Spring AI Alibaba + JManus：从架构原理到生产落地的全栈实践——一篇面向 Java 架构师的 20 分钟深度阅读
目录
一、背景与问题域
1、为什么需要“Java 原生”AI 框架？
2、JManus 的定位：把“多智能体”做成 Spring Bean
二、核心概念模型
1、LLM 三元组
2、Tool 三元组
3、Agent 三元组
4、Workflow 三元组
三、架构详解
1、模块依赖图
2、线程模型
3、状态机
4、MCP（Manus Communication Protocol）
四、快速开始
1 、环境准备
2、项目骨架
3、引入 BOM
4、声明 ChatClient
5、第一个单 Agent
五、深度实战：订单退款机器人
1、需求拆解
2、定义 Tool
3、定义 Agent
4、编排工作流
5、REST 入口
六、可观测性
1、指标
2、Tracing
3、日志
七、性能调优
1、Token 优化
2、并发模型
3、JVM 参数
八、高可用与弹性
1、多活架构
2、断点续跑
3、灰度发布
九、多租户与权限
1、租户隔离
2、工具权限
十、常见坑与规避
十一、Roadmap
十二、总结
附录 A：参考链接
附录 B：一键部署 Helm Chart
一、背景与问题域
1、为什么需要“Java 原生”AI 框架？
- 语言生态壁垒：Python 生态虽成熟，但企业 70 % 的微服务、网关、消息总线仍跑在 Java/Spring 体系。
- 治理一致性：熔断、限流、灰度、链路追踪、配置中心、服务网格都是 Java 侧现成的。重写意味着双倍成本。
- 工程团队经验：大量 CRUD 工程师熟悉 Spring Boot，却缺乏 Python AI 工程能力。
Spring AI Alibaba（下文简称 SAA）应运而生：
“让 Java 工程师用三天时间，把 LLM 能力接入现有 Spring Cloud 体系，而不需要换语言、换协议、换监控。”
2、JManus 的定位：把“多智能体”做成 Spring Bean
OpenManus（Python）已证明：
- 多 Agent 协作可将复杂任务端到端成功率提升 4–6 倍；
- 但 Python 长进程 + 单线程 + 无状态，难以水平扩展。
JManus 用 Java 改写，核心目标：
| 维度 | 目标值 |
| 单 Pod 并发 | 10 k req/s |
| 水平扩展 | 无状态，秒级弹性 |
| 故障恢复 | 断点续跑，幂等重试 |
| 监控粒度 | 每个 Task 的 Token/Latency/异常 |
二、核心概念模型
1、LLM 三元组
SAA 把一次 LLM 调用抽象为：
PromptTemplate → ChatClient → ChatResponse
- PromptTemplate：支持 SpEL、嵌套子模板、占位符验证。
- ChatClient：统一接口屏蔽 OpenAI、通义、DeepSeek、Bedrock。
- ChatResponse：包含 Generation 列表 + Usage 计量 + RateLimit 元数据。
2、Tool 三元组
ToolDefinition → ToolExecutor → ToolCallback
- ToolDefinition：JSON Schema 描述输入/输出，自动生成 Swagger/OpenAPI。
- ToolExecutor：线程池隔离，防止外部 API 拖死 LLM 线程。
- ToolCallback：支持重试、熔断、Mock、缓存。
3、Agent 三元组
SystemPrompt → Tools → State
- SystemPrompt：支持多语言、版本化、热更新（Spring Cloud Bus）。
- Tools：运行时动态装配，按租户/灰度/特性开关注入。
- State：KV 存储，Redis / Mongo / PostgreSQL 插件化。
4、Workflow 三元组
StateGraph → Node → Edge
- StateGraph：有向图，支持 DAG 与循环。
- Node：Agent 或函数。
- Edge：条件表达式（SpEL + Groovy）。
三、架构详解
1、模块依赖图
spring-ai-alibaba├─ spring-ai-core├─ spring-ai-chat├─ spring-ai-vector-store├─ spring-ai-observability└─ jmanus├─ jmanus-engine├─ jmanus-planner├─ jmanus-memory└─ jmanus-mcp2、线程模型
- Boss 线程：Netty EventLoop，负责 IO。
- Worker 线程：Virtual Thread（JDK21），1 MB 栈 → 10 k 并发。
- Tool 线程池：ThreadPoolTaskExecutor，隔离外部调用。
- LLM 线程池：Semaphore 限流，防止 Token 爆炸。
3、状态机
使用 Spring Statemachine 3.x：
enum States { PLANNING, EXECUTING, WAITING, COMPLETED, FAILED }
enum Events { TASK_CREATED, TOOL_RETURN, ERROR, TIMEOUT }状态快照持久化到 Redis Stream（XADD workflow:{id}），支持断点续跑。
