《Ai Agent》第3-3节：Ai Agent 测试案例

作者：小傅哥
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一、本章诉求

在项目中引入 Spring Ai 1.0.0 框架，通过编写测试案例的方式，了解 Ai Agent 的工作模式。

那为什么要这么做呢？

通常对于软件设计的解决方案，我们都有一个这样共识，那就是目标结果驱动，最先搭建可运行的最小执行单元。因为软件设计原则，康威定律 (opens new window)，也提到，大的系统组织总是比小系统更倾向于分解。当场景问题被拆解的越小以后，也就越容易被理解和处理。所以，我们要优先通过案例的方式，验证 Ai Agent 的工作模型和可执行方案。再通过这些案例，设计详细的流程和库表细节。

二、功能流程

如图，为整个 Ai Agent 的工作模型；

• 概念：Ai Agent 是整合多种技术手段的智能实体 ，其实现依赖于 Tools、MCP、Memory、RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 等技术组件构建的智能体。并且每一个 Agent Client 又可以被连接通信，增强其 Agent 智能体能力。
• 方案：这里我们基于 Spring AI 框架，通过编码的方式把模型、关键词、顾问角色、工具，放入到 LLM 客户端，构建 LLM 对话智能体。