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阿里开源Assistant Agent，基于代码即行动范式，助力企业快速构建智能助手，实现复杂任务编排与安全执行。
核心内容：
1. 代码即行动与安全沙箱技术特性解析
2. 智能问答、工具调用等核心能力展示
3. 智能客服、运维助手等典型应用场景
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
Assistant Agent 是一个基于 Spring AI Alibaba 构建的企业级智能助手框架，采用代码即行动（Code-as-Action）范式，通过生成和执行代码来编排工具、完成任务。它是一个能理解、能行动、能学习的智能助手解决方案，可帮助企业快速构建智能答疑客服、系统诊断、运维助手、业务助理、AIOps 等智能体。
仓库地址：spring-ai-alibaba/AssistantAgent
- 🚀代码即行动（Code-as-Action）：Agent 通过生成并执行代码来完成任务，而非仅仅调用预定义工具，可以在代码中灵活编排、组合多个工具，实现复杂流程
- 🔒安全沙箱：AI 生成的代码在 GraalVM 多语言沙箱中安全运行，具备资源隔离能力
- 📊多维评估：通过评估图（Graph）进行多层次意图识别，精准指导 Agent 行为
- 🔄Prompt 动态组装：根据场景及前置评估结果动态注入上下文（经验、知识等）到 Prompt 中，灵活处理不同任务
- 🧠经验学习：自动积累成功经验，持续提升后续任务的表现
- ⚡快速响应：熟悉场景下，跳过 LLM 推理过程，基于经验快速响应
Assistant Agent 是一个功能完整的智能助手，具备以下核心能力：
- 🔍智能问答：支持多数据源统一检索架构（通过 SPI 可扩展知识库、Web 等数据源），提供准确、可溯源的答案
- 🛠️工具调用：支持 MCP、HTTP API（OpenAPI）等协议，灵活接入海量工具，可组合调用实现复杂业务流程
- ⏰主动服务：支持定时任务、延迟执行、事件回调，让助手主动为你服务
- 📬多渠道触达：内置 IDE 回复，允许通过 SPI 可扩展钉钉、飞书、企微、Webhook 等渠道
- 运维助手：对接监控、工单系统，自动处理告警、查询状态、执行操作
- 业务助理：连接 CRM、ERP 等业务系统，辅助员工完成日常工作
💡 以上仅为典型场景示例。通过配置知识库和接入工具，Assistant Agent 可适配更多业务场景，欢迎探索。
以下是 Assistant Agent 处理一个完整请求的端到端流程示例：
assistant-agent/├── assistant-agent-common # 通用工具、枚举、常量├── assistant-agent-core # 核心引擎：GraalVM 执行器、工具注册表├── assistant-agent-extensions # 扩展模块：│ ├── dynamic/ # - 动态工具（MCP、HTTP API）│ ├── experience/ # - 经验管理与快速意图配置│ ├── learning/ # - 学习提取与存储│ ├── search/ # - 统一搜索能力│ ├── reply/ # - 多渠道回复│ ├── trigger/ # - 触发器机制│ └── evaluation/ # - 评估集成├── assistant-agent-prompt-builder # Prompt 动态组装├── assistant-agent-evaluation # 评估引擎├── assistant-agent-autoconfigure # Spring Boot 自动配置└── assistant-agent-start # 启动模块
git clone https://github.com/alibaba/assistant-agent.gitcd assistant-agentmvn clean install -DskipTests
export DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here
项目已内置默认配置，只需确保 API Key 正确即可。如需自定义，可编辑 assistant-agent-start/src/main/resources/application.yml：
spring: ai: dashscope: api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY} chat: options: model: qwen-maxcd assistant-agent-startmvn spring-boot:run
所有扩展模块默认开启并采用合理的配置，无需额外配置即可快速启动。
💡 框架默认提供 Mock 知识库实现用于演示测试。生产环境需要接入真实知识源（如向量数据库、Elasticsearch、企业知识库 API 等），以便 Agent 能够检索并回答业务相关问题。
方式一：快速体验（使用内置 Mock 实现）
默认配置已启用知识库搜索，可直接体验：
spring: ai: alibaba: codeact: extension: search: enabled: true knowledge-search-enabled: true # 默认开启
方式二：接入真实知识库（推荐）
实现 SearchProvider 接口，接入你的业务知识源：
package com.example.knowledge;import com.alibaba.assistant.agent.extension.search.spi.SearchProvider;import com.alibaba.assistant.agent.extension.search.model.*;import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.*;@Component // 添加此注解，Provider 会自动注册public class MyKnowledgeSearchProvider implements SearchProvider { @Override public boolean supports(SearchSourceType type) { return SearchSourceType.KNOWLEDGE == type; } @Override public List<SearchResultItem> search(SearchRequest request) { List<SearchResultItem> results = new ArrayList<>(); // 1. 从你的知识源查询（向量数据库、ES、API 等） // 示例：List<Doc> docs = vectorStore.similaritySearch(request.getQuery()); // 2. 转换为 SearchResultItem // for (Doc doc : docs) { // SearchResultItem item = new SearchResultItem(); // item.setId(doc.getId()); // item.setSourceType(SearchSourceType.KNOWLEDGE); // item.setTitle(doc.getTitle()); // item.setSnippet(doc.getSummary()); // item.setContent(doc.getContent()); // item.setScore(doc.getScore()); // results.add(item); // } return results; } @Override public String getName() { return "MyKnowledgeSearchProvider"; }}常见知识源接入示例
