在当今AI应用开发中，多Agent协作已成为构建复杂智能系统的主流范式。Spring AI Alibaba框架提供了强大的多Agent支持，其核心在于基于图结构的流程控制机制。本文将深入剖析这一机制，带你全面理解其设计思想与实现原理。
图结构：多Agent协作的核心思想
什么是图结构？
图结构由节点（Nodes） 和 边（Edges） 构成，是表达复杂流程关系的理想数据结构：
节点A ----边----> 节点B ----边----> 节点C
为何选择图结构？
- 天然适合任务分解：复杂任务可拆分为多个独立步骤
- 灵活的流程控制：支持顺序、并行、条件等多种执行模式
- 可视化强：执行流程清晰直观
- 易于扩展：可动态添加新节点和路径
多Agent协作模式解析
Spring AI Alibaba支持三种主要的Agent协作模式：
1. 顺序执行（Sequential Agent）
Agent按预设顺序依次执行，前一个Agent的输出作为后一个Agent的输入。
2. 并行执行（Parallel Agent）
多个Agent同时处理相同输入，结果汇总后统一输出。
3. 智能路由（LlmRouting Agent）
基于大语言模型分析用户意图，动态选择最合适的Agent处理请求。
核心组件深度解析
LlmRoutingAgent：智能路由代理
LlmRoutingAgent是实现智能路由的核心组件，其主要特点包括：
构建过程
LlmRoutingAgent routingAgent = LlmRoutingAgent.builder()
.name("content_routing_agent")
.description("根据用户需求智能路由到合适的专家Agent")
.model(chatModel)
.subAgents(List.of(writerAgent, reviewerAgent, translatorAgent))
.build();
执行机制
用户请求 → START节点 → rootAgent(透明节点) → 条件边 → 选定子Agent → END节点
核心源码
public RoutingEdgeAction(ChatModel chatModel, Agent current, List<Agent> subAgents) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("You are responsible for task routing in a graph-based AI system.\n");
if (current instanceof ReactAgent reactAgent) {
sb.append("The instruction that you should follow to finish this task is: ");
sb.append(StringUtils.isEmpty(reactAgent.instruction()) ? reactAgent.description()
: reactAgent.instruction());
}
else {
sb.append("Your role seen by the user is: ");
sb.append(current.description());
}
sb.append("\n\n");
sb.append(
"There're a few agents that can handle this task, you can delegate the task to one of the following.");
sb.append("The agents ability are listed in a 'name:description' format as below:\n");
for (Agent agent : subAgents) {
sb.append("- ").append(agent.name()).append(": ").append(agent.description()).append("\n");
}
sb.append("\n\n");
sb.append("Return the agent name to delegate the task to.");
sb.append("\n\n");
sb.append(
"It should be emphasized that the returned result only requires the agent name and no other content.");
sb.append("\n\n");
sb.append(
"For example, if you want to delegate the task to the agent named 'agent1', you should return 'agent1'.");
this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel).defaultSystem(sb.toString()).build();
}
Builder设计模式的应用
框架大量使用Builder模式构建复杂对象，其优势包括：
- 链式调用：代码可读性强
- 参数配置清晰：避免构造函数参数过多的问题
- 灵活构建：支持可选参数配置
核心执行流程分析
路由决策流程
当调用routingAgent.invoke("帮我写一篇关于春天的散文")时，系统执行以下步骤：
- 意图分析：使用配置的ChatModel分析用户输入
- 路由决策：RoutingEdgeAction根据分析结果选择合适子Agent
- 任务转发：将请求转发给选中的writerAgent处理
- 结果返回：处理完成后返回结果
图结构构建过程
@Override
protected StateGraph buildSpecificGraph(FlowGraphBuilder.FlowGraphConfig config) {
config.setChatModel(this.chatModel);
return FlowGraphBuilder.buildGraph(FlowAgentEnum.ROUTING.getType(), config);
}
该方法构建的图结构包含：
- 根透明节点作为流程起点
- 条件边实现智能路由
- 多个子Agent节点作为候选处理单元
