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Agentisches KI-Framework auf Unternehmensniveau für Java-Entwickler, basierend auf Spring AI mit tiefer Alibaba Cloud-Integration zum Erstellen intelligenter Agenten, Workflows und Multi-Agenten-Anwendungen

Apache-2.0Javaspring-ai-alibabaalibaba 7.5k Last Updated: December 15, 2025

Spring AI Alibaba - Agentisches KI-Framework für Java-Entwickler

Überblick

Spring AI Alibaba ist ein unternehmenstaugliches KI-Anwendungsentwicklungs-Framework, das speziell für Java-Entwickler konzipiert wurde. Es basiert auf Spring AI, ist tief in die Bailian-Plattform von Alibaba Cloud integriert und bietet eine umfassende Lösung für die Entwicklung intelligenter Agenten, Workflows und Multi-Agenten-Anwendungen in Produktionsumgebungen.

Offizielles Repository: https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba
Offizielle Website: https://java2ai.com
Lizenz: Open Source
Anforderungen: JDK 17+

Kernarchitektur

Das Framework besteht aus drei grundlegenden Komponenten:

1. Agenten-Framework

Ein ReactAgent-basiertes Entwicklungs-Framework, das sich auf das ReAct (Reasoning + Acting)-Paradigma konzentriert. Es ermöglicht Entwicklern, intelligente Agenten mit automatischer Kontext-Engineering und Human-in-the-Loop-Funktionen zu erstellen. Für komplexe Szenarien bietet es integrierte Workflow-Muster, darunter:

  • SequentialAgent: Agenten in sequenzieller Reihenfolge ausführen
  • ParallelAgent: Mehrere Agenten gleichzeitig ausführen
  • RoutingAgent: Anfragen basierend auf Bedingungen weiterleiten
  • LoopAgent: Iterative Workflows implementieren

2. Graph-Laufzeitumgebung

Ein Low-Level-Workflow- und Multi-Agenten-Orchestrierungs-Framework, inspiriert von LangGraph. Es bietet:

  • Umfangreicher Satz vorgefertigter Workflow-Knoten
  • Vereinfachte Graph-Zustandsdefinitionen
  • Native Streaming-Unterstützung
  • Human-in-the-Loop-Integration
  • Speicher und persistente Speicherung
  • Graph-Zustands-Snapshots
  • Verschachtelte und parallele Graph-Ausführung
  • Export im PlantUML- und Mermaid-Format

3. Spring Boot Starter

Integrations-Starter, die das Agenten-Framework mit Unternehmensdiensten wie Nacos verbinden und Folgendes bereitstellen:

  • Agent-to-Agent (A2A)-Kommunikation
  • Dynamisches Konfigurationsmanagement
  • Verteilte MCP-Erkennung und -Routing

Hauptmerkmale

Entwicklung intelligenter Agenten

  • ReactAgent-Muster: Agenten mit Denk- und Handlungsfähigkeiten nach dem ReAct-Paradigma entwickeln
  • Multi-Agenten-Orchestrierung: Mehrere Agenten für komplexe Aufgaben zusammenstellen
  • Kontext-Engineering: Integrierte Best Practices für Prompt-Engineering und Kontextmanagement
  • Human In The Loop: Nahtlose Integration von menschlichem Feedback und Genehmigungsschritten
  • Streaming-Unterstützung: Echtzeit-Streaming von Agentenantworten mit Token-Granularität
  • Fehlerbehandlung: Robuste Fehlerbehebung und Wiederholungsmechanismen

Modell- und Tool-Integration

  • Mehrere LLM-Anbieter: Unterstützung für DashScope (Qwen, DeepSeek), OpenAI und andere Anbieter
  • Tool Calling: Umfassende Funktionsaufruffähigkeiten mit FunctionToolCallback
  • Model Context Protocol (MCP): Volle MCP-Unterstützung für standardisierte Modellinteraktionen
  • Strukturierte Ausgabe: Ausgabeschemata und -typen zur Formatkontrolle definieren
  • Multimodale Unterstützung: Text, Bilder und andere Modalitäten verarbeiten

Unternehmenstaugliche Funktionen

  • Nacos MCP Registry: Verteilte MCP-Server-Erkennung und Lastverteilung
  • Higress AI Gateway: LLM-Modell-Proxy und -Routing
  • ARMS Observability: Integration mit Alibaba Cloud Application Real-Time Monitoring Service
  • Langfuse Integration: Umfassendes Tracing und Evaluierung
  • Vektorspeicher: Unterstützung für mehrere Vektordatenbanken (Hologres, AnalyticDB, OpenSearch)
  • RAG-Unterstützung: Vollständige Retrieval-Augmented Generation-Pipeline
  • Chat-Speicher: Sitzungsspeicherverwaltung für mehrstufige Konversationen
  • NL2SQL: Transformation von natürlicher Sprache in SQL