作用：多维度意图识别框架，通过评估图（Graph）对信息进行多层次特质识别。
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 评估图 (Evaluation Graph) 示例 │├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ││ 用户输入: "查询今日订单" ││ │ ││ ▼ ││ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ Layer 1 （并行执行） │ ││ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ ││ │ │ 是否模糊? │ │ 输入改写 │ │ ││ │ │ 清晰/模糊 │ │（增强） │ │ ││ │ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ │ ││ └─────────┼──────────────────────┼────────────────────────┘ ││ │ │ ││ └──────────┬───────────┘ ││ ▼ ││ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ Layer 2 (基于改写内容，并行执行) │ ││ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ ││ │ │ 检索经验 │ │ 匹配工具 │ │ 搜索知识 │ │ ││ │ │ 有/无 │ │ 有/无 │ │ 有/无 │ │ ││ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ ││ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ ││ │ ││ ▼ ││ ┌────────────────────┐ ││ │ 整合不同维度评估结果 │ ││ │ → 传递给后续模块 │ ││ └────────────────────┘ ││ │└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心能力：
- LLM 评估：通过大模型进行复杂语义判断，用户可完全自定义评估 Prompt（customPrompt），也可使用默认 Prompt 组装（支持 description、workingMechanism、fewShots 等配置）
- Rule-based 评估：通过 Java 函数实现规则逻辑，用户自定义 Function<CriterionExecutionContext, CriterionResult> 执行任意规则判断，适合阈值检测、格式校验、精确匹配等场景
- 依赖关系自定义：评估项可通过 dependsOn 声明前置依赖，系统自动构建评估图按拓扑执行，无依赖项并行、有依赖项顺序执行，后续评估项可访问前置评估项的结果
- 评估结果：支持 BOOLEAN、ENUM、SCORE、JSON、TEXT 等类型，传递给 Prompt Builder 驱动动态组装
作用：根据评估结果和运行时上下文，动态组装发送给模型的 Prompt。示例：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ Prompt Builder - 条件化动态生成 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ││ 评估结果输入: ││ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 模糊: 是 │ 经验: 有 │ 工具: 有 │ 知识: 无 │ ││ └────────────────────────────────────────────────────────┘ ││ │ ││ ▼ ││ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 自定义 PromptBuilder 条件匹配 │ ││ │ │ ││ │ 模糊=是 ──────▶ 注入 [澄清引导 Prompt] │ ││ │ 模糊=否 ──────▶ 注入 [直接执行 Prompt] │ ││ │ │ ││ │ 经验=有 ──────▶ 注入 [历史经验参考] │ ││ │ 工具=有 ──────▶ 注入 [工具使用说明] │ ││ │ 知识=有 ──────▶ 注入 [相关知识片段] │ ││ │ │ ││ │ 组合示例1: 模糊+无工具+无知识 ──▶ [追问用户 Prompt] │ ││ │ 组合示例2: 清晰+有工具+有经验 ──▶ [快速执行 Prompt] │ ││ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ││ │ ││ ▼ ││ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 最终动态 Prompt: │ ││ │ [系统提示] + [澄清引导] + [历史经验] + [工具说明] + [用户问题] │ ││ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ││ │ ││ ▼ ││ ┌──────────┐ ││ │ 模型 │ ││ └──────────┘ ││ │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心能力：
- 多个 PromptBuilder 按优先级顺序执行
- 每个 Builder 根据评估结果决定是否贡献、贡献什么内容
- 支持自定义 Builder，根据业务需求定制 Prompt 逻辑
对比传统方案：
作用：从 Agent 执行历史中自动提取并保存有价值的经验。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 学习模块工作流程 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ││ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ Agent 执行过程 │ ││ │ │ ││ │ 输入 ──▶ 推理 ──▶ 代码生成 ──▶ 执行 ──▶ 输出 │ ││ │ │ │ │ │ │ │ ││ │ └────────┴──────────┴─────────┴────────┘ │ ││ │ │ │ ││ └────────────────────────┼───────────────────────────────────────────┘ ││ ▼ ││ ┌────────────────────────┐ ││ │ 学习上下文捕获 │ ││ │ - 用户输入 │ ││ │ - 中间推理步骤 │ ││ │ - 生成的代码 │ ││ │ - 执行结果 │ ││ └───────────┬────────────┘ ││ │ ││ ▼ ││ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 学习提取器分析 │ ││ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ ││ │ │ 经验提取器 │ │ 模式提取器 │ │ 错误提取器 │ │ ││ │ │ 成功模式 │ │ 通用模式 │ │ 失败教训 │ │ ││ │ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ │ ││ └────────┼───────────────┼───────────────┼─────────────────────┘ ││ │ │ │ ││ └───────────────┼───────────────┘ ││ ▼ ││ ┌────────────────┐ ││ │ 持久化存储 │ ──▶ 供后续任务参考使用 ││ └────────────────┘ ││ │└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心能力：
