本文介绍了Agent模式及其核心组件，重点分析了ReAct框架的实现原理。在Spring AI Alibaba中，ReactAgent通过LlmNode和ToolNode两个关键节点构建循环执行机制，利用模型function call功能实现工具调用。使用时需注意：1) model client需禁用自动执行工具；2) 状态流转必须以"messages"为键；3) 通过消息追加

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Spring AI Alibaba Graph 是一个面向 Java 开发者的工作流和多智能体框架，吸收了python 框架langchain(spring ai alibaba是在Spring ai框架做的扩展，Spring ai也是吸收了langchain设计 )、langGraph(srping ai alibaba graph是它的一个java版，官网有说明)。Spring AI Alib

【摘要】本文深入解读了Spring AI Alibaba中的ReflectAgent源码，重点分析了其设计原理和使用场景。文章首先推荐读者参考官方文档了解底层设计，然后通过流程图展示了ReflectAgent的工作流程。作者提供了官方示例代码，包括AssistantGraphNode和JudgeGraphNode两个核心节点的实现，演示了如何构建LLM节点、设置系统提示模板以及处理状态流转。这种A

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MCP（模型上下文协议）是一种标准化的协议，它让 AI 大模型能够以一种有组织的方式和外部工具、资源进行互动。它支持多种传输方式，这样在不同的环境下都能灵活使用。

【摘要】本文深入解读了Spring AI Alibaba中的ReflectAgent源码，重点分析了其设计原理和使用场景。文章首先推荐读者参考官方文档了解底层设计，然后通过流程图展示了ReflectAgent的工作流程。作者提供了官方示例代码，包括AssistantGraphNode和JudgeGraphNode两个核心节点的实现，演示了如何构建LLM节点、设置系统提示模板以及处理状态流转。这种A

Spring AI Alibaba DeepResearch项目是基于Spring AI Alibaba Graph组件构建的多智能体应用，支持用户意图识别、多轮对话、记忆功能等。系统包含11个协作节点，每个节点代表一个智能体，实现任务规划、信息检索、数据处理等功能。关键节点包括协调节点（识别任务类型）、重写扩展节点（优化查询）、研究团队节点（并行执行研究者与编码任务）和报告节点（整合结果）。项目

本文主要解析了 Spring AI 中的 MCP（Model Context Protocol） 的使用方式与核心机制，通过一个完整的 Demo 详细展示了 MCP 如何帮助开发者在统一的上下文模型协议下，高效地组织和管理大语言模型（LLM）的调用流程。文章首先介绍了 MCP 的设计初衷与在 Spring AI 架构中的定位，强调其作为模型调用的上下文协议层，负责封装模型请求、响应、提示词（Pro

该项目基于Spring AI Alibaba Graph组件开发了一个多智能体应用，支持用户意图识别、多轮对话、记忆存储和敏感词过滤等功能。核心组件PlannerNode负责任务分解，通过上下文判断能否直接生成报告或需要拆分子任务。系统采用严格的上下文评估标准，要求信息全面覆盖主题、具备足够深度和数量。任务分为需要网络搜索的研究步骤（数据收集）和不需要搜索的数据处理步骤（分析计算）。项目通过历史背