4、MCP（Manus Communication Protocol）
- 传输层：gRPC + Protobuf。
- 鉴权：mTLS + JWT。
- 插件：官方已提供 30+ 实现（钉钉、飞书、支付宝、OSS、Kafka、MySQL…）。
示例声明：
mcp:clients:dingtalk:endpoint: dingtalk-mcp.default.svc.cluster.local:9000auth:type: hmac-sha256secret: ${DING_SECRET}四、快速开始
1 、环境准备
-
JDK 17+
-
Spring Boot 3.2+
-
Redis 7+（带 Stream）
-
Kubernetes（可选，HPA 弹性）
2、项目骨架
spring init \--dependencies=web,data-redis,actuator \--groupId=com.example \--artifactId=order-bot \order-bot
cd order-bot3、引入 BOM
<dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-dependencies</artifactId><version>1.2.0</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies>
</dependencyManagement>4、声明 ChatClient
spring:ai:tongyi:api-key: ${ALI_API_KEY}chat:options:model: qwen-maxtemperature: 0.3max-tokens: 20485、第一个单 Agent
@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class HelloController {private final ChatClient chatClient;@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam String q) {return chatClient.prompt().user(q).call().content();}
}五、深度实战：订单退款机器人
1、需求拆解
| 角色 | 任务 |
|---|---|
| 用户 | “我要退昨天的订单” |
| Planner | 1. 识别意图 → 2. 查询订单 → 3. 校验规则 → 4. 调用退款接口 → 5. 通知用户 |
| RefundAgent | 执行步骤 4 |
| NotifyAgent | 执行步骤 5 |
2、定义 Tool
@Component
public class OrderTool implements ToolCallback<OrderRequest, OrderResponse> {@Overridepublic String getName() { return "orderQuery"; }@Overridepublic String getDescription() {return "根据订单号查询订单，返回金额、状态、物流信息";}@Overridepublic OrderResponse call(OrderRequest req) {return restTemplate.getForObject("http://order-svc/orders/{id}", OrderResponse.class, req.id());}
}3、定义 Agent
@Bean
public Agent refundAgent(ChatClient chatClient, List<ToolCallback> tools) {return Agent.builder().name("refundAgent").system("""你是退款助手。请遵循：1. 金额>100元需主管审批2. 必须输出 JSON {"action":"refund","amount":99}""").tools(tools).chatClient(chatClient).build();
}4、编排工作流
@Configuration
public class WorkflowConfig {@Beanpublic StateGraph refundWorkflow(Agent classifyAgent,Agent refundAgent,Agent notifyAgent) {return StateGraph.of("refundWorkflow").node("classify", classifyAgent).node("refund", refundAgent).node("notify", notifyAgent).edge(START, "classify").conditional("classify",ctx -> ctx.get("intent").equals("refund") ? "refund" : "notify").edge("refund", "notify").edge("notify", END);}
}5、REST 入口
