阿里出手了,又开源了一个 Java 项目!

这是一个基于 Spring AI Alibaba 的 AI Agent 开发与评估平台,旨在为开发者和企业提供完整的 AI Agent 生命周期管理解决方案。

作者: 程序员鱼皮
分类:产品趋势
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Spring AI Alibaba 是以 Spring AI 为基础,由阿里巴巴打造和扩展的 AI 框架。它继承了 Spring AI 的所有优点,并在多智能体(Multi-agent)应用开发企业级特性方面进行了显著增强。

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不过,Spring AI Alibaba 虽好,但想在公司里真正用起来,还得跨过三大“工程坎”:

  • “Prompt 调试,反反复复”——开发效率低:Prompt 写死在代码里,每次想改个词儿,都得重新编译、部署、重启应用,半天就浪费在这上面了。团队里你用你的版本,我用我的版本,乱成一锅粥,没法统一管理。
  • “AI 效果,全靠感觉”——质量没保障:AI 回答得好不好,基本靠人眼瞅,或者随便写个脚本跑跑。测试不全面,没有统一的打分标准,这次和上次的效果也没法比。产品质量完全是“玄学”。
  • “线上运行,一团迷雾”——运维难度大: AI 应用上线后,就像个“黑盒子”。请求进去了,到底在里面哪个环节慢了、哪个环节错了,完全看不清。出了问题只能一头扎进海量日志里捞针,排查效率极低。

为了解决这些问题,阿里推出了 Spring AI Alibaba Admin 。这是一个基于 Spring AI Alibaba 的 AI Agent 开发与评估平台,旨在为开发者和企业提供完整的 AI Agent 生命周期管理解决方案。平台支持从 Prompt 工程、数据集管理、评估器配置到实验执行和结果分析的完整工作流,帮助用户快速构建、测试和优化 AI Agent 应用。

核心功能

Prompt 管理

  • 模板化管理:支持 Prompt 模板的创建、更新与版本化管理,实现高效复用与协同。
  • 版本控制:内置完善的版本管理系统,轻松追踪和回溯 Prompt 的每一次迭代历史。
  • 在线调试与预览:提供交互式调试界面,支持流式响应预览,即时验证 Prompt 的最终效果。
  • 多轮对话支持:无缝管理多轮对话的上下文(Context),助力构建更复杂的对话式应用。

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数据集管理

  • 版本化管理:对数据集进行版本控制,确保不同批次评估实验的可追溯性与可复现性。
  • 数据项精细编辑:支持对数据集中的每一条数据进行独立的增、删、改、查操作。
  • 从链路追踪自动化生成:可从生产环境的 OpenTelemetry 链路数据中一键筛选并创建评估数据集,实现真实场景驱动的评估。

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评估器管理

  • 评估器灵活配置:支持创建和配置多种内置及自定义评估器,以满足不同评估维度的需求。
  • 模板与自定义逻辑:提供丰富的评估器模板库,同时支持通过编写代码实现高度自定义的评估逻辑。
  • 在线调试与测试:支持评估器逻辑的在线调试与测试,确保评估标准的准确无误。
  • 版本化与发布:对评估器进行版本控制与发布管理,保障评估标准在团队内的一致性与迭代。

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实验管理

  • 实验执行: 自动化执行评估实验。
  • 结果分析: 详细的实验结果分析和统计。
  • 实验控制: 支持实验的启动、停止、重启和删除。
  • 批量处理: 支持批量实验执行和结果对比。

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可观测性

  • 端到端链路追踪:深度集成 OpenTelemetry,提供从用户请求到模型响应的全链路追踪能力。
  • 服务监控与概览:集中展示 LLM 应用服务列表与核心性能指标(QPS、延迟、错误率等)的统计概览。
  • Trace 深度分析:提供详细的 Trace 详情与 Span 分析,帮助快速定位性能瓶颈与应用错误。

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模型配置

  • 广泛的模型支持:无缝接入并支持 OpenAI、通义千问 (DashScope)、DeepSeek 等国内外主流 AI 大模型。
  • 统一凭证管理:集中管理不同模型的 API Key 及相关配置参数,确保安全与便捷。
  • 动态热更新:支持在运行时动态更新和切换模型配置,无需重启服务即可生效。

系统架构

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总结

Spring AI Alibaba 作为阿里基于 Spring AI 扩展的 AI 框架,虽在多智能体开发与企业级特性上优势显著,但企业落地时面临 Prompt 调试低效、AI 质量无保障、线上运维难三大核心痛点。

为此阿里推出的 Spring AI Alibaba Admin,通过五大核心功能形成 AI Agent 全生命周期解决方案:以 Prompt 模板化与版本控制提升开发效率,靠数据集版本管理与自动化生成保障评估基础,借灵活的评估器配置解决质量 “玄学” 问题,用实验管理实现批量评估与结果对比,再以端到端链路追踪和服务监控破解运维 “黑盒” 困境,同时支持多模型接入与动态配置。

整体来看,该平台精准解决了 Spring AI Alibaba 落地的工程难题,为开发者和企业快速构建、测试、优化 AI Agent 应用提供了完整支撑,降低了企业级 AI 应用的开发与运维门槛。

项目地址:https://github.com/spring-ai-alibaba/spring-ai-alibaba-admin/tree/main


本文由公众号“程序员鱼皮”授权AI产品之家转载,原文连接: https://mp.weixin.qq.com/s/HlIKa8Ws9zmLdMsRThXEbA