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教学项目复现已部署

Spring AI Super Agent

从聊天接口走到可编排的 Java Agent

基于 Spring AI 的全栈智能体实践，围绕多轮记忆、Advisor、工具调用、RAG、MCP 与流式交互构建可运行的 Agent 应用。

实现记录 ↓验证结果 ↓
处理流程

01用户目标

02ChatClient / Advisor

03记忆与 RAG

04工具 / MCP

05流式答案

Overview

背景与目标

大模型 Demo 很容易停在一次问答；这个项目关注如何在 Java 工程中组织上下文、工具、知识检索与执行过程，让 Agent 的行为可组合、可观察。

Implementation

实现记录

  1. 01

    将模型接入、ChatClient、Advisor 与会话记忆拆成清晰的工程边界

  2. 02

    实践结构化输出、函数/工具调用和 MCP 服务接入，而非仅封装聊天接口

  3. 03

    通过 SSE 呈现推理与执行进度，改善长任务等待时的可读性

  4. 04

    完成 DeepSeek OpenAI 兼容接口适配，并保留密钥的环境变量配置方式

Validation

验证结果

完成

前后端本地运行

完成

外部模型调用打通

完成

MCP 图像搜索服务纳入工程

Limits & Next

限制与后续

项目基于课程路线完成，当前记录强调复现、适配与部署过程；课程原始设计不作为个人独立原创成果。