Zusätzliche Funktionen

  • Dokumenten-Parsing: Unterstützung für mehrere Formate (PDF, Word, Excel usw.)
  • Bilderzeugung: DashScope-basierte Bildmodellintegration
  • Audioverarbeitung: Audio-Transkription und -Synthese
  • Prompt-Management: Dynamische Prompt-Vorlagen mit Nacos-Integration
  • Workflow-Visualisierung: Workflows in PlantUML- und Mermaid-Formate exportieren

Erste Schritte

Schnellstart-Beispiel

Fügen Sie Ihrem Spring Boot-Projekt Abhängigkeiten hinzu:

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId>
      <version>1.1.0.0-M5</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

Einfaches ReactAgent-Beispiel

// ChatModel initialisieren
DashScopeApi dashScopeApi = DashScopeApi.builder()
    .apiKey(System.getenv("AI_DASHSCOPE_API_KEY"))
    .build();

DashScopeChatModel chatModel = DashScopeChatModel.builder()
    .dashScopeApi(dashScopeApi)
    .build();

// ReactAgent erstellen
ReactAgent writerAgent = ReactAgent.builder()
    .name("writer_agent")
    .model(chatModel)
    .description("Ein professioneller Schreib-Agent")
    .instruction("Sie sind ein renommierter Autor, der sich im kreativen Schreiben auskennt.")
    .outputKey("article")
    .build();

// Agenten aufrufen
AssistantMessage message = writerAgent.call("Schreiben Sie einen 100-Wörter-Aufsatz über KI");

Multi-Agenten-Workflow-Beispiel

// Reviewer-Agent erstellen
ReactAgent reviewerAgent = ReactAgent.builder()
    .name("reviewer_agent")
    .model(chatModel)
    .description("Überprüft und bearbeitet Artikel")
    .instruction("Sie sind ein erfahrener Redakteur, der Inhalte überprüft und verbessert.")
    .outputKey("reviewed_article")
    .build();

// Agenten sequenziell zusammenstellen
SequentialAgent blogAgent = SequentialAgent.builder()
    .name("blog_agent")
    .description("Schreibt und überprüft Artikel")
    .subAgents(List.of(writerAgent, reviewerAgent))
    .build();

// Workflow ausführen
Optional<OverAllState> result = blogAgent.invoke("Schreiben Sie einen Blogbeitrag über Spring AI");

Offizielle Produkte & Beispiele

JManus

Eine Java-Implementierung von Manus (allgemeiner KI-Agent), erstellt mit Spring AI Alibaba. Es unterstützt:

  • Autonome Planung und Ausführung
  • Feinabgestimmte Agenten für spezifische Geschäftsszenarien
  • Angepasste Tools und Sub-Agenten
  • Plananpassung und Wiederverwendungsmöglichkeiten
  • Wird derzeit in vielen Anwendungen innerhalb der Alibaba Group eingesetzt

DeepResearch

Ein intelligenter Forschungsagent mit:

  • Vollständiger Frontend-Web-UI- und Backend-Implementierung
  • Web-Such- und Crawling-Funktionen
  • Integration einer Python-Skript-Engine
  • MCP-Service-Unterstützung
  • Erstellt umfassende Forschungsberichte mithilfe von LLMs und Tools

DataAgent

Ein Natural Language to SQL-Projekt, das Folgendes ermöglicht:

  • Direkte Datenbankabfragen mittels natürlicher Sprache
  • Keine Notwendigkeit, komplexe SQL-Anweisungen zu schreiben
  • Nahtlose Integration mit Unternehmensdatenbanken

Playground

Eine umfassende Beispielanwendung mit:

  • Vollständiger Frontend-UI- und Backend-Implementierung
  • Demonstriert alle Kernfunktionen des Frameworks
  • Funktionen: Chatbot, mehrstufige Konversationen, Bilderzeugung, Multimodalität, Tool Calling, MCP, RAG
  • Verfügbar für lokale Bereitstellung und Anpassung

Spring AI Alibaba Admin

Lokales Visualisierungs-Toolkit mit:

  • Projektmanagement
  • Laufzeitvisualisierung
  • Tracing und Debugging
  • Agenten-Evaluierungstools

Ökosystem-Integration

Alibaba Cloud Services

  • Bailian-Plattform: LLM-Modell-Services (Qwen-Serie, DeepSeek)
  • DashScope: Umfassende KI-Modell-Service-Plattform
  • Vektorspeicher: Hologres, AnalyticDB, OpenSearch
  • ARMS: Anwendungsüberwachung und Observability
  • Nacos: Konfiguration und Service Discovery

Integrationen von Drittanbietern

  • Langfuse: Tracing und Evaluierung
  • OpenAI: Kompatibel mit der OpenAI API
  • Higress: KI-Gateway für Modell-Routing
  • Spring AI: Basiert auf den Kernkonzepten von Spring AI

Versionsinformationen

Aktuelle stabile Version: 1.0.0.2 (GA)
Neueste Version: 1.1.0.0-M5 (Meilenstein)

Version 1.1.x Funktionen

  • Verbesserte Agenten-Entwicklungsmodi (Agentic, Multi-Agent, Workflow)
  • Verbesserte Graph-Laufzeitumgebung
  • Verbesserte A2A-Kommunikation
  • Bessere MCP-Integration
  • Aktualisierte Dokumentation und offizielle Website

