## 01、痛点
我是老李。最近团队在做一次技术选型调研，题目是“Spring Boot 3 下虚拟线程对数据库连接池的影响”。有个同学上来就接了一个开放探索式的自主平台，目标设得很大：让模型自己搜索、自己总结、自己决定要不要继续查。结果跑了一下午，模型来回绕了十几轮，调用费用花掉几十美元，最后产出一份包含大量重复链接和过时结论的报告，还说不清每一步为什么这么做。这不是个例。很多团队现在一提到智能化，就想直接上一个能够“自己决定一切”的东西，忽略了大部分任务其实有相对确定的路径。Spring AI 官方最近的教程也在泼冷水：先把流程做清楚，再考虑是不是要让模型自己掌控节奏。

## 02、是什么
Spring AI 官方教程明确参考了 Anthropic 关于构建有效智能体系统的实践指南，核心就两个词：简单和可组合。它把系统分成两类。一类叫工作流，也就是预定义好步骤，模型只在某些节点上做决策，比如判断该走哪条分支、该调用哪个工具；另一类叫智能体，由模型自己决定每一步做什么、调用什么、什么时候停。官方提醒，不要一开始就去搭一个复杂的自主平台，很多问题用工作流就能解决。教程里给出五种基础模式：链式（Chain）、并行（Parallelization）、路由（Routing）、编排者-工人（Orchestrator-Workers）、评估者-优化者（Evaluator-Optimizer）。这五种模式不是五个独立的复杂框架，而是像积木一样，可以组合。理解了它们，就能在一个可控的骨架里逐步增加模型的决策自由度。

## 03、为什么
为什么固定流程常常更可靠？第一，可复现。同样的输入，固定流程基本能得到同样的路径，便于回归测试和审计。自主循环的路径不确定，这次对下次可能错。第二，可观测。每个节点的输入输出都清晰可查，出问题能定位到具体步骤；自主平台往往只有一个最终结果，中间过程像黑盒。第三，成本可控。工作流调用模型的次数基本可预估，自主循环可能会不断重试、重复搜索，费用和时间都不可控。第四，调试成本低。固定流程里，某一个节点效果不好，只替换那个节点就行；自主平台里，行为是涌现出来的，调一个参数可能影响全局。大多数业务任务的目标明确、路径可枚举，比如生成报告、做代码审查、回答知识库问题，根本不需要模型自由发挥。把确定的部分固定下来，把不确定的部分留给模型在节点内处理，才是更务实的选择。

## 04、架构
从架构上看，Spring AI 提供的能力足够我们搭出清晰的工作流。ChatClient 负责对话调用，Tool 负责外部工具接入，结构化输出能把模型的自然语言转成对象，Advisor 可以在调用前后做拦截。工作流编排不需要专门的引擎，就用普通的 Java 代码把步骤串起来。一个节点可以是函数，也可以是对模型的调用；节点之间靠输入输出连接。链式最简单，A 的输出是 B 的输入；并行是把同一个输入同时发给多个分支，再合并；路由是先让一个分类节点判断，再分发到对应的专用流程；编排者-工人是一个主控把大任务拆成子任务，分给多个工人执行，最后汇总；评估者-优化者是先执行一版，再让评估节点打分，不合格就带上反馈重新优化，直到满足阈值。这些结构的共同点是：流程图是确定的，模型只在节点内部或分支选择点上做决策，而不是控制整个流程。

## 05、实战
拿“技术问题调研”这个任务举例。我们完全可以把它拆成固定步骤。问题进来后，第一步做关键词抽取；第二步并行搜索多个数据源，比如官方文档、社区问答、源码仓库；第三步用路由判断问题类型，是配置类、性能类还是 bug 类，走不同的摘要模板；第四步汇总成一版调研报告；第五步让评估节点对报告质量打分，比如置信度是否达标、是否缺少关键来源；不达标就补一轮针对性搜索，但限制最多补两轮，避免无限循环。用伪代码表示大致是这样：

```java
Step step = ChainBuilder.start(parseKeywords)
    .then(parallelSearch(officialDocs, communityQa, sourceRepo))
    .then(routerByType(configSummary, perfSummary, bugSummary))
    .then(mergeReport)
    .then(evaluatorOptimizer(threshold, maxRetry))
    .build();
```

