AI agent项目复盘（Day-1）+ 规则树模型

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。

 这是我第一次接触ai的项目，所以可能会有很多理解错误的点，大部分只是自己对ai的认识，所以如果有错误的地方，可以直接指出。

根据我对xfg这个项目的学习，首先是先通过API功能测试，使用 Spring AI、LangChain4J、Google ADK 框架对接 AI 服务，完成功能验证。先感受一下不同框架下的ai测试效果。

这里分了不同的包，进行不同场景下的测试。

agent包中，我们进行了Agent智能体编排，主要进行agent流程，执行逻辑的测试。

model包中，我们使用AI模型底层API层，通过调用大模型接口，是SDK原生能力的测试。

tool包下的mcp包中，进行能力的扩展，是对Agent调用工具，函数调用能力的测试。

感受完在不同条件下的ai测试后，我们正式开始搭建一个可以动态配置的Agent智能体。

我们定义使用工程 YML 文件方式，配置的通用的智能体配置表。允许用户在使用脚手架创建完成智能体后工程后，通过 YML 配置出自己需要的智能体，在结合业务场景做对应的衔接开发。

AiAgentAutoConfig类来加载YML配置。

 public class AiAgentConfigTableVO { / * 应用名称 */ private String appName; / * 智能体配置 */ private Agent agent; / * 智能体模块 */ private Module module; @Data public static class Agent { / * 智能体ID */ private String agentId; / * 智能体名称 */ private String agentName; / * 智能体描述 */ private String agentDesc; } @Data public static class Module { private AiApi aiApi; private ChatModel chatModel; private List 
  
    
    
      agents; private List 
     
       agentWorkflows; private Runner runner; @Data public static class AiApi { private String baseUrl; private String apiKey; private String completionsPath = "/v1/chat/completions"; private String embeddingsPath = "/v1/embeddings"; } @Data public static class ChatModel { private String model; private List 
      
        toolMcpList; private List 
       
         toolSkillsList; @Data public static class ToolMcp { private SSEServerParameters sse; private StdioServerParameters stdio; private LocalParameters local; @Data public static class SSEServerParameters { private String name; private String baseUri; private String sseEndpoint; private Integer requestTimeout = 3000; } @Data public static class StdioServerParameters { private String name; private Integer requestTimeout = 3000; private ServerParameters serverParameters; @Data public static class ServerParameters { private String command; private List 
        
          args; private Map 
         
           env; } } @Data public static class LocalParameters{ private String name; } } @Data public static class ToolSkills{ / * 类型；directory（用户配置的，映射进来的）、resource（放到工程下的） */ private String type="directory"; / * 路径； */ private String path; } } @Data public static class Agent { private String name; private String instruction; private String description; private String outputKey; } @Data public static class AgentWorkflow{ / * 类型；loop、parallel、sequential */ private String type; private String name; private List 
          
            subAgents; private String description; private Integer maxIterations = 3; } @Data public static class Runner{ private String agentName; private List 
           
             pluginNameList; } } }

这两个类为配置表对象类，AiAgentConfigTableVO用来接收，存储，传递你在配置文件里所写的所有AI智能体配置。AiAgentAutoConfigProperties把 application.yml 配置文件里 ai.agent.config 开头的所有配置，自动映射成 Java 对象，是整个 AI Agent 自动装配体系的配置入口顶层类。

我们来梳理一下流程：

1. Spring Boot 启动初始化阶段

扫描并加载配置类
- AiAgentAutoConfig 被 @Configuration 标记，Spring 会在启动时扫描到它。
- 同时 @EnableConfigurationProperties(AiAgentAutoConfigProperties.class) 生效，告诉 Spring：把 AiAgentAutoConfigProperties 当成一个配置属性类，进行绑定。
绑定配置属性
- Spring 会读取 application.yml/application.properties 中所有 ai.agent.config.* 开头的配置。
- 把配置值绑定到 AiAgentAutoConfigProperties 的字段上：
  - ai.agent.config.enabled → private boolean enabled（默认值 false）
  - ai.agent.config.tables → private Map tables
- 绑定完成后，AiAgentAutoConfigProperties 会被注册为一个 Bean。
依赖注入
- Spring 会把 AiAgentAutoConfigProperties 和 IArmoryService 这两个 Bean，注入到 AiAgentAutoConfig 中被 @Resource 标记的字段里。
- 此时 AiAgentAutoConfig 实例已经创建完成，但它的业务方法还没执行。

2. 应用就绪事件触发阶段（`ApplicationReadyEvent`）

Spring Boot 启动完成后，会发布 ApplicationReadyEvent 事件。因为 AiAgentAutoConfig 实现了 ApplicationListener，所以它的 onApplicationEvent 方法会被触发。

事件触发后，开始装配agent节点，在装配agent所有节点中，通过引用xfg的扳手工程中的规则树（组合模式）来进行流转实现。

之后，定义了单一职责的 IArmoryService 装配服务接口，并通过工厂管理节点衔接服务，以及定义上下文对象。这个上下文对象，会在各个节点间记录数据并流转使用。

 public void acceptArmoryAgents(List 
  
    
    
      tables) throws Exception { for (AiAgentConfigTableVO table : tables) { StrategyHandler 
     
       handler = defaultArmoryFactory.armoryStrategyHandler(); handler.apply(ArmoryCommandEntity.builder() .aiAgentConfigTableVO(table).build(), new DefaultArmoryFactory.DynamicContext()); } }

