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阿里开源 Assistant Agent,助力企业快速构建答疑、诊断智能助手

发布日期:2026-01-09 18:55:16 浏览次数: 1543
作者:阿里云云原生

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阿里开源Assistant Agent,基于代码即行动范式,助力企业快速构建智能助手,实现复杂任务编排与安全执行。

核心内容:
1. 代码即行动与安全沙箱技术特性解析
2. 智能问答、工具调用等核心能力展示
3. 智能客服、运维助手等典型应用场景

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
图片

更多接入与使用方式,可查看文末微信与钉钉群,与官方维护团队取得联系。

📖 简介




Cloud Native

Assistant Agent 是一个基于 Spring AI Alibaba 构建的企业级智能助手框架,采用代码即行动(Code-as-Action)范式,通过生成和执行代码来编排工具、完成任务。它是一个能理解、能行动、能学习的智能助手解决方案,可帮助企业快速构建智能答疑客服、系统诊断、运维助手、业务助理、AIOps 等智能体。

仓库地址:spring-ai-alibaba/AssistantAgent


技术特性
  • 🚀代码即行动(Code-as-Action)Agent 通过生成并执行代码来完成任务,而非仅仅调用预定义工具,可以在代码中灵活编排、组合多个工具,实现复杂流程
  • 🔒安全沙箱AI 生成的代码在 GraalVM 多语言沙箱中安全运行,具备资源隔离能力
  • 📊多维评估通过评估图(Graph)进行多层次意图识别,精准指导 Agent 行为
  • 🔄Prompt 动态组装根据场景及前置评估结果动态注入上下文(经验、知识等)到 Prompt 中,灵活处理不同任务
  • 🧠经验学习自动积累成功经验,持续提升后续任务的表现
  • 快速响应熟悉场景下,跳过 LLM 推理过程,基于经验快速响应

Assistant Agent 能帮你做什么?

Assistant Agent 是一个功能完整的智能助手,具备以下核心能力:

  • 🔍智能问答支持多数据源统一检索架构(通过 SPI 可扩展知识库、Web 等数据源),提供准确、可溯源的答案
  • 🛠️工具调用支持 MCP、HTTP API(OpenAPI)等协议,灵活接入海量工具,可组合调用实现复杂业务流程
  • 主动服务支持定时任务、延迟执行、事件回调,让助手主动为你服务
  • 📬多渠道触达内置 IDE 回复,允许通过 SPI 可扩展钉钉、飞书、企微、Webhook 等渠道

为什么选择 Assistant Agent?

适用场景
  • 智能客服:接入企业知识库,智能解答用户咨询
  • 运维助手:对接监控、工单系统,自动处理告警、查询状态、执行操作
  • 业务助理:连接 CRM、ERP 等业务系统,辅助员工完成日常工作

💡 以上仅为典型场景示例。通过配置知识库和接入工具,Assistant Agent 可适配更多业务场景,欢迎探索。



整体工作原理

以下是 Assistant Agent 处理一个完整请求的端到端流程示例:


项目结构
assistant-agent/├── assistant-agent-common          # 通用工具、枚举、常量├── assistant-agent-core            # 核心引擎:GraalVM 执行器、工具注册表├── assistant-agent-extensions      # 扩展模块:│   ├── dynamic/               #   - 动态工具(MCP、HTTP API)│   ├── experience/            #   - 经验管理与快速意图配置│   ├── learning/              #   - 学习提取与存储│   ├── search/                #   - 统一搜索能力│   ├── reply/                 #   - 多渠道回复│   ├── trigger/               #   - 触发器机制│   └── evaluation/            #   - 评估集成├── assistant-agent-prompt-builder  # Prompt 动态组装├── assistant-agent-evaluation      # 评估引擎├── assistant-agent-autoconfigure   # Spring Boot 自动配置└── assistant-agent-start           # 启动模块

🚀 快速启动




Cloud Native


前置要求
  • Java 17+
  • Maven 3.8+
  • DashScope API Key

1. 克隆并构建
git clone https://github.com/alibaba/assistant-agent.gitcd assistant-agentmvn clean install -DskipTests

2. 配置 API Key
export DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here

3. 最小配置

项目已内置默认配置,只需确保 API Key 正确即可。如需自定义,可编辑 assistant-agent-start/src/main/resources/application.yml

spring:  ai:    dashscope:      api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY}      chat:        options:          model: qwen-max

4. 启动应用
cd assistant-agent-startmvn spring-boot:run

所有扩展模块默认开启并采用合理的配置,无需额外配置即可快速启动。


5. 配置知识库(接入业务知识)

