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Spring AI Agents 震撼发布:下一代 AI 开发范式已来!

在刚刚落幕的 GitHub Universe 2025 大会上,GitHub 发布了其平台的颠覆性进化——Agent HQ(智能体中控)。 它为开发者提供了一个统一的工作流,使其能够在任何时间、任何地点协调任何智能体。 3NjV1kAgent HQ 旨在将 GitHub 转变为一个开放的 AI 生态系统,在单一平台上整合所有主流智能体。

在刚刚落幕的 GitHub Universe 2025 大会上,GitHub 发布了其平台的颠覆性进化——Agent HQ(智能体中控)。它为开发者提供了一个统一的工作流,使其能够在任何时间、任何地点协调任何智能体。

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Agent HQ 旨在将 GitHub 转变为一个开放的 AI 生态系统,在单一平台上整合所有主流智能体。在未来几个月内,来自 Anthropic、OpenAI、Google、Cognition、xAI 等公司的 Code CLI 将作为 GitHub Copilot 的一部分,直接在 GitHub 上提供。

Agent HQ 的核心理念不是简单地将智能体“插入”现有系统,而是让智能体原生融入(natively integrate)你已习惯的 GitHub 工作流。

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这一设计理念与 Cursor 2.0 的多 Agent 模式不谋而合。在 Cursor 2.0 中,开发者可以通过 Mission Control (中控) 同时驱动多个 AI 智能体协同工作,每个智能体专注于不同的任务领域——代码审查、测试生成、文档编写、问题修复等。

这标志着开发模式从 “单一 AI 助手”向“AI 团队协作” 的重大转变。在这种“超级智能中心”架构下,开发者不再是独自战斗,而是成为一名指挥官,指挥一支 AI 团队来攻克复杂的软件工程任务。

Spring AI Agents:打造 Java 开发者自己的“中控室”

GitHub Agent HQ 的愿景固然宏大,但这种“多智能体编排”的理念并非遥不可及。在 Java 社区,Spring AI 团队早已洞察到这一趋势,并通过 Spring AI Agents 项目为 Java 开发者带来了类似的实现。

借鉴 GitHub Agent HQ 和 Cursor 的设计理念,通过 Spring AI Agents,开发者可以在 Java 企业级开发中,构建和编排一个强大的、多 AI 智能体协同工作的“超级中控系统”。

什么是 Spring AI Agents?

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Spring AI Agents 是一个面向 Java 企业级开发的自主智能体(Autonomous Agents)集成层。它为开发者提供了统一的 Java SDK 接口,用以调度和编排多个主流的 AI Coding Agent。

就像当年 JDBC 统一了数据库访问接口一样,Spring AI Agents 正在为自主智能体访问提供标准化的 Java 抽象。

已适配的主流 AI Agent

Spring AI Agents 已经完成与多个业界领先的自主编码智能体的深度集成:

智能体

状态

说明

Claude Agent SDK

✅ 已支持

Anthropic 的自主编码智能体,原名 Claude Code SDK

Gemini CLI Agent

✅ 已支持

Google 的命令行编码智能体,支持多模态能力

Amp CLI

✅ 已支持

Sourcegraph 的自主编码智能体,功能完善

Amazon Q Developer

✅ 已支持

AWS 的 /dev 智能体,支持多文件和跨代码库的自主规划

OpenAI Codex

✅ 已支持

OpenAI 的 GPT-5-Codex,针对智能体编码优化

mini-swe-agent

✅ 已支持

轻量级100行自主智能体,用于基准测试

Goose

🚧 规划中

Block 的开源可扩展 AI 智能体,可本地运行

GitHub Copilot Agent

🚧 规划中

GitHub 的自主编码智能体,可在 Actions 中自主创建 PR

快速上手:驱动单个 Agent

以驱动 Claude Agent 为例,我们来看看上手有多简单。

1. 添加依赖

复制

2. 通过 AgentClient 驱动 Claude Agent

复制

通过以上代码,我们就能驱动 Claude Agent,让它基于现有技术栈自主分析并完成一个 CRUD 功能。

进阶:多智能体协同工作流

Spring AI Agents 真正的威力在于编排。正如 GitHub Agent HQ 的理念,我们可以创建多个 AgentClient,并通过一个“中控”来协同调度它们。

1. 添加多个 Agent 依赖

例如,要同时联动 CodeX 和 Gemini,首先添加依赖:

复制

2. 编排多智能体协同工作

下面的示例展示了一个 MultiAgentWorkflow(多智能体工作流),它协同 Claude 和 Gemini 来完成一次复杂的代码审查和重构任务。

复制

总结

AI 开发又进入了下一代玩法,从 vibe coding 的 "code cli 百团大战",演进到了下一代的协同合作。

正如本文所展示的,Spring AI Agents 提供的统一抽象层,正推动软件开发从“人机结对”的 Copilot 模式,进化到“人指挥、AI 协同”的智能体团队模式。这种“中控室”架构极大地降低了 Java 开发者构建和编排复杂 AI 工作流的门槛,将成为未来企业级 AI 应用的核心。

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