接下来，我们介绍一下xfg扳手工程项目中的一个通用组件--规则树。

我们在做产品项目时，肯定会遇到某些场景，需要经过很多流程，这些流程牵扯着不同的业务属性，如：授信，账户，风控，配置，营销，推荐，之后又要到，不同的产品线上，如A产品功能，B产品功能。

那么，规则树的编排就很适合这样的场景使用。它的设计可以像组装乐高积木，改一个大楼一样，有非常多的延展，来满足我们的场景诉求。

左侧，是复杂的业务流程节点编排，可以通过【路由】，拿到 get 方法中的节点判断和处理，走到下一个节点。与责任链相比，单链路执行适合固定的流程，如一些规则过滤。而规则树则适合编排复杂业务流程。

右侧，是流程过滤提供的方法，包括了；多线程异步数据加载、业务受理、get负责路由执行时做的一些判断。而受理前、受理后、受理后异常，则在流程中进行穿插处理。

1.StrategyHandler 策略处理接口

StrategyHandler 是一个泛型接口，定义了策略处理的核心方法。它包含一个默认实现，当没有匹配的策略时使用默认处理。该接口的泛型参数包括请求参数类型（T）、动态上下文类型（D）和返回结果类型（R）。

 / * @description 受理策略处理 * T 入参类型 * D 上下文参数 * R 返参类型 */ public interface StrategyHandler 
  
    
    
      { StrategyHandler DEFAULT = (T, D) -> null; R apply(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception; }

2.StrategyMapper 策略映射器

StrategyMapper 是一个泛型接口，用于根据请求参数和动态上下文获取待执行的策略处理器。它定义了一个方法，根据传入的参数返回对应的策略处理器。

 / * @description 策略映射器 * T 入参类型 * D 上下文参数 * R 返参类型 */ public interface StrategyMapper

3.AbstractStrategyRouter 策略路由抽象类

AbstractStrategyRouter 是一个抽象类，结合了策略处理器和策略映射器的功能，提供了灵活的策略路由机制。它实现了 StrategyMapper 和 StrategyHandler 接口，兼具映射和执行能力。该类还提供了一个默认策略处理器，当没有匹配的策略时使用默认处理。

 / * @author Fuzhengwei bugstack.cn @小傅哥 * @description 策略路由抽象类 * @create 2024-12-14 13:25 */ public abstract class AbstractStrategyRouter 
  
    
    
      implements StrategyMapper 
     
       , StrategyHandler 
      
        }

 / * @author Fuzhengwei bugstack.cn @小傅哥 * @description 异步资源加载策略 * @create 2024-12-21 08:48 */ public abstract class AbstractMultiThreadStrategyRouter 
  
    
    
      implements StrategyMapper 
     
       , StrategyHandler 
      
        @Override public R apply(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception catch (Exception e) { // 后置处理（异常） applyAfterException(requestParameter, dynamicContext, e); throw e; } } / * 异步加载数据 */ protected abstract void multiThread(T requestParameter, D dynamicContext) throws ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException; / * 业务流程受理 */ protected abstract R doApply(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception; protected R applyBefore(T requestParameter, D dynamicContext) { return proceed(requestParameter, dynamicContext); } protected void applyAfter(T requestParameter, D dynamicContext, R r) { } protected void applyAfterException(T requestParameter, D dynamicContext, Exception e) { } }

在项目中我们使用在策略路由抽象类上进行优化后的AbstractMultiThreadStrategyRouter。

xfg的规则树模型设计的核心组件就是这些，我们只需要在项目中再加入一个默认工厂类（上文已提及），用它来负责创建和管理策略处理器，提供策略模式的统一入口。它维护策略执行的上下文信息，支持数据在不同策略节点间传递。

 public class DefaultArmoryFactory { @Resource private RootNode rootNode; @Resource private ApplicationContext applicationContext; public StrategyHandler 
  
    
    
      armoryStrategyHandler(){ return rootNode; } public AiAgentRegisterVO getAiAgentRegisterVO(String agentId) / * 定义一个上下文对象，用于各个节点串联的时候，写入数据和使用数据 */ @Data @Builder @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public static class DynamicContext public 
     
       T getValue(String key) public List 
      
        queryAgentList(List 
       
         agentNames) List 
        
          agents=new ArrayList<>(); for (String agentName : agentNames) } return agents; } } }

然后在提供一个规则树抽象支持类，它继承了AbstractMultiThreadStrategyRouter，为具体业务实现提供了支持。

 public abstract class AbstractArmorySupport extends AbstractMultiThreadStrategyRouter 
  
    
    
      { @Resource protected ApplicationContext applicationContext; @Override protected void multiThread(ArmoryCommandEntity requestParameter, DefaultArmoryFactory.DynamicContext dynamicContext) throws ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException { } / * 通用的Bean注册方法 * * @param beanName Bean名称 * @param beanClass Bean类型 * @param 
     
       Bean类型 */ protected synchronized 
      
        void registerBean(String beanName, Class 
       
         beanClass, T beanInstance) // 注册新的Bean beanFactory.registerBeanDefinition(beanName, beanDefinition); log.info("成功注册Bean: {}", beanName); } protected 
        
          T getBean(String beanName) }

通过规则树模型的设计，为之后的各个节点装配，流转，节点之间的通信和Bean对象的注册，获取Bean对象等等，提供了极大的便利。

AI agent项目复盘（Day-1）+ 规则树模型

1. Spring Boot 启动初始化阶段

2. 应用就绪事件触发阶段（ApplicationReadyEvent）

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