spring ai alibaba 开发系列（一）简单开发 chatclient 示例

最近准备做一个 ai 相关的应用，主要使用到 spring ai alibaba 相关的模块，说实话我一直不想介入这个 ai 开发这个模块，主要有几个原因：

1、年龄大了，遇到了瓶颈，现在不想一直吃开发这碗饭
2、现在 ai 相关的工具实在太多了，实在不行我用n8n也可以完成
3、我更关注如何使用 ai 进行变现

但是奈何没办法，只能现在工作相关的需要，所以还得继续撸代码，所以必须要要把 ai 开发这块给拾起来，所以编写这一系列文章。本文主要演示使用 spring ai alibaba 创建一个简单的chatagent，实现与 ai 进行聊天。直接开始。

一、创建 maven 项目

这里我们创建maven 项目，然后配置 ai 相关的依赖即可，这里主要使用的版本是：

jdk21
maven3.8
springboot3

这里我们在 pom 里面添加如下的依赖即可：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

<!-- Spring AI Alibaba Agent Framework -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-agent-framework</artifactId>
    <version>${alibaba-ai.version}</version>
</dependency>

<!-- DashScope ChatModel 支持（如果使用其他模型，请跳转 Spring AI 文档选择对应的 starter） -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
    <version>${alibaba-ai.version}</version>
</dependency>

这里我的完整的 pom 文件示例是：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <!-- Spring Boot父依赖，用于统一管理版本 -->
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
        <relativePath/> <!-- 从仓库中查找父依赖 -->
    </parent>

    <groupId>com.ai.demo</groupId>
    <artifactId>aidemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <alibaba-ai.version>1.1.0.0-RC2</alibaba-ai.version>
    </properties>

    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

    <dependencies>
        <!-- Spring Boot Starter -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <!-- Spring AI Alibaba Agent Framework -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-agent-framework</artifactId>
            <version>${alibaba-ai.version}</version>
        </dependency>
        
        <!-- DashScope ChatModel 支持（如果使用其他模型，请跳转 Spring AI 文档选择对应的 starter） -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
            <version>${alibaba-ai.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

二、创建配置文件

接下来我们需要使用配置文件application.yml，这里我们配置对应的 ai api key 即可，示例如下：

# application.yml
spring:
  main:
    web-application-type: none  # 配置为非Web应用
  ai:
    dashscope:
      api-key: 阿里百炼的 key

三、编写 chatagent

这里我们不使用 web 项目，所以这里我们把chat agent 的代码直接写在 application 里面即可，所以我这里完整的示例代码是：

package com.ai.demo;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.ai.model.function.FunctionCallback;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;

@SpringBootApplication
public class AiDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        // 启动Spring Boot应用
        SpringApplication.run(AiDemoApplication.class, args);
    }
    
    @Bean
    public CommandLineRunner commandLineRunner(ChatModel chatModel) {
        return args -> {
            System.out.println("Spring Boot应用启动成功！");
            System.out.println("已自动配置ChatModel: " + chatModel.getClass().getSimpleName());
            
            // 检查是否设置了API密钥
            String apiKey = "123456";
            if (apiKey == null || apiKey.trim().isEmpty()) {
                System.out.println("\n⚠️  警告: 未检测到 AI_DASHSCOPE_API_KEY 环境变量");
                System.out.println("💡 请先设置API密钥，然后重新运行:");
                System.out.println("   export AI_DASHSCOPE_API_KEY='your_actual_api_key'");
                System.out.println("\n📋 以下是AI Agent的功能演示:");
                System.out.println("   - 使用DashScope作为LLM提供者");
                System.out.println("   - 支持工具调用（如天气查询）");
                System.out.println("   - 可构建复杂的AI Agent");
            } else {
                // 创建带有工具的ChatClient
                ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
                        .defaultSystem("你是一个有用的助手，可以帮助用户查询天气等信息。")
                        .build();
                
                // 模拟一个简单的交互
                System.out.println("\n🤖 AI Agent正在运行...");
                
                // 如果API密钥有效，则可以执行实际的AI调用
                try {
                    String response = chatClient
                            .prompt()
                            .user("你好，请介绍一下你自己，并告诉我今天成都的天气如何？")
                            .call()
                            .content();
                    
                    System.out.println("\nAI回应: " + response);
                } catch (Exception e) {
                    System.out.println("\n⚠️  API调用出现错误 (可能API密钥无效): " + e.getMessage());
                }
            }
            
            System.out.println("\n🎉 AI Agent Demo已完成初始化");
        };
    }
}

然后我们启动项目即可，运行之后可以看到控制台就打印出来了 ai 的回应，示例如下：

备注：

1、本人仅是做个初步的演示，所以整体代码非常简单，直接可以直接把上面的示例代码复制到你的项目就可以运行。

2、本系列主要是演示 spring ai alibaba 的基础功能开发，如果要实际开发的话，还得根据自己的实际情况来进行选择。