my-ai-agent

My AI Agent 🤖

项目介绍

My AI Agent 是一个基于 Spring Boot 和 Spring AI 框架构建的智能代理服务，集成了现代大模型能力，提供对话记忆、多模态交互等功能。本项目通过整合阿里云灵积大模型服务，实现了智能化的人机交互体验，并支持基于 RAG（检索增强生成）的知识库问答能力。

系统架构

项目采用模块化设计，主要包括：

• 核心服务模块：基于 Spring Boot 的 Web 服务
• AI 对话模块：集成 Spring AI 与阿里云大模型能力
• 记忆持久化模块：实现会话状态的本地文件持久化
• 图像搜索服务：独立的 MCP 服务模块
• 知识库模块：基于 PGVector 的向量数据库存储和检索服务
• 智能代理模块：实现 AI 自主决策和工具调用能力

核心功能

• ✅ 智能对话：接入阿里云灵积模型，支持自然语言交互
• ✅ 对话记忆：基于文件系统的会话记忆持久化，保持上下文连贯性
• ✅ 图像搜索：独立模块支持基于图像的搜索功能
• ✅ 智能代理：
  • 支持 AI 自主决策和任务规划
  • 多轮对话中的工具调用能力
  • 基于 ReAct 模式的推理和执行
  • 灵活的工具注册和使用机制
• ✅ 知识库问答：
  • 支持 Markdown 文档上传和管理
  • 基于 RAG 技术的智能问答
  • 使用 PGVector 进行高效的向量检索
  • 支持文档的增删改查操作

技术栈

• 后端框架：Spring Boot 3.4.x
• AI 框架：Spring AI (1.0.0-M6.x)
• 大模型接入：
  • 阿里云 DashScope SDK (2.19.1)
  • Spring AI Alibaba (1.0.0-M6.1)
  • Ollama 集成
• 向量数据库：
  • PostgreSQL with pgvector 扩展
  • Spring AI VectorStore 集成
• 序列化工具：Kryo
• 构建工具：Maven 3.9.9
• 其他工具：
  • Hutool (5.8.37)
  • Lombok
• 运行环境：Java 21

快速开始

环境要求

• JDK 21+
• Maven 3.9+
• 阿里云账号和 API Key（用于灵积模型访问）

安装与运行

1. 克隆项目到本地

git clone https://github.com/your-username/my-ai-agent.git
cd my-ai-agent

2. 配置环境变量

# 阿里云 API Key（必需）
export ALIBABA_API_KEY=your_api_key_here

3. 构建项目

./mvnw clean package

4. 运行主应用

java -jar target/my-ai-agent-0.0.1-SNAPSHOT.jar

5. 运行图像搜索服务（可选）

cd my-image-search-mcp-server
../mvnw spring-boot:run

项目结构

my-ai-agent/
├── src/main/java/com/yam/myaiagent/
│   ├── chatmemory/          # 对话记忆实现
│   ├── constant/            # 常量定义
│   ├── controller/          # HTTP 接口控制器
│   ├── service/             # 业务逻辑服务
│   └── MyAiAgentApplication.java  # 应用入口
├── my-image-search-mcp-server/    # 图像搜索服务模块
├── .mvn/                   # Maven 包装器配置
├── pom.xml                 # Maven 项目配置
└── README.md               # 项目说明文档

配置说明

主要配置项包括：

• 聊天记忆存储路径：默认为项目根目录下的 /tmp 文件夹
• 模型参数：可在应用配置中调整大模型的参数设置
• 服务端口：默认为 Spring Boot 标准端口 8080
• 向量数据库配置：
  • PostgreSQL 连接信息
  • pgvector 相关参数设置

API 接口

健康检查

GET /health
响应: "ok"

知识库管理接口

# 上传文档
POST /api/knowledge/upload
Content-Type: multipart/form-data

# 获取文档列表
GET /api/knowledge/documents

# 删除文档
DELETE /api/knowledge/documents/{documentId}

# 知识库问答
POST /api/knowledge/qa
Content-Type: application/json
{
    "question": "您的问题"
}

高级特性

文件持久化对话记忆

项目实现了基于 Kryo 序列化的文件持久化对话记忆机制，支持会话状态的保存与恢复，保证了对话的连贯性和上下文理解。

智能代理系统

• 基于 ReAct（Reasoning and Acting）模式的智能代理实现
• 支持多轮对话中的自主决策和工具调用
• 灵活的工具注册机制，支持动态扩展
• 状态管理和执行流程控制
• 支持流式输出和异步处理

图像搜索服务

独立的图像搜索模块采用 Spring AI MCP 服务架构，提供多模态交互能力。

RAG 知识库问答

• 基于 PGVector 的高性能向量存储
• 支持文档的语义检索和相关性排序
• 智能查询重写优化检索效果
• 支持多种文档格式的处理和向量化

贡献指南

欢迎参与项目贡献！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建 Pull Request

许可证

本项目基于 Apache License 2.0 开源，详细内容请查看 LICENSE 文件。

联系方式

若有任何问题或建议，欢迎通过 Issues 或以下方式联系我们：

• 邮箱: xzhuzhu961@gmail.com

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祝您使用愉快！🚀