len-ai-agent

Len AI Agent - AI超级智能体

基于Spring AI和LangChain4j构建的智能AI交互系统，支持多种大模型接入、知识库问答和工具调用能力。

项目简介

Len AI Agent是一个以AI开发为核心的智能体项目，旨在提供强大的AI交互能力，包括：

• 多轮对话与上下文记忆
• 知识库问答 (RAG)
• 工具调用与智能规划
• MCP服务集成
• 多模态应用支持

项目集成了主流AI大模型，如阿里云DashScope的通义千问、Ollama本地部署模型等，同时支持多种AI框架，使开发者能够快速构建智能应用。

技术栈

• 基础框架: Java 21 + Spring Boot 3.4.5
• AI框架: Spring AI + LangChain4j
• AI模型接入:
  • 阿里云DashScope (通义千问)
  • Ollama (本地部署模型)
• 工具与库:
  • Knife4j (API文档)
  • Hutool (工具类库)
  • Lombok (代码简化)
• 服务配置: 支持多环境配置 (local, dev, prod)

核心功能

1. 多种方式调用AI大模型

• Spring AI框架集成
• LangChain4j链式调用
• 原生SDK调用
• 自定义HTTP调用

2. 知识库问答 (RAG)

• 支持接入本地知识库
• 支持向量数据库检索
• 提供上下文增强查询

3. 智能工具调用

• 文件操作
• 联网搜索
• 网页抓取
• 资源下载
• PDF生成

4. MCP服务能力

• 自定义MCP服务开发
• 图片搜索服务
• 支持多种调用方式

5. 智能体规划能力

• 基于ReAct模式的自主规划
• 多步骤任务执行
• 任务状态追踪

项目结构

len-ai-agent/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/
│   │   │   └── com/
│   │   │       └── lenyan/
│   │   │           └── lenaiagent/
│   │   │               ├── controller/    # 接口控制器
│   │   │               ├── demo/          # 示例代码
│   │   │               │   └── invoke/    # 不同调用方式示例
│   │   │               ├── config/        # 配置类
│   │   │               ├── service/       # 服务实现
│   │   │               ├── model/         # 数据模型
│   │   │               └── LenAiAgentApplication.java  # 启动类
│   │   └── resources/
│   │       ├── application.yml            # 通用配置
│   │       └── application-local.yml      # 本地环境配置
│   └── test/                              # 测试代码
└── pom.xml                                # 项目依赖

快速开始

环境要求

• JDK 21+
• Maven 3.8+
• IDE: IntelliJ IDEA (推荐)

本地运行

1. 克隆项目

git clone https://github.com/yourusername/len-ai-agent.git
cd len-ai-agent

2. 配置API密钥

修改 src/main/resources/application-local.yml 文件中的API密钥：

spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: 你的DashScope API密钥

3. 本地大模型部署(可选)

如需使用本地大模型，请安装并启动Ollama:

# 安装Ollama后，拉取模型
ollama pull deepseek-r1:7b
# 启动服务 (默认端口11434)
ollama serve

4. 启动应用

mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=local

5. 访问API文档

打开浏览器访问 http://localhost:8102/api/swagger-ui.html

示例代码

Spring AI框架调用

@Resource
private ChatModel dashscopeChatModel;

public String chat(String input) {
    AssistantMessage response = dashscopeChatModel.call(new Prompt(input))
        .getResult()
        .getOutput();
    return response.getText();
}

LangChain4j调用

ChatLanguageModel model = QwenChatModel.builder()
        .apiKey("your-api-key")
        .modelName("qwen-max")
        .build();
String answer = model.chat("你好，我想了解一下AI Agent");

扩展功能

• 对话记忆持久化
• 结构化输出
• 多模态支持
• 知识库扩展
• 自定义工具开发
• 智能体增强

许可证

本项目使用 MIT 许可证

贡献指南

欢迎提交Issue或Pull Request！

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

联系方式

• 项目维护者: lenyan
• 项目讨论群: [xxx xxx]

---

本项目是"lenAI超级智能体"系列的实现，旨在帮助开发者快速掌握AI开发技术，构建智能应用。