🛠️ 技术栈

• 核心框架: Spring Boot 3.4.4, Spring AI
• ORM框架: MyBatis-Plus
• AI模型: 阿里云通义千问 (DashScope)
• 数据库: MySQL (聊天记忆存储), PostgreSQL + pgvector (向量数据存储)
• 工具库: Lombok, Hutool, Jsoup, iText, Knife4j
• RAG支持: 检索增强生成
• 工具集成: 文件操作(Hutool)、网络搜索(Google Search API)、网页抓取(Jsoup)、终端命令(ProcessBuilder)、资源下载(Hutool)、PDF生成(iText)
• MCP 协议: 可调用高德地图、时间获取、文生图等工具
• 智能体规划: ReAct (Reasoning and Acting) 框架，实现智能体的自主规划和工具调用能力

✨ 功能特性

1. 多轮对话记忆管理

通过 Spring AI 的 ChatMemory 实现对话状态持久化，支持会话ID跟踪和历史会话数量控制，确保上下文连贯性。 - 通过设置会话ID实现多轮对话跟踪 - 可配置历史会话数量限制 - MySQL 数据库持久化存储聊天记录

2. 自定义Advisor

• 自定义Advisor包括：
  • 日志记录：记录用户输入和AI输出
  • 重读机制：提示词复述提高模型能力
  • 违禁词校验：确保内容合规性

3. RAG检索增强生成

通过RAG技术解决大模型幻觉问题，提升特定领域知识理解能力。文档处理流程包括： - 文档拆分：设置最大最小长度和段落混合拆分，设置重叠字符增强片段联系 - 向量存储：使用PostgreSQL pgvector扩展 - 查询重写增强：优化用户查询提高检索效果 plainText 原始查询: 怎么脱单 重写后的查询: 单身人士提高脱单成功率的方法有哪些 - 高效近似最近邻搜索(HNSW索引)：提高大规模向量数据搜索性能

4. 智能体规划能力

通过集成智能体规划能力，AI可以根据用户指令，自主进行任务分解、工具选择和执行，实现更复杂的自动化工作流程。 - 支持多步骤任务规划 - 自动选择和调用可用工具 - 灵活应对复杂场景

5. 结构化输出

通过 Spring AI 的结构化输出功能，确保AI返回结果符合预设格式。 - 定义Record类作为结构化输出模板 - 使用entity方法进行结构化处理 - 适用于报告生成等场景

6. 工具集成框架

实现了六种核心工具集成: - 文件操作(Hutool): 文件读写、目录管理等文件系统操作 - 联网搜索: 集成Google Search API实现网络信息获取 - 网页抓取: 使用Jsoup解析网页内容 - 终端命令: 通过ProcessBuilder执行系统命令 - 资源下载: 使用Hutool工具类实现网络资源下载 - PDF生成: 基于iText实现文档生成

7. MCP协议集成

通过标准化协议实现AI对外部服务的调用，包括： - 高德地图API调用 - 实时时间获取 - minimax文生图/文生视频

🚀 快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您已安装以下环境：

• Java 21+ 或更高版本
• Maven 3.8+
• MySQL 数据库
• PostgreSQL 数据库: 需安装 pgvector 扩展。

项目设置

1. 克隆项目仓库:

bash git clone https://github.com/caoshuai03/cs-ai-agent.git cd cs-ai-agent

1. 数据库配置:

项目使用了 MySQL 和 PostgreSQL + pgvector 两种数据库。

• MySQL 配置 (聊天记忆存储):

  更新数据库连接信息：

  yaml spring: datasource: mysql: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/cs_ai_agent # <-- 连接 URL username: root # <-- 用户名 password: 123456 # <-- 密码

• PostgreSQL + pgvector 配置 (向量存储):

  创建一个 PostgreSQL 数据库，并确保已启用 pgvector 扩展，更新数据库连接信息：

  yaml spring: datasource: postgres: driver-class-name: org.postgresql.Driver url: jdbc:postgresql://localhost:5432/vector_db?useSSL=false # <-- 替换为 PostgreSQL 连接 URL username: postgres # <-- 用户名 password: postgres # <-- 密码

1. 配置阿里云 DashScope API Key:

配置阿里云 DashScope API Key。可以将密钥直接放在配置文件中，或使用环境变量 ${DASHSCOPE_API_KEY} (推荐方式)：

yaml spring: ai: dashscope: api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY} # <-- DashScope API Key chat: model: qwen-plus # <-- 可选，根据需要修改模型名称

运行项目

bash mvn clean install spring-boot:run

访问地址：

• 应用程序接口 (端口 8123): http://localhost:8123
• API 文档 (Knife4j): http://localhost:8123/swagger-ui.html

🤝 贡献

欢迎提交 Pull Request 或报告 Issue。

📄 许可证

本项目采用 Apache 许可证。