型集成 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 对话记忆管理 -->
    <depend