Version 1.0.x Funktionen

  • Erste GA-Veröffentlichung
  • Produktionsreifes Framework
  • Vollständige ChatBot-, Workflow- und Multi-Agenten-Unterstützung
  • Tiefe Alibaba Cloud-Integration
  • Graph-basiertes Multi-Agenten-Framework

Verfügbare Starter

  • spring-ai-alibaba-starter-dashscope - DashScope-Modellintegration
  • spring-ai-alibaba-agent-framework - Agenten-Framework-Kern
  • spring-ai-alibaba-graph-core - Graph-Laufzeitumgebung
  • spring-ai-alibaba-starter-nl2sql - Natürliche Sprache zu SQL
  • spring-ai-alibaba-starter-memory - Chat-Speicherverwaltung
  • spring-ai-alibaba-starter-nacos-mcp-client - Nacos MCP-Client
  • spring-ai-alibaba-starter-nacos-mcp-server - Nacos MCP-Server
  • spring-ai-alibaba-starter-nacos-prompt - Prompt-Management
  • spring-ai-alibaba-starter-arms-observation - ARMS-Observability
  • spring-ai-alibaba-starter-rag - RAG-Funktionen

Community & Support

Kommunikationskanäle

  • DingTalk-Gruppe: Suchen Sie nach 130240015687 und treten Sie bei
  • WeChat: Folgen Sie dem offiziellen WeChat-Public-Account
  • GitHub Discussions: Community-Diskussionen und Fragen & Antworten
  • Offizielle Dokumentation: https://java2ai.com

Verwandte Repositories

Anwendungsfälle

Unternehmensanwendungen

  • Kundenservice-Chatbots
  • Interne Geschäftsautomatisierung
  • Dokumentenverarbeitung und -analyse
  • Wissensdatenbank-Q&A-Systeme
  • Code-Generierung und -Überprüfung

Vertikale Domänen-Agenten

  • Domänenspezifische intelligente Assistenten
  • Automatisierte Forschung und Berichterstattung
  • Datenanalyse und -visualisierung
  • Prozessautomatisierung und -orchestrierung
  • Mehrstufige Workflow-Ausführung

Entwicklungstools

  • KI-gestützte Programmierassistenten
  • Code-Überprüfung und -Optimierung
  • Dokumentationsgenerierung
  • Test- und Debugging-Unterstützung

Technische Vorteile

  1. Java-Nativ: Erstklassige Unterstützung für das Java-Ökosystem und Spring Boot
  2. Unternehmenstauglich: Produktionserprobt in der Alibaba Group
  3. Cloud-Nativ: Tiefe Integration mit der Alibaba Cloud-Infrastruktur
  4. Flexible Architektur: Unterstützung für verschiedene Entwicklungsmodelle (Low-Code, High-Code, Zero-Code)
  5. Umfassende Tools: Reichhaltiger Satz an Tools und Komponenten für die Agentenentwicklung
  6. Aktive Community: Starke Community-Unterstützung und regelmäßige Updates
  7. Best Practices: Integrierte Muster aus realen Unternehmensimplementierungen

Vergleich mit anderen Frameworks

Im Gegensatz zu Python-basierten Frameworks (LangChain, LangGraph) bietet Spring AI Alibaba:

  • Native Java-Unterstützung mit Spring Boot-Ökosystemintegration
  • Unternehmenstaugliche Funktionen (Observability, Gateway, Konfigurationsmanagement)
  • Produktionsreife Bereitstellungen mit Cloud-nativer Infrastruktur
  • Nahtlose Integration mit Alibaba Cloud-Diensten
  • Starke Typisierung und Kompilierzeit-Sicherheit
  • Überragende Leistung in JVM-Umgebungen

Zukünftige Roadmap

  • Kontinuierliche Framework-Optimierung und Leistungsverbesserungen
  • Erweiterte Agenten-Entwicklungsmuster und -Tools
  • Erweiterte Unterstützung für Modell-Anbieter
  • Umfassendere Dokumentation und Tutorials
  • Zusätzliche Integrationsmöglichkeiten für Unternehmen
  • Community-gesteuerte Funktionen und Verbesserungen

Fazit

Spring AI Alibaba stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Java-basierten KI-Anwendungsentwicklung dar und bringt unternehmenstaugliche Agenten-Frameworks in das Java-Ökosystem. Mit seinen umfassenden Funktionen, der tiefen Cloud-Integration und der produktionserprobten Architektur ermöglicht es Java-Entwicklern, anspruchsvolle KI-Anwendungen mit der gleichen Produktivität und Zuverlässigkeit zu erstellen, die sie vom Spring-Ökosystem erwarten.

Egal, ob Sie einfache Chatbots, komplexe Multi-Agenten-Systeme oder die Automatisierung von Unternehmens-Workflows entwickeln, Spring AI Alibaba bietet die Tools, Muster und Infrastruktur, die erforderlich sind, um Ihre KI-Anwendungen vom Demo-Status in die Produktion zu bringen.

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