spring-ai-alibaba 是什么？

Spring AI Alibaba是一个用于构建智能体、工作流和多智能体应用的生产级框架。它为上下文工程、多智能体编排和基于图的工作流管理提供了强大的能力。

spring-ai-alibaba 是开源的吗？

是的，采用 Apache-2.0 许可证。

spring-ai-alibaba

活跃·★ 11.1k·Apache-2.0·更新于 2026-10-07

★ 最受欢迎★ 必备神器★ 时下流行

Spring AI Alibaba 是阿里巴巴推出的生产级框架，用于在 Java 中构建 Agent、工作流和多智能体应用。它基于 Spring AI 的核心概念（ChatModel、工具、MCP、消息），分为三层：内置上下文工程和人工介入支持的 Agent Framework；作为底层运行时、为长时间运行的有状态 Agent 提供持久化、工作流编排和流式输出的 Graph；以及支持可视化 Agent 开发、可观测性、评估和 MCP 管理的 Spring AI Alibaba Admin 平台。

它适合希望把 Agent 放进现有服务、而不是另起一套 Python 技术栈的 Java 和 Spring Boot 团队。多智能体编排内置了顺序、并行等模式；ReAct Agent 支持文本和图片输入，以及基于工具的图片或音频生成；还包含基于 WebSocket 的实时语音 Agent；A2A 支持结合 Nacos，可以实现分布式的 Agent 协作。支持阿里云百炼（DashScope）、OpenAI、DeepSeek 等多家模型服务。

上手方式：需要 JDK 17+ 和模型服务的 API Key。克隆仓库后运行 `./mvnw -pl examples/chatbot spring-boot:run` 启动聊天机器人示例，或者在 Spring Boot 项目中加入 `spring-ai-alibaba-agent-framework` 依赖和对应的模型 starter。

#智能体#工作流编排#多智能体系统#Spring AI#Java

功能特性

01多智能体编排

02上下文工程

03基于图的工作流运行时

04智能体间通信

05丰富的LLM和工具支持

为什么选择它

+天然适合 Java 和 Spring Boot 团队，沿用熟悉的 Spring AI 概念。

+Graph 运行时提供持久化和流式输出，适合长时间运行的有状态 Agent。

+提供多智能体模式、实时语音，以及结合 Nacos 的 A2A 分布式协作。

+Admin 平台支持可视化开发、可观测性和评估；采用 Apache-2.0 许可。

权衡点

!示例和默认配置以阿里云百炼（DashScope）为主，使用其他服务商需要额外配置。

!依赖 Java 和 Spring 生态，用于快速试验时比轻量的 Python 框架更重。

!最详细的文档大多发布在项目官网，而不在仓库中。

维护状况检查

活跃检查日期: 2026-10-26

最近提交: 2026-10-07
近 90 天提交数: 29
近 90 天发布数: 0
最新发布: v2.0.0-M1.1 (2026-06-25)
未关闭 issue: 180
近期 issue 至少有一条评论的比例: 6/14

近 12 周每周提交数

最早的一周在左边，最近 4 周为橙色。数据来源：GitHub 提交统计。

状态规则：GitHub 上已归档 = 已归档；最近提交在 90 天内 = 活跃；91 到 365 天 = 放缓；更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。

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issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。

兼容性

DashScope

原生支持

已通过文档验证

OpenAI

支持

已通过文档验证

DeepSeek

支持

已通过文档验证

Spring AI

原生支持

已通过文档验证

快速开始

$ git clone --depth=1 https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git

$ cd spring-ai-alibaba/examples/chatbot

$ export AI_DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key

$ mvn spring-boot:run

使用场景

↳构建包含多个交互智能体的复杂AI原生应用。

↳编排用于长期运行有状态AI智能体的复杂工作流。

↳开发需要高级上下文管理和人工干预支持的智能体。

spring-ai-alibaba

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#智能体#工作流编排#多智能体系统#Spring AI#Java

功能特性

01多智能体编排

02上下文工程

03基于图的工作流运行时

04智能体间通信

05丰富的LLM和工具支持

为什么选择它

+天然适合 Java 和 Spring Boot 团队，沿用熟悉的 Spring AI 概念。

+Graph 运行时提供持久化和流式输出，适合长时间运行的有状态 Agent。

+提供多智能体模式、实时语音，以及结合 Nacos 的 A2A 分布式协作。

+Admin 平台支持可视化开发、可观测性和评估；采用 Apache-2.0 许可。

权衡点

!示例和默认配置以阿里云百炼（DashScope）为主，使用其他服务商需要额外配置。

!依赖 Java 和 Spring 生态，用于快速试验时比轻量的 Python 框架更重。

!最详细的文档大多发布在项目官网，而不在仓库中。

维护状况检查

活跃检查日期: 2026-10-26

最近提交: 2026-10-07
近 90 天提交数: 29
近 90 天发布数: 0
最新发布: v2.0.0-M1.1 (2026-06-25)
未关闭 issue: 180
近期 issue 至少有一条评论的比例: 6/14

近 12 周每周提交数

最早的一周在左边，最近 4 周为橙色。数据来源：GitHub 提交统计。

状态规则：GitHub 上已归档 = 已归档；最近提交在 90 天内 = 活跃；91 到 365 天 = 放缓；更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。

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issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。

兼容性

DashScope

原生支持

已通过文档验证

OpenAI

支持

已通过文档验证

DeepSeek

支持

已通过文档验证

Spring AI

原生支持

已通过文档验证

快速开始

$ git clone --depth=1 https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git

$ cd spring-ai-alibaba/examples/chatbot

$ export AI_DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key

$ mvn spring-boot:run

使用场景

↳构建包含多个交互智能体的复杂AI原生应用。

↳编排用于长期运行有状态AI智能体的复杂工作流。

↳开发需要高级上下文管理和人工干预支持的智能体。

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