Java AI Agent 开发实战：从零构建智能代理系统

1次阅读

没有评论

共计 2034 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。

传统脚本和智能 Agent 最大的区别在于 自主决策能力。举个例子：

脚本像按菜谱做菜，必须明确每一步指令
Agent 则像厨师，能根据食材状态调整火候

当我们需要处理这些场景时，脚本就力不从心了：

同时处理 100+ 用户请求时，如何避免决策冲突？
服务重启后，怎么恢复之前的对话状态？
遇到未见过的问题时，怎样优雅降级？

Java 生态主要有两个选择：

Spring AI（推荐新手）
优势：Spring 全家桶集成，注解式开发
性能：单节点 QPS 约 1500（4 核 8G 测试）
适合：企业内部系统、快速验证场景
LangChain4j
优势：支持多模型路由，扩展性强
学习曲线：需了解 Chain/LLM 概念
适合：复杂业务流、需要连接 GPT 等大模型

建议从 Spring AI 开始，熟悉后再尝试 LangChain4j。

@startuml
state "感知输入" as sense
state "决策引擎" as decide
state "执行动作" as act

[*] --> sense
sense --> decide
decide --> act
act --> sense
@enduml

@Repository
public class AgentStateRepository {
    private final RedisTemplate<String, String> redis;

    // 保存会话状态  
    public void saveState(String sessionId, AgentState state) {redis.opsForValue().set(
            "agent:state:" + sessionId,
            serialize(state),
            30, TimeUnit.MINUTES // TTL
        );
    }
}

// 并行处理多个用户请求
List<CompletableFuture<Response>> futures = requests.stream()
    .map(req -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {return agent.process(req);
    }, taskExecutor))
    .toList();

// 统一收集结果  
CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0]))
    .thenApply(v -> futures.stream()
        .map(CompletableFuture::join)
        .toList());

状态共享：用 AtomicReference 包装可变状态
并发控制：Semaphore 限制最大并行数
防御性拷贝：返回集合时用 Collections.unmodifiableList

@HystrixCommand(
    fallbackMethod = "defaultResponse",
    commandProperties = {@HystrixProperty(name="execution.timeout.enabled", value="true"),
        @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value="2000") 
    }
)
public Response handleRequest(Request req) {// 业务逻辑}

内存泄漏
现象：Old Gen 持续增长
解决：定期检查 ThreadLocal 使用，Agent 销毁时调用 remove()
线程阻塞
现象：线程池满载
解决：为 IO 操作设置超时，如 JDBC 查询添加 queryTimeout
状态不一致
现象：集群节点间状态不同步
解决：采用 Redis Pub/Sub 同步关键事件

试着给你的 Agent 添加这个能力：

public class WeatherSkill {@Scheduled(fixedRate = 30 * 60 * 1000) // 每 30 分钟更新
    public void refreshCache() {
        // 调用第三方 API 示例
        weatherData = restTemplate.getForObject("https://api.weather.com/v1?city={city}",
            Weather.class, currentCity);
    }
}

在 4 核 8G 云服务器上压测结果：