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Spring AI Alibaba 是以 Spring AI 為基礎,由阿里巴巴打造和擴展的 AI 框架。它繼承了 Spring AI 的所有優點,并在 多智能體(Multi-agent)應用開發 和 企業級特性 方面進行了顯著增強。
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不過,Spring AI Alibaba 雖好,但想在公司里真正用起來,還得跨過三大“工程坎”:
“Prompt 調試,反反復復”——開發效率低 :Prompt 寫死在代碼里,每次想改個詞兒,都得重新編譯、部署、重啟應用,半天就浪費在這上面了。團隊里你用你的版本,我用我的版本,亂成一鍋粥,沒法統一管理。
“AI 效果,全靠感覺”——質量沒保障 :AI 回答得好不好,基本靠人眼瞅,或者隨便寫個腳本跑跑。測試不全面,沒有統一的打分標準,這次和上次的效果也沒法比。產品質量完全是“玄學”。
“線上運行,一團迷霧”——運維難度大 : AI 應用上線后,就像個“黑盒子”。請求進去了,到底在里面哪個環節慢了、哪個環節錯了,完全看不清。出了問題只能一頭扎進海量日志里撈針,排查效率極低。
為了解決這些問題,阿里推出了Spring AI Alibaba Admin。這是一個基于 Spring AI Alibaba 的 AI Agent 開發與評估平臺,旨在為開發者和企業提供完整的 AI Agent 生命周期管理解決方案。平臺支持從 Prompt 工程、數據集管理、評估器配置到實驗執行和結果分析的完整工作流,幫助用戶快速構建、測試和優化 AI Agent 應用。
01 核心功能
Prompt 管理
模板化管理 :支持 Prompt 模板的創建、更新與版本化管理,實現高效復用與協同。
版本控制 :內置完善的版本管理系統,輕松追蹤和回溯 Prompt 的每一次迭代歷史。
在線調試與預覽 :提供交互式調試界面,支持流式響應預覽,即時驗證 Prompt 的最終效果。
多輪對話支持 :無縫管理多輪對話的上下文(Context),助力構建更復雜的對話式應用。
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數據集管理
版本化管理 :對數據集進行版本控制,確保不同批次評估實驗的可追溯性與可復現性。
數據項精細編輯 :支持對數據集中的每一條數據進行獨立的增、刪、改、查操作。
從鏈路追蹤自動化生成 :可從生產環境的 OpenTelemetry 鏈路數據中一鍵篩選并創建評估數據集,實現真實場景驅動的評估。
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評估器管理
評估器靈活配置 :支持創建和配置多種內置及自定義評估器,以滿足不同評估維度的需求。
模板與自定義邏輯 :提供豐富的評估器模板庫,同時支持通過編寫代碼實現高度自定義的評估邏輯。
在線調試與測試 :支持評估器邏輯的在線調試與測試,確保評估標準的準確無誤。
版本化與發布 :對評估器進行版本控制與發布管理,保障評估標準在團隊內的一致性與迭代。
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實驗管理
實驗執行 : 自動化執行評估實驗。
結果分析 : 詳細的實驗結果分析和統計。
實驗控制 : 支持實驗的啟動、停止、重啟和刪除。
批量處理 : 支持批量實驗執行和結果對比。
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可觀測性
端到端鏈路追蹤 :深度集成 OpenTelemetry,提供從用戶請求到模型響應的全鏈路追蹤能力。
服務監控與概覽 :集中展示 LLM 應用服務列表與核心性能指標(QPS、延遲、錯誤率等)的統計概覽。
Trace 深度分析 :提供詳細的 Trace 詳情與 Span 分析,幫助快速定位性能瓶頸與應用錯誤。
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模型配置
廣泛的模型支持 :無縫接入并支持 OpenAI、通義千問 (DashScope)、DeepSeek 等國內外主流 AI 大模型。
統一憑證管理 :集中管理不同模型的 API Key 及相關配置參數,確保安全與便捷。
動態熱更新 :支持在運行時動態更新和切換模型配置,無需重啟服務即可生效。
02 系統架構
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03 總結
Spring AI Alibaba 作為阿里基于 Spring AI 擴展的 AI 框架,雖在多智能體開發與企業級特性上優勢顯著,但企業落地時面臨 Prompt 調試低效、AI 質量無保障、線上運維難三大核心痛點。
為此阿里推出的 Spring AI Alibaba Admin ,通過五大核心功能形成 AI Agent 全生命周期解決方案:以 Prompt 模板化與版本控制提升開發效率,靠數據集版本管理與自動化生成保障評估基礎,借靈活的評估器配置解決質量 “玄學” 問題,用實驗管理實現批量評估與結果對比,再以端到端鏈路追蹤和服務監控破解運維 “黑盒” 困境,同時支持多模型接入與動態配置。
整體來看,該平臺精準解決了 Spring AI Alibaba 落地的工程難題,為開發者和企業快速構建、測試、優化 AI Agent 應用提供了完整支撐,降低了企業級 AI 應用的開發與運維門檻。
地址:https://github.com/spring-ai-alibaba/spring-ai-alibaba-admin
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