Spring AI Alibaba 1.1.2 实战详解：全面掌握5大多Agent编排模式

大模型单打独斗效率低？试试多Agent编排。本文将详解Spring AI Alibaba 1.1.2提供的5种编排模式，助你构建高效AI协作系统。 Spring AI Alibaba 1.1.2 实战：5种多Agent编排模式完全指南 先说结论 单一AI模型处理复杂任务往往力不从心，采用多Agent分工协作才是更优解。 多Agent系统的核心优势在于： 查询任务由专用Agent处理 执行任务由专业Agent负责 结果由汇总Agent统一输出 这种多Agent编排架构能显著提升AI系统的专业性和效率。Spring AI Alibaba 1.1.2.2版本提供了五种编排模式：Supervisor、Routing、Handoffs、Skills和Workflow。下文将结合官方示例代码逐一解析。 一、Supervisor模式：中央调度系统 1.1 适用场景 当用户提出复合型需求时，如"安排明早9点的站会并邮件通知团队"，需要： 调用日历Agent安排会议 激活邮件Agent发送通知 整合结果返回用户 Supervisor模式正是为此类任务协调场景设计的中央调度系统。 1.2 核心API解析 实现要点：为子Agent配置name/description/systemPrompt/inputType四要素，再用AgentTool.getFunctionToolCallback()封装为工具。 关键API示例（摘录自SupervisorConfig.java）： // 第一步：构建子Agent ReactAgent orderAgent = ReactAgent.builder() .name("query_order") // 工具标识名 .description("查询订单状态。当用户询问订单、物流时调用。") // 功能描述 .systemPrompt("你是订单查询助手。根据用户提供的订单号查询订单状态。") // 专属提示词 .model(chatModel) .methodTools(orderQueryTools) // 绑定工具类 .inputType(String.class) // 输入类型 .build(); // 第二步：封装为可调用工具 AgentTool.getFunctionToolCallback(orderAgent) // 第三步：构建调度器 ReactAgent supervisorAgent = ReactAgent.builder() .name("personal_assistant") .systemPrompt("你是一个智能个人助手。你可以查询订单状态和发送通知。" + "将用户请求分解为合适的工具调用，协调结果。") .model(chatModel) .saver(memorySaver) // 记忆存储 .tools( AgentTool.getFunctionToolCallback(orderAgent), // 注册子Agent AgentTool.getFunctionToolCallback(notifyAgent)) .build(); 1.3 完整实现 POM依赖配置 1.1.2 1.1.2.2 1.1.2.2 com.alibaba.cloud.ai spring-ai-alibaba-starter-dashscope com.alibaba.cloud.ai spring-ai-alibaba-agent-framework 核心配置类 @Configuration public class SupervisorConfig { @Bean public MemorySaver memorySaver() { return new MemorySaver(); } @Bean public ReactAgent orderAgent(ChatModel chatModel, OrderQueryTools orderQueryTools) { return ReactAgent.builder() .name("query_order") .description("查询