在 AI Agent 进入企业系统时，真正难的不是让模型回答问题，而是让它在一个受控的软件环境里执行任务。Dev.to AI 的一篇技术文章以 Spring AI 为例，展示了一个简单的订单支持 Agent：客户询问“我的订单 #123 在哪里？如果迟到，我想退款”。这个例子虽然小，却把 Java 生态构建 Agent 的核心问题摆了出来：模型负责什么，代码框架负责什么。
Agent Harness：模型之外的执行框架
文章中的关键词是 Agent Harness。它不是模型本身，而是围绕模型的一层工程结构。在 Spring AI 示例里，一个 OrderTools 组件通过 @Tool 注解暴露两个能力：根据订单 ID 查询状态，以及为订单发起退款。退款金额如果超过 100，会返回“需要经理审批”。
这里有一个重要边界：模型不会直接运行这些 Java 方法。它只能根据工具名称提出调用请求，真正执行方法的是 Harness。工具描述同样重要，因为它相当于写给模型看的说明书，决定模型何时选择该工具。
在配置层，Spring AI 将系统提示、工具注册、会话记忆和日志组件组合成一个 ChatClient。示例使用 MessageWindowChatMemory，并将最大消息数设为 20；控制器层通过 sessionId 区分不同用户的对话。也就是说，所谓智能客服并不是一次孤立的模型调用，而是由记忆、工具、日志和会话隔离组成的工程对象。
Loop 编排：模型决定下一步，框架负责执行
第一类编排方式是 loop，也就是工具调用循环。素材给出的流程是：Harness 把用户问题和工具列表发给模型；模型判断需要先调用 getOrderStatus(123)；Harness 执行该方法，得到“已发货，今天送达”；随后把结果交回模型；模型不再请求工具，直接生成面向用户的回答；Harness 检测到没有工具调用，循环结束。
在这个过程中，只有模型提出工具请求和最终生成回答属于模型行为，其余步骤都由 Harness 完成。Spring AI 默认把这个循环隐藏在 .call() 方法里，开发者可以用很少代码完成调用。
但文章也展示了另一种做法：通过 ToolCallingChatOptions 关闭内部工具执行，自己维护 while 循环。只要模型仍然请求工具，开发者就调用工具执行管理器，处理对话历史，再重新请求模型。这样做的好处是，原本被封装起来的 Agent 运行过程变得可见，工程团队可以在循环中加入自己的控制逻辑，也为后续补充错误处理等工程能力保留了位置。
- 模型决定下一步要调用哪个工具。
- Java 代码负责真实执行工具并返回结果。
- 显式循环让工具调用、历史传递和停止条件更容易被检查。
Graph 编排：代码决定路径，模型只负责表达
第二类编排方式是 graph。并不是所有业务都适合让模型自主决定下一步。例如退款这样的敏感操作，企业可能不希望模型拥有最终决策权。文章给出的做法并不复杂：Spring AI 本身没有内置图引擎，但一个简单的图可以用普通 Java 实现，由代码判断路径，模型只承担文本生成任务。
在示例中，系统先查询订单。如果订单没有迟到，模型只生成一段友好的物流更新；如果订单迟到，模型起草一段礼貌的退款说明，但随后由 approvalService 发起经理审批，最终返回“退款请求正在等待经理审批”。这个流程没有注册退款工具，因此模型无法直接触发退款，它只能写消息。
这类编排的价值在于确定性。业务分支、审批节点和人工介入由代码控制，模型被限制在表达层。对于需要保存状态、检查点和暂停恢复能力的更复杂图，素材建议引入 LangGraph4j 等图库，或者使用企业已有的工作流引擎。
对 Java 企业应用的意义
这个 Spring AI 示例虽然只是一个订单客服场景，但覆盖了 Agent 落地时常见的几个工程问题：
- 工具调用：通过 @Tool 将 Java 方法暴露给模型，同时由框架执行实际调用。
- 状态管理：通过 ChatMemory、maxMessages(20) 和 sessionId 维护对话上下文。
- 权限边界：模型可以请求工具，但不能直接访问数据库或绕过审批逻辑。
- 企业系统接入：订单查询、退款服务和审批服务仍然来自既有 Java 业务系统。
从开发者角度看，Spring AI 提供了一条较低门槛的路径：默认封装可以让 Agent 快速运行；当业务要求更严格时，开发者又可以打开循环，用 Java 代码重新掌握执行顺序。这种方式没有把 Agent 神秘化，而是把它还原成一个普通的后端工程问题。
当 AI Agent 开始承担客服、订单处理或内部助手任务时，决定可用性的往往不是模型能否生成流畅文本，而是外围框架能否清晰管理工具、记忆、路径和责任边界。Spring AI 的示例说明，Java 生态进入 Agent 领域的优势，正来自这些长期存在的企业工程能力。
原创文章，作者：点点，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ba-ai-agent-na-ru-java-ye-wu-liu-cheng-spring-ai-gei-chu-de