@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class RefundController {private final ManusEngine engine;@PostMapping("/refund")public String refund(@RequestBody Map<String, Object> payload) {return engine.start("refundWorkflow", payload).block();}
}六、可观测性
1、指标
| 名称 | 含义 |
|---|---|
jmanus_agent_latency_seconds | 每个 Agent 的 P99 延迟 |
jmanus_token_total | 按模型、租户、Agent 维度 |
jmanus_workflow_failures_total | 失败原因标签化 |
Grafana 大盘 JSON 已内置，导入 ID 18686。
2、Tracing
-
OpenTelemetry：自动透传 TraceId 到 LLM 调用。
-
Baggage：把租户 ID 带到 Tool 调用，方便灰度。
3、日志
-
Logback Encoder：JSON 格式，字段包括
workflowId、agentName、tokenUsage。 -
Loki：Grafana 直接索引。
七、性能调优
1、Token 优化
-
Prompt 压缩：滑动窗口 + 摘要，减少 30 % Token。
-
模型分级：简单任务 qwen-1.5b，复杂推理 qwen-max。
-
缓存：相同问题 Redis 缓存 TTL 10 min。
2、并发模型
| 场景 | 建议 |
|---|---|
| CPU 密集 | Virtual Thread 数量 ≈ CPU × 2 |
| IO 密集 | Virtual Thread 数量 = 10 k |
| LLM 调用 | 限流 semaphore = 100 |
3、JVM 参数
-XX:+UseZGC
-XX:MaxGCPauseMillis=20
-Djdk.virtualThreadScheduler.parallelism=256八、高可用与弹性
1、多活架构
-
双集群：北京 + 上海
-
Redis 跨地域同步：阿里 DTS
-
模型网关：就近路由（华北调用北京节点）
2、断点续跑
-
快照：每 30 s 写入 Redis Stream
-
故障：Pod Crash 后，新 Pod 读取 Stream 恢复
-
幂等：TaskId + 幂等 Token
3、灰度发布
-
Spring Cloud LoadBalancer 权重
-
模型灰度：10 % 流量 → 新模型
-
回滚：修改 ConfigMap，30 s 生效
九、多租户与权限
1、租户隔离
-
逻辑：Redis key 前缀
tenant:{id}:workflow:{wfId} -
资源：HPA 按租户打标签，独立扩缩容
2、工具权限
-
MCP 鉴权：JWT + Scope
-
白名单：每个租户可使用的 Tool 列表动态下发
十、常见坑与规避
| 问题 | 现象 | 解决 |
|---|---|---|
| Token 超限 | 502 from LLM | Prompt 压缩 + 模型升级 |
| Tool 超时 | 99th 延迟飙高 | 线程池隔离 + 熔断 |
| 状态膨胀 | Redis 内存暴涨 | 快照 TTL + 压缩 |
| 版本漂移 | 线上结果不一致 | 锁定 system prompt 版本 |
十一、Roadmap
-
2025 Q3：支持 Function Calling V2（并行工具调用）
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2025 Q4：Workflow DSL 图形化编辑器（VS Code 插件）
-
2026 Q1：Serverless 模式，Pod 冷启动 < 300 ms
十二、总结
Spring AI Alibaba + JManus 提供了：
-
Java 工程师最熟悉的编程模型（Bean、注解、配置中心）。
-
面向生产的可观测、弹性、灰度、多租户。
-
与现有 Spring Cloud 网关、配置、注册中心无侵入集成。
一句话：“用写 CRUD 的心智，写 AI 时代的复杂 Agent 系统。”
附录 A：参考链接
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官方文档：https://spring-ai-alibaba.io
-
GitHub：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba
-
示例仓库：https://github.com/spring-ai-alibaba/examples
附录 B：一键部署 Helm Chart
helm repo add spring-ai https://charts.spring-ai-alibaba.io
helm install jmanus-demo spring-ai/jmanus \--set image.tag=1.2.0 \--set redis.enabled=true \--set autoscaling.enabled=true🫡🫡🫡