本文以真实业务场景为例，详细介绍如何用Spring AI Alibaba构建门店经营数据分析智能体，涵盖意图识别、工具编排、数据查询、分析建议生成、图表可视化全流程。适合需要在企业系统中落地AI能力的Java开发者。
在AI应用开发领域，我们正在见证一场深刻的范式转变。传统的LLM应用开发模式正逐渐暴露出其固有的局限性：工具调用缺乏标准化、能力复用困难、系统集成复杂度高。而随着MCP（Model Context Protocol）和Skill这两个核心概念的兴起，我们终于拥有了构建真正智能化、可扩展AI应用的坚实
随着 AI 应用逐渐进入“万物皆可 AI”的阶段，传统 Prompt 驱动的 Agent 架构开始暴露出上下文臃肿、业务耦合严重、难以扩展等问题。本文结合 Spring AI Alibaba 实战案例，深入解析一种 Skills 驱动的 Agent 新范式：通过将业务知识、分析流程、工具调用能力封装为可插拔、可复用的 Skills，实现通用 Agent 的模块化扩展。文章还详细介绍了 Skills 与 MCP Tool、脚本执行、知识按需加载的结合方式，以及如何基于开闭原则构建可维护、可协作、可扩展的企业级 AI Agent 体系。
本文深入解析Spring AI Alibaba框架，涵盖核心架构、通义千问模型接入、Spring Boot整合实战，以及对话记忆、Function Call、RAG检索增强、智能体开发等关键能力。适合需要快速接入阿里云AI服务的Java开发者。
本文全面介绍LangChain4j框架，从核心架构到实战应用，涵盖Spring Boot整合、对话记忆、Function Call、MCP协议、RAG检索增强生成、智能体开发及多智能体协作。适合Java开发者快速上手大模型应用开发。