💡 框架默认提供 Mock 知识库实现用于演示测试。生产环境需要接入真实知识源(如向量数据库、Elasticsearch、企业知识库 API 等),以便 Agent 能够检索并回答业务相关问题。

方式一:快速体验(使用内置 Mock 实现)

默认配置已启用知识库搜索,可直接体验:

spring:  ai:    alibaba:      codeact:        extension:          search:            enabled: true            knowledge-search-enabled: true  # 默认开启

方式二:接入真实知识库(推荐)

实现 SearchProvider 接口,接入你的业务知识源:

package com.example.knowledge;import com.alibaba.assistant.agent.extension.search.spi.SearchProvider;import com.alibaba.assistant.agent.extension.search.model.*;import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.*;@Component  // 添加此注解,Provider 会自动注册public class MyKnowledgeSearchProvider implements SearchProvider {    @Override    public boolean supports(SearchSourceType type) {        return SearchSourceType.KNOWLEDGE == type;    }    @Override    public List<SearchResultItemsearch(SearchRequest request) {        List<SearchResultItem> results = new ArrayList<>();        // 1. 从你的知识源查询(向量数据库、ES、API 等)        // 示例:List<Doc> docs = vectorStore.similaritySearch(request.getQuery());        // 2. 转换为 SearchResultItem        // for (Doc doc : docs) {        //     SearchResultItem item = new SearchResultItem();        //     item.setId(doc.getId());        //     item.setSourceType(SearchSourceType.KNOWLEDGE);        //     item.setTitle(doc.getTitle());        //     item.setSnippet(doc.getSummary());        //     item.setContent(doc.getContent());        //     item.setScore(doc.getScore());        //     results.add(item);        // }        return results;    }    @Override    public String getName() {        return "MyKnowledgeSearchProvider";    }}

常见知识源接入示例

🧩 核心模块介绍




Cloud Native


评估模块(Evaluation)

作用多维度意图识别框架,通过评估图(Graph)对信息进行多层次特质识别。

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐                    评估图 (Evaluation Graph) 示例                  ├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤                                                                    用户输入: "查询今日订单"                                                                                                                                                                               ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐        Layer 1 (并行执行)                                                ┌────────────┐         ┌────────────┐                            是否模糊?             输入改写                                 清晰/模糊            (增强)                                 └─────┬──────┘         └─────┬──────┘                        └─────────┼──────────────────────┼────────────────────────┘                                                                                 └──────────┬───────────┘                                                                                                 ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐        Layer 2 (基于改写内容,并行执行)                                      ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐                       检索经验      匹配工具      搜索知识                          有/无    │   │ 有/无         有/无                           └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘                   └─────────────────────────────────────────────────────────┘                                                                                                                                                   ┌────────────────────┐                                             整合不同维度评估结果                                                传递给后续模块                                                 └────────────────────┘                                                                                                  └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心能力

  • 双评估引擎:
  • LLM 评估:通过大模型进行复杂语义判断,用户可完全自定义评估 Prompt(customPrompt),也可使用默认 Prompt 组装(支持 descriptionworkingMechanismfewShots 等配置)
  • Rule-based 评估:通过 Java 函数实现规则逻辑,用户自定义 Function<CriterionExecutionContext, CriterionResult> 执行任意规则判断,适合阈值检测、格式校验、精确匹配等场景
  • 依赖关系自定义:评估项可通过 dependsOn 声明前置依赖,系统自动构建评估图按拓扑执行,无依赖项并行、有依赖项顺序执行,后续评估项可访问前置评估项的结果
  • 评估结果:支持 BOOLEANENUMSCOREJSONTEXT 等类型,传递给 Prompt Builder 驱动动态组装

Prompt Builder 模块

作用根据评估结果和运行时上下文,动态组装发送给模型的 Prompt。示例:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│                   Prompt Builder - 条件化动态生成                         │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│                                                                         ││  评估结果输入:                                                            ││  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐             ││  │ 模糊: 是  │ 经验: 有  │ 工具: 有  │ 知识: 无               │             ││  └────────────────────────────────────────────────────────┘             ││                    │                                                    ││                    ▼                                                    ││  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐     ││  │              自定义 PromptBuilder 条件匹配                       │     ││  │                                                                │     ││  │   模糊=是 ──────▶ 注入 [澄清引导 Prompt]                          │     ││  │   模糊=否 ──────▶ 注入 [直接执行 Prompt]                          │     ││  │                                                                │     ││  │   经验=有 ──────▶ 注入 [历史经验参考]                              │     ││  │   工具=有 ──────▶ 注入 [工具使用说明]                              │     ││  │   知识=有 ──────▶ 注入 [相关知识片段]                              │     ││  │                                                                │     ││  │   组合示例1: 模糊+无工具+无知识 ──▶ [追问用户 Prompt]               │     ││  │   组合示例2: 清晰+有工具+有经验 ──▶ [快速执行 Prompt]               │     ││  └────────────────────────────────────────────────────────────────┘     ││                    │                                                    ││                    ▼                                                    ││  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐     ││  │ 最终动态 Prompt:                                                │     ││  │ [系统提示] + [澄清引导] + [历史经验] + [工具说明] + [用户问题]        │     ││  └────────────────────────────────────────────────────────────────┘     ││                    │                                                    ││                    ▼                                                    ││              ┌──────────┐                                               ││              │   模型    │                                               ││              └──────────┘                                               ││                                                                         │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心能力

