大家好我是小锋老师最近更新《2027版本 Spring AI 2.0 开发Java Agent智能体 视频教程》专辑感谢大家支持。本课程主要介绍和讲解Spring AI 2.0简介Spring AI 2.0 HelloWorld搭建Advisors — 拦截器模式增强AI能力对话与提示词工程Prompt工具调用(Function Calling / Tools) RAG(检索增强生成)MCP(模型上下文协议)和多模态支持。等这个Spring AI2.0基础课程录制完成接下来要发布2个 企业级Java AI实战课程RAG企业知识库系统和AI智能客服系统。大家可以点点关注后面更精彩。视频教程课件源码打包下载链接https://pan.baidu.com/s/1o-zRfndo1HHrS_uFroOiCw?pwd1234提取码0000Spring AI 2.0 开发Java Agent智能体 - 新建 HelloWorld 项目我们新建一个Spring AI的HelloWorld项目IDEA里点新建项目选择Spring InitializrType选MavenJDK用17,Packaging选Jar然后点NextSpringBoot我们选4.0.5依赖我们先选Spring Web和OpenAI后面不够再加。因为阿里百炼平台支持OpenAI规范所以试用OpenAI接口直接可以调用阿里百炼云平台的大模型。首先第一步配置application.yml配置上api-key(读取系统环境变量)以及base_url和模型spring: application: name: helloWorld ai: openai: api-key: ${OPENAI_API_KEY} base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode chat: options: model: qwen3.6-plus第二步新建AiConfiguration配置类配置ChatClient聊天客户端package com.java1234.config; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; Configuration public class AiConfiguration { /** * 创建一个 ChatClient 对象用于处理聊天请求。 * * param model OpenAiChatModel 对象用于处理聊天请求。 * return ChatClient 对象用于处理聊天请求。 */ Bean public ChatClient chatClient(OpenAiChatModel model){ return ChatClient .builder(model) // 创建 ChatClient 对象并设置模型为 model .build(); // 构建 ChatClient 对象 } }第三步新建MyAiChatController控制器接受前端用户提问构建提示器发送请求给大模型以及接收大模型返回的结果返回给前端。package com.java1234.controller; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; RestController public class MyAiChatController { Autowired private ChatClient chatClient ; RequestMapping(/ai) public String ai(String question) { return chatClient.prompt() // 创建一个 Prompt 对象用于构建聊天请求。 .user( question) // 设置用户输入的文本。 .call() // 调用 ChatClient 对象的 call() 方法发送聊天请求给大模型并获取响应。 .content(); // 获取响应的文本内容。 } }然后我们启动项目测试浏览器输入http://localhost:8080/ai?question你是谁大模型返回结果