- After-Agent 学习：每次 Agent 运行完成后提取经验
- After-Model 学习：每次模型调用后提取经验
- Tool Interceptor：从工具调用中提取经验
- 学习过程：捕获执行上下文 → 提取器分析识别 → 生成经验记录 → 持久化存储供后续复用
作用：积累和复用历史成功执行经验。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 经验模块工作示意 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ││ 【场景1: 经验积累】 ││ ││ 用户: "查询订单状态" ──▶ Agent 成功执行 ──▶ ┌────────────────┐ ││ │ 保存经验: │ ││ │ - React决策经验 │ ││ │ - Code经验 │ ││ │ - 常识经验 │ ││ └────────────────┘ ││ │ ││ ▼ ││ ┌────────────────┐ ││ │ 经验库 │ ││ └────────────────┘ ││ ││ 【场景2: 经验复用】 ｜ ││ │ ││ 用户: "查询我的订单状态" ◀──── 匹配相似经验 ◀────────────┘ ││ │ ││ ▼ ││ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ Agent 参考历史经验，更快决策+生成正确代码 │ ││ └─────────────────────────────────────────────────┘ ││ ││ 【场景3: 快速意图响应】 ││ ││ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 经验库 │ ││ │ ┌─────────────────────┐ ┌────────────────────────────┐ │ ││ │ │ 经验A (普通) │ │ 经验B (✓ 已配置快速意图) │ │ ││ │ │ 无快速意图配置 │ │ 条件: 前缀匹配"查看*销量" │ │ ││ │ │ → 注入prompt供llm参考│ │ 动作: 调用销量查询API │ │ ││ │ └─────────────────────┘ └───────────┬────────────────┘ │ ││ └─────────────────────────────────────────────┼───────────────────┘ ││ │ 条件命中 ││ ▼ ││ 用户: "查看今日销量" ──▶ 匹配经验B快速意图 ──▶ 跳过LLM，直接执行 ││ ││ │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心能力：
- 多类型经验：代码生成经验、ReAct 决策经验、常识经验，为类似任务提供历史参考
- 灵活复用：经验可注入 Prompt 或用于快速意图匹配
- 经验需显式配置 fastIntentConfig 才能启用
- 匹配已配置条件时，跳过 LLM 完整推理，直接执行预记录的工具调用或代码
作用：创建和管理定时任务或事件触发的 Agent 执行。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 触发器模块能力示意 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ││ 【定时触发】 ││ ││ 用户: "每天早上9点给我发送销售日报" ││ │ ││ ▼ ││ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ││ │ Agent 创建 │ │ 调度器 │ │ 自动执行 │ ││ │ Cron 触发器 │────▶│ 0 9 * * * │────▶│ 生成日报 │ ││ │ (自我调度) │ │ │ │ 发送通知 │ ││ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ ││ ││ 【延迟触发】 ││ ││ 用户: "30分钟后提醒我开会" ││ │ ││ ▼ ││ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ││ │ Agent 创建 │ │ 30分钟后 │ │ 发送提醒 │ ││ │ 一次性触发器 │────▶│ 触发 │────▶│ "该开会了" │ ││ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ ││ ││ 【回调触发】 ││ ││ 用户: "满足xx条件时帮我xx" ││ ││ 外部系统: 发送事件到 Webhook ││ │ ││ ▼ ││ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ││ │ 接收回调 │ │ 触发 Agent │ │ 处理事件 │ ││ │ Webhook 事件 │────▶│ 执行任务 │────▶│ 返回响应 │ ││ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ ││ │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心能力：
- TIME_CRON 触发器：支持 Cron 表达式定时触发任务
- Agent 可通过工具自主创建触发器，实现“自我调度”
作用：提供灵活的消息回复能力，支持多种输出渠道。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 回复渠道模块能力示意 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ││ Agent 需要向用户回复消息 ││ │ ││ ▼ ││ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 回复渠道路由 │ ││ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ││ │ ││ ├──────────────┬──────────────┬──────────────┐ ││ ▼ ▼ ▼ ▼ ││ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ││ │ DEFAULT │ │ IDE_CARD │ │ IM_NOTIFY │ │ WEBHOOK │ ││ │ 文本回复 │ │ 卡片展示 │ │ 消息推送 │ │ JSON推送 │ ││ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ ││ │ │ │ │ ││ ▼ ▼ ▼ ▼ ││ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ││ │ 控制台 │ │ IDE │ │ IM │ │ 第三方 │ ││ │ 终端回复 │ │ 富文本卡片 │ │ (可扩展) │ │ 系统 │ ││ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ ││ ││ 【使用示例】 ││ ││ 用户: "分析完成后发送结果" ││ │ ││ ▼ ││ Agent: send_message(text="分析结果...") ││ │ ││ ▼ ││ 用户收到消息: "📊 分析结果: ..." ││ │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心能力：