  • 多个 PromptBuilder 按优先级顺序执行
  • 每个 Builder 根据评估结果决定是否贡献、贡献什么内容
  • 支持自定义 Builder,根据业务需求定制 Prompt 逻辑
  • 非侵入式,在模型调用层拦截

对比传统方案


学习模块(Learning)

作用从 Agent 执行历史中自动提取并保存有价值的经验。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│                         学习模块工作流程                                   │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│                                                                         ││  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││  │                        Agent 执行过程                               │ ││  │                                                                    │ ││  │  输入 ──▶ 推理 ──▶ 代码生成 ──▶ 执行 ──▶ 输出                          │ ││  │   │        │          │         │        │                         │ ││  │   └────────┴──────────┴─────────┴────────┘                         │ ││  │                        │                                           │ ││  └────────────────────────┼───────────────────────────────────────────┘ ││                           ▼                                             ││              ┌────────────────────────┐                                 ││              │      学习上下文捕获      │                                 ││              │  - 用户输入             │                                 ││              │  - 中间推理步骤          │                                ││              │  - 生成的代码           │                                 ││              │  - 执行结果             │                                ││              └───────────┬────────────┘                                ││                          │                                             ││                          ▼                                             ││   ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐     ││   │                    学习提取器分析                              │     ││   │  ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────┐              │     ││   │  │ 经验提取器  │  │ 模式提取器   │  │ 错误提取器   │              │     ││   │  │ 成功模式    │  │ 通用模式    │  │ 失败教训     │              │     ││   │  └─────┬──────┘  └─────┬──────┘  └─────┬──────┘              │     ││   └────────┼───────────────┼───────────────┼─────────────────────┘     ││            │               │               │                           ││            └───────────────┼───────────────┘                           ││                            ▼                                           ││                   ┌────────────────┐                                   ││                   │   持久化存储    │ ──▶ 供后续任务参考使用                ││                   └────────────────┘                                   ││                                                                        │└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心能力

  • After-Agent 学习:每次 Agent 运行完成后提取经验
  • After-Model 学习:每次模型调用后提取经验
  • Tool Interceptor:从工具调用中提取经验
  • 离线学习:批量分析历史数据提取模式
  • 学习过程:捕获执行上下文 → 提取器分析识别 → 生成经验记录 → 持久化存储供后续复用

经验模块(Experience)

作用积累和复用历史成功执行经验。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│                         经验模块工作示意                                   │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│                                                                         ││  【场景1: 经验积累】                                                       ││                                                                         ││   用户: "查询订单状态"  ──▶  Agent 成功执行  ──▶     ┌────────────────┐     ││                                                  │ 保存经验:       │     ││                                                  │ - React决策经验 │     ││                                                  │ - Code经验     │     ││                                                  │ - 常识经验      │     ││                                                  └────────────────┘     ││                                                           │             ││                                                           ▼             ││                                                  ┌────────────────┐     ││                                                  │   经验库        │     ││                                                  └────────────────┘     ││                                                                         ││  【场景2: 经验复用】                                       |              ││                                                          │              ││   用户: "查询我的订单状态"  ◀────  匹配相似经验  ◀────────────┘              ││            │                                                            ││            ▼                                                            ││   ┌─────────────────────────────────────────────────┐                   ││   │ Agent 参考历史经验,更快决策+生成正确代码             │                   ││   └─────────────────────────────────────────────────┘                   ││                                                                         ││  【场景3: 快速意图响应】                                                   ││                                                                         ││   ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   ││   │ 经验库                                                           │   ││   │   ┌─────────────────────┐       ┌────────────────────────────┐  │   ││   │   │ 经验A (普通)         │       │ 经验B (✓ 已配置快速意图)      │  │   ││   │   │ 无快速意图配置        │       │   条件: 前缀匹配"查看*销量"   │  │   ││   │   │ → 注入prompt供llm参考│       │   动作: 调用销量查询API       │  │   ││   │   └─────────────────────┘       └───────────┬────────────────┘  │   ││   └─────────────────────────────────────────────┼───────────────────┘   ││                                                 │ 条件命中               ││                                                 ▼                       ││   用户: "查看今日销量"  ──▶  匹配经验B快速意图  ──▶  跳过LLM,直接执行          ││                                                                         ││                                                                         │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心能力

