Java后端如何快速接入大模型？Spring AI Alibaba教程，建议收藏学习

Spring AI Alibaba是阿里云开源的Java AI应用开发框架，基于Spring AI构建，帮助Java开发者轻松集成大模型能力。它提供三大核心场景支持：ChatBot对话机器人、Workflow工作流编排和Multi-Agent多智能体协作。框架具备低门槛工作流引擎、企业级"开箱即用"能力和清晰的多智能体协作机制，通过简单三步即可上手。特别适合企业内部知识库问答、智能客服和多步骤推理自动化等场景，最大价值在于无需重构现有技术栈即可快速接入大模型能力。

作为 Java 后端开发者，你是否也曾羡慕 Python 生态里 LangChain 的便捷？是否一直在寻找一款能贴合 Spring 技术栈、轻松集成大模型能力的工具？

现在，阿里云开源的Spring AI Alibaba给出了答案。这款框架让我们能用熟悉的 Spring Boot 方式，快速开发 ChatBot、工作流与多智能体应用，直接对接阿里云百炼平台的大模型（比如：通义千问）。

Spring AI Alibaba Github 地址：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/

今天就带大家深入聊聊，它到底能解决什么问题、该怎么用。

一、先搞懂：Spring AI Alibaba 是什么？

简单来说，Spring AI Alibaba 是基于 Spring AI 构建的 Java AI 应用开发框架，核心目标是帮 Java 团队跳过复杂的底层适配，直接聚焦 AI 业务开发。它主要解决三类核心场景需求：

核心场景	关键能力	典型应用
ChatBot 对话机器人	多轮对话、上下文记忆、流式输出	企业智能客服、内部知识问答助手
Workflow 工作流编排	基于图的流程设计、多步骤推理	研究报告自动生成、数据分析流程自动化
Multi-Agent 多智能体协作	Supervisor 中心化调度、Agent 职责拆分	复杂业务分工（如 “搜索 - 创作 - 审核” 协同）

二、为什么说它适合企业级开发？

不同于简单的 SDK 封装，Spring AI Alibaba 自带了一套生产级解决方案，这也是它最打动 Java 团队的地方：

1. 低门槛的工作流引擎

借鉴 LangGraph 设计思路，用 “节点 + 边” 的方式定义流程，代码直观、易调试，还支持可视化工具设计（可通过 Dify DSL 生成代码）。比如实现 “搜索→分析→判断是否继续” 的流程，代码只需几行：

StateGraph<WorkflowState> graph = new StateGraph<>(WorkflowState.class); graph.addNode("search", this::searchNode); // 搜索节点 graph.addNode("analyze", this::analyzeNode); // 分析节点 graph.addConditionalEdges("analyze", this::shouldContinue); // 条件判断边

企业级能力 “开箱即用”

不用自己搭基建，框架已集成阿里云生态的核心能力：

模型服务
对接阿里云百炼平台，支持通义千问等主流大模型
知识库
内置 RAG 方案，轻松实现企业私有知识库问答；
可观测性

集成 ARMS 和 Langfuse，能追踪调用链路、Token 消耗、LLM 调用耗时；

服务治理
通过 Nacos 实现 MCP 协议（Model Context Protocol）和 A2A 协议的服务发现与路由，这是目前 Java 生态里较完整的 MCP 和 A2A 实现。

3. 清晰的多智能体协作

采用 “Supervisor 中心化调度” 模式，避免 Agent 之间通信混乱。比如：一个内容生成场景，可拆分出 3 个职责明确的 Agent：

ResearchAgent：负责信息搜索；
WriterAgent：负责内容创作；
ReviewerAgent：负责质量审核；后续维护或扩展时，只需针对单个 Agent 调整即可。

三、3 步上手：实现一个简单的 AI 对话

作为 Spring 生态框架，它的使用方式和 Spring Boot 完全一致，新手也能快速入门：

1. 引入 Maven 依赖

在pom.xml中添加阿里云大模型的 starter 依赖：

<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId> </dependency>

配置 API Key

在application.yml中添加阿里云百炼的 API Key（需先在阿里云控制台申请）：

spring: ai: dashscope: api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY} # 建议通过环境变量注入，避免硬编码

编写服务代码

用@Autowired注入ChatClient，直接调用大模型：

@Service public class AIChatService { @Autowired private ChatClient chatClient; // 对话方法：输入用户消息，返回AI回复 public String chat(String message) { return chatClient.call(message); } }

至此，一个基础的 AI 对话功能就完成了。如果想体验多轮对话、图像生成、工具调用等完整功能，还可以直接运行官方的 Playground 示例：

# 克隆代码仓库 git clone https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git # 进入示例项目目录 cd spring-ai-alibaba-studio # 注入API Key export DASHSCOPE_API_KEY = your_own_key # 启动项目 mvn spring-boot:run

启动后访问``http://localhost:8080，就能直接体验框架的全部核心能力。

四、哪些场景适合用？选型建议看这里

第一、推荐使用场景

企业内部知识库问答系统（需 RAG 能力）；
需工具调用的智能客服（比如：对接订单系统、CRM）；
多步骤推理的自动化任务（比如：研究报告生成、审批流程）；
已使用 Spring Cloud 微服务，想集成大模型的项目。

第二、需谨慎评估的场景

高并发 C 端应用：需额外搭配缓存、限流策略，避免大模型推理延迟影响用户体验；
实时性要求极高的场景（比如：直播互动）：大模型推理有固有延迟，可能无法满足需求；
成本敏感项目：需提前评估 Token 消耗成本（可通过 ARMS 监控 Token 使用情况）。

第三、不建议使用的情况

团队以 Python 为主，已有成熟的 LangChain 方案（无需重复造轮子）；
需频繁切换多厂商模型（框架目前更侧重阿里云生态）；
小型项目：无需复杂工作流、可观测性，用简单 SDK 即可满足需求。

五、实际使用体验 & 总结

从实际开发角度看，Spring AI Alibaba 有两个很突出的优势：

贴合 Java 开发者习惯
依赖注入、配置管理、Bean 生命周期等都遵循 Spring 标准，不用学习新的开发范式；
降低 AI 应用门槛
工作流编排做了简化，即使不熟悉图编排，也能快速上手；可观测性集成成熟，生产环境排查问题更高效。

对于 Java 团队来说，它最大的价值在于，不用重构现有技术栈，就能快速接入大模型能力。目前项目还在快速迭代中，后续功能值得期待。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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