什么是 Spring AI Alibaba Graph

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Spring AI Alibaba Graph 是社区核心实现之一，也是整个框架在设计理念上区别于 Spring AI 只做底层原子抽象的地方，Spring AI Alibaba 期望帮助开发者更容易的构建智能体应用。基于 Graph 开发者可以构建工作流、多智能体应用。Spring AI Alibaba Graph 在设计理念上借鉴 Langgraph，因此在一定程度上可以理解为是 Java 版的 Langgraph 实现，社区在此基础上增加了大量预置 Node、简化了 State 定义过程等，让开发者更容易编写对等低代码平台的工作流、多智能体等。

Graph 速览

框架核心概念包括：StateGraph（状态图，用于定义节点和边）、Node（节点，封装具体操作或模型调用）、Edge（边，表示节点间的跳转关系）以及 OverAllState（全局状态，贯穿流程共享数据）。这些设计使开发者能够方便地管理工作流中的状态和逻辑流转。

以下代码片段是使用 Graph 开发的一个多智能体架构示例（摘自 Spring AI Alibaba DeepResearch 实际实现）：

StateGraph stateGraph = new StateGraph("deep research", keyStrategyFactory,
        new DeepResearchStateSerializer(OverAllState::new))
      .addNode("coordinator", node_async(new CoordinatorNode(chatClientBuilder)))
      .addNode("background_investigator", node_async(new BackgroundInvestigationNode(tavilySearchService)))
      .addNode("planner", node_async((new PlannerNode(chatClientBuilder))))
      .addNode("human_feedback", node_async(new HumanFeedbackNode()))
      .addNode("research_team", node_async(new ResearchTeamNode()))
      .addNode("researcher", node_async(new ResearcherNode(researchAgent)))
      .addNode("coder", node_async(new CoderNode(coderAgent)))
      .addNode("reporter", node_async((new ReporterNode(chatClientBuilder))))

      .addEdge(START, "coordinator")
      .addConditionalEdges("coordinator", edge_async(new CoordinatorDispatcher()),
          Map.of("background_investigator", "background_investigator", "planner", "planner", END, END))
      .addEdge("background_investigator", "planner")
      .addConditionalEdges("planner", edge_async(new PlannerDispatcher()),
          Map.of("reporter", "reporter", "human_feedback", "human_feedback", "planner", "planner",
              "research_team", "research_team", END, END))
      .addConditionalEdges("human_feedback", edge_async(new HumanFeedbackDispatcher()),
          Map.of("planner", "planner", "research_team", "research_team", END, END))
      .addConditionalEdges("research_team", edge_async(new ResearchTeamDispatcher()),
          Map.of("reporter", "reporter", "researcher", "researcher", "coder", "coder"))
      .addConditionalEdges("researcher", edge_async(new ResearcherDispatcher()),
          Map.of("research_team", "research_team"))
      .addConditionalEdges("coder", edge_async(new CoderDispatcher()), Map.of("research_team", "research_team"))
      .addEdge("reporter", END);

核心功能

支持 Multi-agent，内置 ReAct Agent、Supervisor 等常规智能体模式
支持工作流，内置工作流节点，与主流低代码平台对齐
原生支持 Streaming
Human-in-the-loop，通过人类确认节点，支持修改状态、恢复执行
支持记忆与持久存储
支持流程快照
支持嵌套分支、并行分支
PlantUML、Mermaid 可视化导出