  • 多类型经验:代码生成经验、ReAct 决策经验、常识经验,为类似任务提供历史参考
  • 灵活复用:经验可注入 Prompt 或用于快速意图匹配
  • 生命周期管理:支持经验的创建、更新、删除
  • 快速意图响应:
    • 经验需显式配置 fastIntentConfig 才能启用
    • 匹配已配置条件时,跳过 LLM 完整推理,直接执行预记录的工具调用或代码
    • 支持多条件匹配:消息前缀、正则、元数据、状态等

触发器模块(Trigger)

作用创建和管理定时任务或事件触发的 Agent 执行。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│                         触发器模块能力示意                                 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│                                                                         ││  【定时触发】                                                             ││                                                                         ││   用户: "每天早上9点给我发送销售日报"                                        ││            │                                                            ││            ▼                                                            ││   ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐   ││   │  Agent 创建      │     │   调度器         │     │  自动执行        │   ││   │  Cron 触发器     │────▶│  0 9 * * *      │────▶│  生成日报        │   ││   │  (自我调度)      │     │                 │     │  发送通知        │    ││   └─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘   ││                                                                         ││  【延迟触发】                                                             ││                                                                         ││   用户: "30分钟后提醒我开会"                                               ││            │                                                            ││            ▼                                                            ││   ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐   ││   │  Agent 创建      │     │   30分钟后      │     │  发送提醒         │   ││   │  一次性触发器     │────▶│   触发          │────▶│  "该开会了"       │   ││   └─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘   ││                                                                         ││  【回调触发】                                                             ││                                                                         ││   用户: "满足xx条件时帮我xx"                                               ││                                                                         ││   外部系统: 发送事件到 Webhook                                             ││            │                                                            ││            ▼                                                            ││   ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐   ││   │  接收回调        │     │   触发 Agent     │     │  处理事件        │   ││   │  Webhook 事件   │────▶│   执行任务        │────▶│  返回响应        │   ││   └─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘   ││                                                                         │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心能力

  • TIME_CRON 触发器:支持 Cron 表达式定时触发任务
  • TIME_ONCE 触发器:支持一次性延迟触发
  • CALLBACK 触发器:支持回调事件触发
  • Agent 可通过工具自主创建触发器,实现“自我调度”

回复渠道模块(Reply Channel)

作用提供灵活的消息回复能力,支持多种输出渠道。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│                       回复渠道模块能力示意                                 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│                                                                         ││   Agent 需要向用户回复消息                                                 ││            │                                                            ││            ▼                                                            ││   ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   ││   │                    回复渠道路由                                   │   ││   └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   ││            │                                                            ││            ├──────────────┬──────────────┬──────────────┐               ││            ▼              ▼              ▼              ▼               ││   ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────┐        ││   │  DEFAULT   │  │  IDE_CARD  │  │ IM_NOTIFY  │  │  WEBHOOK   │        ││   │  文本回复   │  │  卡片展示   │   │  消息推送   │  │  JSON推送   │        ││   └─────┬──────┘  └─────┬──────┘  └─────┬──────┘  └─────┬──────┘        ││         │               │               │               │               ││         ▼               ▼               ▼               ▼               ││   ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐          ││   │ 控制台    │    │   IDE    │    │   IM     │    │ 第三方    │          ││   │ 终端回复  │    │ 富文本卡片 │     │ (可扩展) │    │  系统     │          ││   └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘          ││                                                                         ││  【使用示例】                                                             ││                                                                         ││   用户: "分析完成后发送结果"                                                ││            │                                                            ││            ▼                                                            ││   Agentsend_message(text="分析结果...")                                ││            │                                                            ││            ▼                                                            ││   用户收到消息: "📊 分析结果: ..."                                         ││                                                                         │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心能力

  • 多渠道路由:Agent 可根据场景选择不同渠道回复
  • 配置驱动:动态生成回复工具,无需编码
  • 同步异步支持:支持同步和异步回复模式
  • 统一接口:屏蔽底层实现差异
  • 内置示例渠道:IDE_TEXT(演示用)
  • 可扩展渠道(通过实现 ReplyChannelDefinition SPI):如 IDE_CARDIM_NOTIFICATION(钉钉/飞书/企微)、WEBHOOK_JSON 等,需用户自行实现

