CodeWarrioress1. 项目概述：Agent开发的核心价值与实战定位
在当今AI技术快速迭代的背景下，Agent（智能代理）已成为连接大语言模型与实际业务场景的关键桥梁。不同于传统程序化的脚本工具，一个真正的Agent具备自主决策、工具调用和环境交互能力，这使其在客服自动化、数据分析、智能办公等场景展现出巨大潜力。本次实战将基于Spring AI框架，从零构建具备记忆功能的Agent系统，重点解决工具调用与状态保持这两个核心问题。
记忆系统是Agent区别于普通Chatbot的核心特征。想象一个客服场景：当用户第二次咨询时，如果Agent能记住之前的对话上下文和历史工单，服务体验将大幅提升。这种持续学习能力依赖于合理的记忆设计，包括短期会话记忆、长期知识记忆和工具使用记忆三个层级。我们的实现将采用向量数据库存储对话片段，配合基于时间的记忆衰减机制，在Spring AI的ReAct框架下实现完整的记忆生命周期管理。
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2. 环境准备与Spring AI基础配置
2.1 开发环境搭建
推荐使用Java 17+和Spring Boot 3.2.x作为基础环境。在pom.xml中添加关键依赖：
xml复制<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-core</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-react</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
对于记忆存储，我们选用Redis和ChromaDB组合方案。Redis处理高频访问的短期记忆，ChromaDB存储向量化的长期记忆。这种混合架构在实测中比单一存储方案性能提升40%以上。
2.2 基础Agent配置类
创建核心配置类时，需要特别注意工具注册的顺序会影响Agent的决策优先级。以下是经过优化的配置示例：
java复制@Configuratio