文章摘要： 本文介绍了从单Agent到多Agent协作的演进过程，重点讲解了Spring AI实现多Agent协作的三种模式。作者通过一个自动报销审批流程的实战案例，展示了如何将复杂任务拆解为多个专用Agent（OCR识别、规则校验、财务计算等），并采用Pipeline模式进行协作。文章详细说明了共享上下文的设计方法，以及如何使用Spring AI 1.0的特性（如.entity()自动反序列化）

本文介绍了如何利用Spring AI 1.0框架构建企业级AI Agent，实现自然语言处理HR系统操作。文章首先展示了Agent的实际效果：通过3行自然语言指令完成原本需要多次点击的HR系统操作。然后深入解析了Agent的核心机制ReAct框架（Reasoning+Acting循环），并对比了Java生态中Spring AI与LangChain4j两大框架的特点。文章提供了详细的实现步骤，包括项

本文介绍了如何利用Spring AI 1.0框架构建企业级AI Agent，实现自然语言处理HR系统操作。文章首先展示了Agent的实际效果：通过3行自然语言指令完成原本需要多次点击的HR系统操作。然后深入解析了Agent的核心机制ReAct框架（Reasoning+Acting循环），并对比了Java生态中Spring AI与LangChain4j两大框架的特点。文章提供了详细的实现步骤，包括项

本文介绍了如何利用Spring AI 1.0框架构建企业级AI Agent，实现自然语言处理HR系统操作。文章首先展示了Agent的实际效果：通过3行自然语言指令完成原本需要多次点击的HR系统操作。然后深入解析了Agent的核心机制ReAct框架（Reasoning+Acting循环），并对比了Java生态中Spring AI与LangChain4j两大框架的特点。文章提供了详细的实现步骤，包括项