大家好，我是秃头哥，一名 Java 后端程序员，每天开心撸 CRUD、调 RAG 问答、搭 Spring Boot+Elasticsearch 知识库，本来安安稳稳过日子。

然后，今天突变…

老板直接把我叫到工位，甩下死命令：

“咱们派聪明现在只能做 RAG 问答，你立刻马上给它升级成 Agent，要能自己 tool use、自己 ReAct 那种！限你一天搞定！”

WC，WC，WC……

一天？你当 Agent 是装个插件就完事的？我当场就想甩脸反抗，说这根本不可能！

结果老板根本不懂技术，只知道市面上 “Agent” 满天飞，所有项目必须蹭 Agent 概念，反抗直接无效！

我低声说：“老板，一天根本做不完，Agent 要工具调用、决策循环、记忆管理，很复杂……”

老板大声吼：“不会就学！招新不要钱吗？不想干就 G！”

想到上有老下有小，打工人只能低头

唉，只能硬着头皮猛猛干！

好在我之前肝过一个类似 Claude Code 的 Agent 项目 ——PaiCLI，从 ReAct 循环到 Chrome Devtools MCP 都跑通了，工具调用、决策循环、记忆管理全熟。

赶紧掏出Claude Code+DeepSeek V4 / Codex+GPT-5.5，开干！

先搞懂：派聪明 RAG 原本是啥？

基于Spring Boot 3.4 + Elasticsearch 8.10 + DeepSeek API的 RAG 知识库，核心流程就 4 步：

用户提问 → 混合检索 → 拼装上下文 → 大模型生成回答

整个问答入口在 ChatHandler.java，关键方法是 processMessage：

public void processMessage(String userId, String userMessage,                            WebSocketSession session) {     // 1. 拿到对话历史     List<Map<String, String>> history = getConversationHistory(userId);     // 2. 混合检索：向量相似度 + BM25 关键词     List<SearchResult> results = hybridSearchService         .searchWithPermission(userMessage, userId, 5);     // 3. 把检索结果拼成上下文     String context = buildContext(results);     // 4. 调 DeepSeek 生成回答，流式返回     deepSeekClient.streamResponse(userId, userMessage, context,         history, chunk -> sendToWebSocket(session, chunk)); }

检索用的是 HybridSearchService，策略是KNN 向量搜索 + BM25 重打分 + 权限过滤：

public List<SearchResult> searchWithPermission(String query,                                                String userId, int topK) {     // KNN 向量搜索（30x 候选窗口）+ BM25 重打分     SearchResponse response = elasticClient.search(s -> s         .index("knowledge_chunks")         .knn(k -> k.field("embedding").queryVector(embedQuery(query))             .numCandidates(topK * 30).k(topK * 5))         .query(q -> q.bool(b -> b             .should(textMatch(query))             .filter(permissionFilter(userId))         )),         SearchResult.class     );     return parseResults(response, topK); }

原来的致命问题：

用户说 “帮我把知识库里关于 Spring AI 的文档整理成一份摘要”，派聪明只能做一次检索然后把原文片段返回，不会判断、不会合并、不会结构化输出。

这就是RAG 和 Agent 的根本区别：

RAG 是被动问答；Agent 是主动决策加执行，能自己动手干活！

第一步：给 RAG 加上工具调用（Tool Calling）

原理：给大模型配一组 Tool，定义名称、功能、输入参数，让模型自己判断用哪个工具。

直接复用 PaiCLI 的ToolRegistry，注册4 个核心 Tool：

1. 1.search_knowledge：知识库文档搜索
2. 2.generate_summary：摘要生成
3. 3.submit_feedback：答案反馈
4. 4.knowledge_stats：知识库统计

