Desarrolla Flujos de Trabajo con Spring AI Alibaba en Pocas Líneas

Desarrollo de Agentes Inteligentes con Spring AI Alibaba

En el ámbito del desarrollo de agentes inteligentes, la plataforma Spring AI Alibaba ofrece una solución robusta y eficiente para crear flujos de trabajo y aplicaciones de agentes. Este artículo explora cómo utilizar Spring AI Alibaba para desarrollar agentes que orquesten tareas complejas en pocos pasos de código. A través de tres ejemplos prácticos, se demostrará la flexibilidad y las características avanzadas de este marco.

Ejemplo 1: Sistema de Procesamiento de Reseñas de Clientes

El primer ejemplo se centra en un sistema que recibe comentarios de usuarios y los clasifica automáticamente en dos niveles: positivo y negativo. Esta orquestación de flujos de trabajo permite gestionar eficientemente el feedback de los clientes.

• Clasificación de Primer Nivel: Se dividen los comentarios en positivos y negativos. Los positivos se registran y finaliza el flujo.
• Clasificación de Segundo Nivel: Los comentarios negativos se analizan para identificar problemas específicos como «calidad del producto» o «servicio postventa».

El siguiente código muestra cómo se implementa este flujo:

AgentStateFactory<OverAllState> stateFactory = (inputs) -> {
            OverAllState state = new OverAllState();
            state.registerKeyAndStrategy("input", new ReplaceStrategy());
            state.registerKeyAndStrategy("classifier_output", new ReplaceStrategy());
            state.registerKeyAndStrategy("solution", new ReplaceStrategy());
            state.input(inputs);
            return state;
        };

Ejemplo 2: Sistema de Consulta de Pronóstico del Tiempo

Este ejemplo utiliza el modo de agente ReAct para permitir a los usuarios consultar el pronóstico del tiempo. El flujo de trabajo se repite entre los nodos de agente y herramienta hasta que se completa la consulta.

El ReactAgent se configura de la siguiente manera:

ReactAgent reactAgent = ReactAgent.builder()
    .name("React Agent Demo")
    .prompt("Por favor, completa la tarea que el usuario ingresa.")
    .chatClient(chatClient)
    .resolver(resolver)
    .maxIterations(10)
    .build();

Ejemplo 3: Implementación de OpenManus Basada en un Sistema Multi-Agente

La implementación de OpenManus se ha optimizado para reducir el código necesario en un 80% gracias a Spring AI Alibaba Graph. Este sistema de múltiples agentes colabora para realizar tareas de manera más eficiente.

• Agente de Planificación: Encargado de generar planes de ejecución detallados.
• Agente Supervisor: Supervisa la ejecución de tareas por parte del Agente Executor.
• Agente Executor: Realiza las tareas utilizando herramientas diversas.

Implementación y Ejecución

Para poner en marcha estos ejemplos, los desarrolladores pueden clonar el repositorio y ejecutar el siguiente comando:

git clone https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git

Además, es necesario exportar la clave API del modelo como variable de entorno:

export AI_DASHSCOPE_API_KEY=xxx

Filosofía de Diseño y Planificación Futura

Spring AI Alibaba Graph se inspira en el diseño de Langgraph, ofreciendo gestión de estado global y definición de gráficos. Esta versión aún no se ha lanzado oficialmente, pero se invita a los desarrolladores a contribuir a través del código fuente disponible en GitHub.

Para más detalles y ejemplos, consulte la documentación oficial en el siguiente enlace: GitHub Spring AI Alibaba Graph.