AWS 实战教程:用 Spring AI 与 Bedrock 构建生产级 Java AI Agent
AWS ML Blog · rss · 2026-11-12
AWS ML Blog 发布长篇工程教程,演示 Java 团队如何用 Spring AI 与 Amazon Bedrock AgentCore 把自主 Agent 从原型推进到生产环境,包含两个可部署系统:
- 旅行助手(单 Agent 起步):单个 Spring Boot 应用同时暴露 REST 与 AgentCore runtime 契约(/invocations、/ping),通过 Bedrock Converse API 调模型,支持 @Tool 注解工具调用、SSE 流式输出,以及 AgentCore memory 提供的会话内短期与跨会话长期记忆。
- IDP 多 Agent 文档处理系统:ClassifierAgent 将文档路由到五个专家 Agent(Lawyer、Mortgage、Insurance、Tax、General),各 Agent 基于 AbstractDocumentAgent 模板提取带置信度的结构化 JSON;SpEL 规则引擎按 ALERT/BLOCK 严重级别触发告警,低置信度结果进入人工审核队列。
文章还给出 Agent 三要素定义(规划、工具使用、记忆)、11 阶段端到端参考架构(网关鉴权、护栏、路由、人审、可观测性等),以及三种 Agent 协作模式:路由分发、评估器+规则引擎、并行扇出聚合。技术栈要求 JDK 21、Spring Boot 4.1、Spring AI 2.0、Terraform、ARM64/Graviton 容器镜像,基础设施用模块化 Terraform 配置,遵循最小权限 IAM。
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