- 多渠道路由：Agent 可根据场景选择不同渠道回复
- 可扩展渠道（通过实现 ReplyChannelDefinition SPI）：如 IDE_CARD、IM_NOTIFICATION（钉钉/飞书/企微）、WEBHOOK_JSON 等，需用户自行实现
作用：提供高度可扩展的工具体系，让 Agent 能够调用各类外部工具完成任务。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 工具扩展架构 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ││ Agent 需要执行操作 ││ │ ││ ▼ ││ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ CodeactTool 工具体系 │ ││ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ││ │ ││ ├─────────────┬─────────────┬─────────────┬──────────────┐ ││ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ││ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌───────┐ ││ │ MCP │ │ HTTP │ │ Search │ │ Trigger │ │ 自定义 │ ││ │ Tools │ │ API │ │ Tools │ │ Tools │ │ Tools │ ││ │ │ │ Tools │ │ │ │ │ │ │ ││ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘ └───┬───┘ ││ │ │ │ │ │ ││ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ││ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────┐ ││ │ 任意 MCP │ │ REST API │ │ 知识检索 │ │ 定时任务 │ │ ... │ ││ │ Server │ │ OpenAPI │ │ 项目搜索 │ │ 事件回调 │ │ │ ││ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────┘ ││ │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心能力：
- MCP 工具支持：一键接入任意 MCP Server，复用 MCP 工具生态
- HTTP API 支持：通过 OpenAPI 规范接入 REST API，调用企业现有接口
- 内置工具类型：搜索（Search）、回复（Reply）、触发器（Trigger）、学习（Learning）等
- 自定义工具 SPI：实现 CodeactTool 接口，轻松扩展新工具
作用：多数据源统一检索引擎，为 Agent 的问答和决策提供知识支撑。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 多数据源检索架构 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ││ 用户问题: "如何配置数据库连接池？" ││ │ ││ ▼ ││ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 统一检索接口 │ ││ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ││ │ ││ ├────────────────┬────────────────┬────────────────┐ ││ ▼ ▼ ▼ ▼ ││ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────┐ ││ │ 知识库 │ │ 项目 │ │ Web │ │ 自定义 │ ││ │ Provider │ │ Provider │ │ Provider │ │Provider │ ││ │ (主要) │ │ (可选) │ │ (可选) │ │ (SPI) │ ││ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └───┬─────┘ ││ │ │ │ │ ││ ▼ ▼ ▼ ▼ ││ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────┐ ││ │ FAQ / 文档 │ │ 源代码 │ │ 网络文章 │ │ ... │ ││ │ 历史问答 │ │ 配置文件 │ │ 技术论坛 │ │ │ ││ │ 团队笔记 │ │ 日志 │ │ │ │ │ ││ └──────────────┘ └─────────────┘ └───────────────┘ └────────┘ ││ │ │ │ │ ││ └─────────────────┴─────────────────┴──────────────┘ ││ │ ││ ▼ ││ ┌────────────────────────┐ ││ │ 聚合排序 │ ││ │ → 注入 Prompt │ ││ └────────────────────────┘ ││ │└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心能力：
- 统一检索接口：SearchProvider SPI，支持可插拔数据源
- 演示 Provider：内置知识库、项目、Web 的 Mock 实现（仅供演示和测试）
- 自定义扩展：通过实现 SearchProvider 接口，接入任意数据源（数据库、向量库、API）
- 业务价值：接入企业知识库提供准确答案、支持答案溯源、降低人工客服压力
配置示例：
spring: ai: alibaba: codeact: extension: search: enabled: true knowledge-search-enabled: true # 知识库（默认 Mock 实现） project-search-enabled: false # 项目代码（默认 Mock 实现） web-search-enabled: false # Web 搜索（默认 Mock 实现） default-top-k: 5 search-timeout-ms: 5000
💡 以上搜索功能默认提供 Mock 实现供演示测试。生产环境需实现 SearchProvider SPI 接入实际数据源。
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