工具扩展模块(Dynamic Tools)

作用提供高度可扩展的工具体系,让 Agent 能够调用各类外部工具完成任务。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│                        工具扩展架构                                       │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│                                                                         ││   Agent 需要执行操作                                                      ││            │                                                            ││            ▼                                                            ││   ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐  ││   │                   CodeactTool 工具体系                            │  ││   └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   ││            │                                                            ││            ├─────────────┬─────────────┬─────────────┬──────────────┐   ││            ▼             ▼             ▼             ▼              ▼   ││   ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌───────┐ ││   │   MCP      │ │   HTTP     │ │  Search    │ │  Trigger   │ │ 自定义 │ ││   │   Tools    │ │   API      │ │  Tools     │ │  Tools     │ │ Tools │ ││   │            │ │   Tools    │ │            │ │            │ │       │ ││   └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └───┬───┘ ││         │              │              │              │            │     ││         ▼              ▼              ▼              ▼            ▼     ││   ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐  ┌──────┐   ││   │ 任意 MCP │   │ REST API │   │ 知识检索   │   │ 定时任务  │  │ ...  │   ││   │ Server   │   │ OpenAPI  │   │ 项目搜索  │   │ 事件回调  │  │      │    ││   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘  └──────┘   ││                                                                         │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心能力

  • MCP 工具支持:一键接入任意 MCP Server,复用 MCP 工具生态
  • HTTP API 支持:通过 OpenAPI 规范接入 REST API,调用企业现有接口
  • 内置工具类型:搜索(Search)、回复(Reply)、触发器(Trigger)、学习(Learning)等
  • 自定义工具 SPI:实现 CodeactTool 接口,轻松扩展新工具

知识检索模块(Knowledge Search)

作用多数据源统一检索引擎,为 Agent 的问答和决策提供知识支撑。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│                       多数据源检索架构                                     │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│                                                                         ││  用户问题: "如何配置数据库连接池?"                                          ││            │                                                            ││            ▼                                                            ││  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐    ││  │                      统一检索接口                                 │    ││  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘    ││            │                                                            ││            ├────────────────┬────────────────┬────────────────┐         ││            ▼                ▼                ▼                ▼         ││   ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌─────────┐     ││   │    知识库     │  │    项目       │  │     Web      │  │  自定义  │    ││   │   Provider   │  │   Provider   │  │   Provider   │  │Provider │    ││   │   (主要)      │  │   (可选)     │  │   (可选)      │  │  (SPI)  │    ││   └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └───┬─────┘    ││          │                 │                 │              │          ││          ▼                 ▼                 ▼              ▼          ││   ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌────────┐      ││   │ FAQ / 文档    │  │ 源代码       │  │ 网络文章       │  │  ...   │      ││   │ 历史问答      │  │ 配置文件      │  │ 技术论坛       │  │        │      ││   │ 团队笔记      │  │ 日志         │  │               │  │        │      ││   └──────────────┘  └─────────────┘  └───────────────┘  └────────┘      ││          │                 │                 │              │          ││          └─────────────────┴─────────────────┴──────────────┘          ││                            │                                           ││                            ▼                                           ││               ┌────────────────────────┐                               ││               │ 聚合排序                │                               ││               │ → 注入 Prompt          │                                ││               └────────────────────────┘                               ││                                                                        │└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心能力

  • 统一检索接口:SearchProvider SPI,支持可插拔数据源
  • 演示 Provider:内置知识库、项目、Web 的 Mock 实现(仅供演示和测试)
  • 自定义扩展:通过实现 SearchProvider 接口,接入任意数据源(数据库、向量库、API)
  • 结果聚合:支持可配置的排序策略
  • 业务价值:接入企业知识库提供准确答案、支持答案溯源、降低人工客服压力

配置示例

spring:  ai:    alibaba:      codeact:        extension:          search:            enabled: true            knowledge-search-enabled: true   # 知识库(默认 Mock 实现)            project-search-enabled: false    # 项目代码(默认 Mock 实现)            web-search-enabled: false        # Web 搜索(默认 Mock 实现)            default-top-k: 5            search-timeout-ms: 5000

💡 以上搜索功能默认提供 Mock 实现供演示测试。生产环境需实现 SearchProvider SPI 接入实际数据源。

🙏 致谢:


  • Spring AI

    https://github.com/spring-projects/spring-ai

  • Spring AI Alibaba

    https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba

  • GraalVM

    https://www.graalvm.org/

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