复习智能体搭建

程序调用 AI 大模型

SDK 接入

首先需要按照官方文档安装 SDK：安装SDK官方指南

在选择 SDK 版本时，建议在 Maven 仓库查看最新的版本号：Maven 中央仓库版本信息

在 pom.xml 中引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
    <version>2.19.1</version>
</dependency>

创建一个接口类来存储密钥信息（在‎实际生产环境中，应‌使用配置文件或环境变量）
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public interface TestApiKey {
String API_KEY = "你的 API Key";
}
复制文档里面的代码进行测试通过 API 调用通义千问

package com.example.superaiagent.demo.invoke;// 建议dashscope SDK的版本 >= 2.12.0import java.util.Arrays;  
import java.lang.System;  
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;  
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;  
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;  
import com.alibaba.dashscope.common.Message;  
import com.alibaba.dashscope.common.Role;  
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;  
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;  
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;  
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;  
  
/*  
* 阿里云灵积 AI SDK 调用  
* */  
public class SdkAiInvoke {  
    public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException {  
        Generation gen = new Generation();  
        Message systemMsg = Message.builder()  
                .role(Role.SYSTEM.getValue())  
                .content("You are a helpful assistant.")  
                .build();  
        Message userMsg = Message.builder()  
                .role(Role.USER.getValue())  
                .content("你是谁？")  
                .build();  
        GenerationParam param = GenerationParam.builder()  
                // 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：.apiKey("sk-xxx")  
                .apiKey(TestApiKey.API_KEY)  
                // 此处以qwen-plus为例，可按需更换模型名称。模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models  
                .model("qwen-plus")  
                .messages(Arrays.asList(systemMsg, userMsg))  
                .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE)  
                .build();  
        return gen.call(param);  
    }  
    public static void main(String[] args) {  
        try {  
            GenerationResult result = callWithMessage();  
            System.out.println(JsonUtils.toJson(result));  
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {  
            // 使用日志框架记录异常信息  
            System.err.println("An error occurred while calling the generation service: " + e.getMessage());  
        }  
        System.exit(0);  
    }  
}

HTTP 接入

对于 SD⁠K 不支持的编程语言‌或需要更灵活控制的场景，可以直接使用 H‎TTP 请求调用 A‌I 大模型的 API
一⁠般来说，如果有官方 SDK 支持，优‌先使用 SDK；只有在不支持 SDK 的情况下，再考虑直接 HTTP 调用‎
HTTP 调用的详细说明可参考官方文档：通过 API 调用通义千问

package com.example.superaiagent.demo.invoke;  
  
import cn.hutool.http.HttpRequest;  
import cn.hutool.http.HttpResponse;  
import cn.hutool.json.JSONArray;  
import cn.hutool.json.JSONObject;  
  
/*  
 * 阿里云灵积 AI Http 调用  
 * */public class HttpAiInvoke {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        // 替换为您的API密钥  
        String apiKey = TestApiKey.API_KEY;  
  
        // 构建请求URL  
        String url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions";  
  
        // 构建请求体  
        JSONObject requestBody = new JSONObject();  
        requestBody.put("model", "qwen-plus");  
          
        // 构建messages数组  
        JSONArray messages = new JSONArray();  
          
        // system消息  
        JSONObject systemMessage = new JSONObject();  
        systemMessage.put("role", "system");  
        systemMessage.put("content", "You are a helpful assistant.");  
        messages.add(systemMessage);  
          
        // user消息  
        JSONObject userMessage = new JSONObject();  
        userMessage.put("role", "user");  
        userMessage.put("content", "你是谁？");  
        messages.add(userMessage);  
          
        requestBody.put("messages", messages);  
  
        try {  
            // 发送POST请求  
            HttpResponse response = HttpRequest.post(url)  
                    .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)  
                    .header("Content-Type", "application/json")  
                    .body(requestBody.toString())  
                    .execute();  
  
            // 打印响应结果  
            System.out.println("响应状态码: " + response.getStatus());  
            System.out.println("响应内容: " + response.body());  
  
        } catch (Exception e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
    }  
}

Spring A‌I

Spring AI 默认没有支持所有的大模型（尤其是国产的），更多的是支持兼容 OpenAI API 的大模型的集成
理论上来说只要兼容 OpenAI API 的大模型都能在这里使用
推荐直接使用阿里自主封装的 Spring AI Alibaba 框架，它不仅能直接继承阿里系大模型，用起来更方便，而且与标准的 Spring AI 保持兼容
引入依赖：
- 如果只是想使用 ChatClient 开发一个简单的单智能体或者聊天助手，则只需要加入 spring-ai-alibaba-starter-dashscope 依赖
- 如果需要使用工作流或多智能体，则需要加入 spring-ai-alibaba-graph-core 依赖。

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
    <version>1.0.0.2</version>
</dependency>

编写配置

spring:
  application:
    name: spring-ai-alibaba-qwq-chat-client-example
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: qwen-plus

运行代码

@Component  
public class SpringAiAiInvoke implements CommandLineRunner {  
  
    @Resource  
    private ChatModel chatModel;  
  
    @Override  
    public void run(String... args) throws Exception {  
        String text = chatModel.call(new Prompt("你好，我是呵帅"))  
                .getResult()  
                .getOutput()  
                .getText();  
        System.out.println(text);  
    }  
}