这个结构的每一个分支和终止条件都是确定的，模型只在“关键词抽取”“路由判断”“摘要生成”“评估打分”这些节点上工作。实际跑下来，成本可控，结果可复现，出问题也能快速定位是搜索不够全，还是摘要模板不对。

## 06、洞见
观察下来，很多所谓智能体场景其实是确定流程加上模型决策节点。比如客服工单分派，流程就是“接收—分类—派单—回访”，只有分类那一步让模型判断；再比如合同审查，流程是“抽取条款—比对规则—输出风险点”，模型只负责比对和总结。完全自主的循环只适合开放式探索，比如研究一个尚未有明确答案的问题。判断该用固定流程还是自主系统，可以看四个信号：目标是否明确、路径是否可枚举、是否需要审计、成本是否敏感。如果四个都指向固定流程，就不要为了“先进”而上自主平台。先把工作流跑顺，再在某些节点上增加模型决策，甚至局部放开自主范围，往往比一上来就追求全自动更有效。

## 07、行动
后续五种模式全部基于官方 spring-ai-examples 下的 agentic-patterns 代码实操。建议按顺序来：先把 chain 示例跑通，理解一个节点如何接下一个节点；再把 chain 改成 parallel，感受同时请求多个工具时的合并逻辑；接着加入 routing，让分类节点决定走哪条模板；然后用 orchestrator 做一次多步骤调研，把主控和工人分开；最后用 evaluator-optimizer 做一个带质量闭环的报告生成。每一步都记录三个指标：模型调用次数、端到端时延、结果准确性。只有当一个模式在可控范围内稳定了，再进入下一个。不要一上来就改全自主，否则出了 bug 很难定位。

## 08、小结
简单和可组合不是落后的代名词，而是工程上的成熟。固定流程先保证可靠，模型决策节点再提供灵活性，这个顺序不能反。Spring AI 官方教程和 Anthropic 的实践都在指向同一个结论：大多数场景不需要复杂的自主平台，需要的是一个清晰的、可组合的工作流骨架。先把骨架搭好，再逐步让模型在关键节点上做决策，你得到的系统会更稳、更省、更好维护。

## 09、链接与概念说明
关键概念：Spring AI 是 Spring 生态下的 AI 应用开发框架，提供对话调用、工具接入、结构化输出等能力。Anthropic 关于构建有效智能体系统的实践指南强调简单与组合。工作流是预定义路径，模型只在节点做决策；智能体是模型自己决定路径。五种模式分别是链式、并行、路由、编排者-工人、评估者-优化者。实操代码在 spring-projects/spring-ai-examples 仓库的 agentic-patterns 目录下。建议先读官方教程，再对照代码跑一遍，不要跳过基础直接看复杂示例。

我是老李。最近团队在做一次技术选型调研，题目是“Spring Boot 3 下虚拟线程对数据库连接池的影响”。有个同学上来就接了一个开放探索式的自主平台，目标设得很大：让模型自己搜索、自己总结、自己决定要不要继续查。结果跑了一下午，模型来回绕了十几轮，调用费用花掉几十美元，最后产出一份包含大量重复链接和过时结论的报告，还说不清每一步为什么这么做。这不是个例。很多团队现在一提到智能化，就想直接上一个能够“自己决定一切”的东西，忽略了大部分任务其实有相对确定的路径。Spring AI 官方最近的教程也在泼冷水：先把流程做清楚，再考虑是不是要让模型自己掌控节奏。

《Spring AI 2.0实战》第15招 Agent别急着上框架

Spring AI 官方参考 Anthropic 的思路，强调简单和可组合。本文拆解工作流与智能体的区别，并用一个技术问题调研案例说明固定流程为何常常更可靠。

架构师

编程语言

人工智能

后端

SpringBoot3虚拟线程调研实践：推荐固定工作流而非自主平台。结合SpringAI五种可组合模式（链式、并行、路由等），模型仅在节点决策，实现成本可控、可观测、可复现。实战拆解技术调研案例，给出架构与行动步骤，指导工程团队稳健落地AI流程。

数据库连接池

AI应用开发

回归测试

代码解释

客服工单

数据库

智能体

路由

Java

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