核心search_knowledge工具代码：

tools.put("search_knowledge", new Tool(     "search_knowledge",     "在知识库中搜索相关文档片段，返回最匹配的结果",     createParameters(         new Param("query", "string", "搜索关键词", true),         new Param("topK", "integer", "返回结果数量，默认5", false)     ),     args -> {         int topK = args.containsKey("topK") ?             Integer.parseInt(args.get("topK")) : 5;         List<SearchResult> results = hybridSearchService             .searchWithPermission(args.get("query"), currentUserId, topK);         return formatSearchResults(results);     } ));

这一步干完，派聪明从 “只会答” 变成 “能主动干活”！

用户让整理 RAG 摘要，Agent 直接调用generate_summary，先搜再总结，输出结构化内容。

第二步：加上 ReAct 决策循环

ReAct = Reasoning + Acting，核心思想：思考该做什么 → 执行操作 → 观察结果 → 再思考下一步，直到任务完成。

PaiCLI 的Agent.java里核心逻辑约 100 行，靠while(true)循环驱动：

// 简化版ReAct循环 while (true) {     // 1. 传入对话历史+工具列表，让大模型决策     ModelResponse resp = deepSeekClient.call(history, tools);     // 2. 判断是否需要调用工具     if (resp.hasToolCalls()) {         // 执行工具，把结果加入历史         ToolResult result = toolRegistry.execute(resp.getToolCalls());         history.add(buildToolMessage(result));         // 推送状态到前端         sendToolStatus(session, resp.getToolCalls().get(0).getName(), "executing");     } else {         // 3. 无工具调用，直接返回最终答案         sendFinalAnswer(session, resp.getContent());         break;     }     // 预算控制：防止死循环     if (agentBudget.isExceeded()) break; }

真实任务流程示例：用户：帮我搜一下知识库里有没有 RAG 相关的文档，有的话整理成一份摘要。

1. 1.第一轮：思考→调用search_knowledge搜 RAG
2. 2.第二轮：观察有结果→调用generate_summary生成摘要
3. 3.第三轮：任务完成→返回最终回答

关键兜底：设最大循环次数 + token 上限，不确定就问用户，不瞎调用工具！

第三步：加上 Memory 记忆管理

原来的对话只存最近几轮，跨会话就忘，升级双层记忆：

1. 1.短期记忆：管理当前任务上下文，token 超了就压缩早期对话为摘要
2. 2.长期记忆：存 Redis，记用户偏好，跨会话也能记住

短期记忆：复用conversationHistory，token 超阈值则保留最近 3 轮，早期转摘要。

长期记忆：存入 Redis，key=ltm:{userId}:{timestamp}，30 天过期，新会话自动注入。

第四步：Review + 测试，一天极限搞定

先用 Claude Code+Opus 4.7 做代码 Review，重点查：

1. 1.ReAct 循环死循环风险
2. 2.Tool 执行异常处理
3. 3.WebSocket 线程安全
4. 4.记忆持久化数据一致性

然后跑4 个核心测试用例，全量通过：

最后：这个项目怎么写进简历？

帮大家整理好简历直抄版，面试直接用：

项目名称：派聪明 AI 知识库（PaiSmart）

项目简介：基于 Spring Boot 3.4 + Elasticsearch 8.10 + DeepSeek API 的企业级 AI 知识库系统，从纯 RAG 架构升级为 Agent 架构。

技术栈：Spring Boot 3.4、Spring WebFlux、Elasticsearch 8.10、Redis 7.0、MinIO、DeepSeek V4 API、WebSocket

核心职责：

1. 1.构建混合检索引擎，KNN 向量 + BM25 重打分，问答召回准确率 92%
2. 2.设计 Tool Calling 框架，注册 4 个核心工具，支持自主执行
3. 3.实现 ReAct 决策循环，完成多步复合任务无人工干预
4. 4.设计双层记忆架构，短期压缩 + 长期 Redis 持久化
5. 5.基于 WebSocket 实时推送 Agent 思考与工具调用状态

打工人真心感慨：

谁懂啊，老板不懂技术乱提需求，一天极限升级 Agent，全靠之前的技术积累 + AI 工具硬撑！

等我技术再牛逼点，再也不接这种拍脑袋的紧急需求！

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