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Spring AI Alibaba 是以 Spring AI 为基础,由阿里巴巴打造和扩展的 AI 框架。它继承了 Spring AI 的所有优点,并在 多智能体(Multi-agent)应用开发 和 企业级特性 方面进行了显著增强。
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不过,Spring AI Alibaba 虽好,但想在公司里真正用起来,还得跨过三大“工程坎”:
“Prompt 调试,反反复复”——开发效率低 :Prompt 写死在代码里,每次想改个词儿,都得重新编译、部署、重启应用,半天就浪费在这上面了。团队里你用你的版本,我用我的版本,乱成一锅粥,没法统一管理。
“AI 效果,全靠感觉”——质量没保障 :AI 回答得好不好,基本靠人眼瞅,或者随便写个脚本跑跑。测试不全面,没有统一的打分标准,这次和上次的效果也没法比。产品质量完全是“玄学”。
“线上运行,一团迷雾”——运维难度大 : AI 应用上线后,就像个“黑盒子”。请求进去了,到底在里面哪个环节慢了、哪个环节错了,完全看不清。出了问题只能一头扎进海量日志里捞针,排查效率极低。
为了解决这些问题,阿里推出了Spring AI Alibaba Admin。这是一个基于 Spring AI Alibaba 的 AI Agent 开发与评估平台,旨在为开发者和企业提供完整的 AI Agent 生命周期管理解决方案。平台支持从 Prompt 工程、数据集管理、评估器配置到实验执行和结果分析的完整工作流,帮助用户快速构建、测试和优化 AI Agent 应用。
01 核心功能
Prompt 管理
模板化管理 :支持 Prompt 模板的创建、更新与版本化管理,实现高效复用与协同。
版本控制 :内置完善的版本管理系统,轻松追踪和回溯 Prompt 的每一次迭代历史。
在线调试与预览 :提供交互式调试界面,支持流式响应预览,即时验证 Prompt 的最终效果。
多轮对话支持 :无缝管理多轮对话的上下文(Context),助力构建更复杂的对话式应用。
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数据集管理
版本化管理 :对数据集进行版本控制,确保不同批次评估实验的可追溯性与可复现性。
数据项精细编辑 :支持对数据集中的每一条数据进行独立的增、删、改、查操作。
从链路追踪自动化生成 :可从生产环境的 OpenTelemetry 链路数据中一键筛选并创建评估数据集,实现真实场景驱动的评估。
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评估器管理
评估器灵活配置 :支持创建和配置多种内置及自定义评估器,以满足不同评估维度的需求。
模板与自定义逻辑 :提供丰富的评估器模板库,同时支持通过编写代码实现高度自定义的评估逻辑。
在线调试与测试 :支持评估器逻辑的在线调试与测试,确保评估标准的准确无误。
版本化与发布 :对评估器进行版本控制与发布管理,保障评估标准在团队内的一致性与迭代。
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实验管理
实验执行 : 自动化执行评估实验。
结果分析 : 详细的实验结果分析和统计。
实验控制 : 支持实验的启动、停止、重启和删除。
批量处理 : 支持批量实验执行和结果对比。
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可观测性
端到端链路追踪 :深度集成 OpenTelemetry,提供从用户请求到模型响应的全链路追踪能力。
服务监控与概览 :集中展示 LLM 应用服务列表与核心性能指标(QPS、延迟、错误率等)的统计概览。
Trace 深度分析 :提供详细的 Trace 详情与 Span 分析,帮助快速定位性能瓶颈与应用错误。
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模型配置
广泛的模型支持 :无缝接入并支持 OpenAI、通义千问 (DashScope)、DeepSeek 等国内外主流 AI 大模型。
统一凭证管理 :集中管理不同模型的 API Key 及相关配置参数,确保安全与便捷。
动态热更新 :支持在运行时动态更新和切换模型配置,无需重启服务即可生效。
02 系统架构
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03 总结
Spring AI Alibaba 作为阿里基于 Spring AI 扩展的 AI 框架,虽在多智能体开发与企业级特性上优势显著,但企业落地时面临 Prompt 调试低效、AI 质量无保障、线上运维难三大核心痛点。
为此阿里推出的 Spring AI Alibaba Admin ,通过五大核心功能形成 AI Agent 全生命周期解决方案:以 Prompt 模板化与版本控制提升开发效率,靠数据集版本管理与自动化生成保障评估基础,借灵活的评估器配置解决质量 “玄学” 问题,用实验管理实现批量评估与结果对比,再以端到端链路追踪和服务监控破解运维 “黑盒” 困境,同时支持多模型接入与动态配置。
整体来看,该平台精准解决了 Spring AI Alibaba 落地的工程难题,为开发者和企业快速构建、测试、优化 AI Agent 应用提供了完整支撑,降低了企业级 AI 应用的开发与运维门槛。
地址:https://github.com/spring-ai-alibaba/spring-ai-alibaba-admin
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