基于Spring AI的AI Agent应用demo地址：https://github.com/q644266189/aiagentdemo

项目核心模块
本项目是一个基于Spring AI的AI Agent应用，主要包含以下六个模块

1.AgentCore

AgentCore 是整个系统的"大脑"，负责编排对话的完整流程：意图识别 → RAG 注入 → 记忆管理 → 模型调用 → 工具执行。

2.ChatMemory 对话记忆（会话压缩）实现

三层递进上下文压缩策略（防 Token 溢出 / 成本失控）
第一层：摘要压缩（智能压缩，优先触发）
触发条件：历史消息 > 16 条
执行逻辑：自动用 LLM 将早期消息总结为300 字内摘要，注入 system prompt，原消息移除
核心设计
增量压缩：旧摘要 + 新对话合并总结，避免信息丢失
TOOL 消息保护：截断自动避开 TOOL 消息，保证工具调用上下文完整
第二层：Assistant 消息裁剪（精准裁剪，持续生效）
规则：仅保留最近 3 条LLM 回复，只将最近3条回复放到上下文
优势：LLM 回复占 Token 多，精准裁剪大幅减少上下文体积
第三层：滑动窗口（兜底保护，最后防线）
规则：消息总数 > maxRounds×4 时，直接丢弃最早消息
作用：硬性限制上下文大小，防止无限增长
三层协同逻辑
摘要压缩（保信息）→ Assistant 裁剪（省 Token）→ 滑动窗口（硬保护）

3.TOOL

所有工具实现统一的 InnerTool 接口,启动时，Spring 自动扫描所有 InnerTool Bean，调用 loadToolCallbacks() 收集所有工具，统一注册到 AgentCore。新增工具只需实现这个接口，无需修改任何已有代码。

4.RAG 模块：检索增强生成

一、RAG 整体流程（总览）

文档分块 → 向量入库 → 用户提问 → 多路召回 → RRF 融合 → Rerank 重排 → 拼接上下文 → 交给 LLM 回答

二、分步详细流程

1. 文档预处理：分块（决定检索质量）
   使用递归语义分块 TextSplitter（默认）
   规则：500 字符 / 块，重叠 50 字符
   目标：保证语义完整，不破坏段落逻辑
2. 向量存储
   用 EmbeddingModel 生成文本向量
   存入内存 VectorStore（生产可换 Milvus/Pinecone）
   支持余弦相似度检索
3. 用户发起查询
   输入用户问题 question
4. 多路召回（语义 + BM25 + 查询改写，共 9 个候选）
   同时启动 3 路召回，每路取若干候选，汇总成候选池：
   SemanticRecaller 语义召回：向量相似度，懂语义
   Bm25Recaller 关键词召回：BM25 算法，精准匹配
   QueryRewriteRecaller 查询改写召回：把问题转 3 种说法再检索，扩大覆盖
   → 输出：9 个候选文档
5. RRF 融合（多路结果合并）
   对 3 路结果用 RRF 倒数排名融合
   不看原始分数，只看排名
   合并、去重、重新排序
   输出：排序后的候选集
6. Rerank 重排（精检索，求精）
   将 9 个候选送入 LLM 重排模型
   按问题相关性重新精准打分
   取 TOP3 最相关文档
7. 构建上下文
   把 TOP3 文档按格式拼接：
   【参考资料1】【参考资料2】【参考资料3】
   返回干净的上下文字符串
   供 LLM 基于事实回答

三、核心技术串讲

多路召回：向量 + BM25 + 查询改写，互补盲区
RRF 融合：按倒数排名合并多路结果
Rerank：精排提升相关性，只留最有用的 3 条
BM25：关键词匹配召回
TextSplitter：递归语义分块
Embedding + VectorStore：向量检索

四、精简流程

文档先分块、转向量入库；用户提问后，走三路召回 + RRF 融合，再经 Rerank 取 TOP3，最后拼接成上下文给大模型生成答案。

5.Command 与 Skill

Command 是"用户告诉 Agent 做什么"，Skill 是"Agent 自己判断该做什么"

6.SubAgent

主 LLM 根据对话上下文自主决定是否需要创建 SubAgent。整个生命周期（创建 → 多轮对话 → 销毁）都由主 LLM 通过工具调用来驱动。

7.MCP

同时实现了 MCP Server（对外暴露能力）和 MCP Client（连接外部服务）。
MCP Server：对外暴露知识库检索能力。通过 SimpleMcpServer 对外提供知识库检索工具，其他 AI 应用可以通过 MCP 协议来调用。
MCP Client：动态连接外部 MCP 服务。