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

作者：残风、栀七

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

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：https://github.com/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

前置要求

• Java 17+
• Maven 3.8+
• DashScope API Key

1. 克隆并构建

git clone https://github.com/spring-ai-alibaba/AssistantAgent.git cd assistant-agent mvn 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-start mvn 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<SearchResultItem> search(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

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description、workingMechanism、fewShots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BOOLEAN、ENUM、SCORE、JSON、TEXT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" │ │ │ │ │ ▼ │ │ Agent: send_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ReplyChannelDefinitionSPI）：如IDE_CARD、IM_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：SearchProviderSPI，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SearchProviderSPI 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/

联系方式：

• 搜索加入钉钉群：130240015687