从 0 到 1 搭建企业级 AI 智能体：Java+Spring AI+Skill 金融架构全解析

动力节点

2026年04月16日 15:34

收录于文集

共9篇

AI Agent 智能体

导读

在大模型爆发的今天，90% 的开发者还停留在 “调用 API 聊天” 的阶段。真正能进入金融、医疗、政企生产环境的 AI 系统，必须满足：可计算、可审计、可扩展、可管控。

本文将带你从头到尾，完整实现一套 AI 智能体 + Skill 双层架构 + Java/Python 混合计算 + 金融级审计的生产可用系统。全文包含完整架构图、接口定义、核心代码、启动流程、对话流程、工具封装，可直接作为你的项目 / 毕设 / 面试作品。

一、项目定位：为什么我们需要 Agent+Skill 架构？

1.1 传统大模型应用的致命缺陷

在金融场景里，单纯调用大模型接口有四大死穴：

计算不准：DCF、VaR、波动率等必须精确，大模型经常幻觉。
不可管控：技能不可插拔、不可覆盖、不可审计。
性能差：全量加载 Prompt，Token 爆炸、启动慢。
不合规：没有日志、没有评估、没有风险校验。

这些问题，直接导致大模型无法进入金融核心业务。

1.2 我们的解决方案：AI 智能体 + Skill 工具链

本项目的设计哲学非常清晰：

LLM = 大脑：只负责理解、推理、决策。
Skill = 专业能力包：领域知识、执行流程、指令规范。
Tool = 执行手脚：精确计算、脚本调用、接口访问。
Agent = 指挥官：管理 Skill、调度 Tool、会话、日志。

一句话：

LLM 负责想，Skill 负责专业，Tool 负责干，Agent 负责管。

1.3 项目核心亮点

双层 Skill 存储架构：内置只读 + 外部可写，安全合规。
Skill 三阶段加载：发现→激活→执行，省 Token、启动快。
Agent 可插拔：动态挂载技能，一键切换金融顾问。
Java+Python 混合计算：Java 稳、Python 计算强。
全链路审计：对话日志 + AI 自动质检，满足金融监管。
SSE 流式输出：像 ChatGPT 一样丝滑体验。
多模态支持：图片、音频、文本统一处理。
DDD 领域驱动架构：可维护、可扩展、可替换。

二、整体架构设计（图文）

2.1 项目模块结构图（Maven 多模块）

 代码块
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sk-agent（父工程）
├─ sk-agent-domain         领域模型层（实体：Skill、AuditLog）
├─ sk-agent-framework      框架层（Agent、SkillPackage接口）
├─ sk-agent-infrastructure 基础设施层（Skill加载、Python执行、仓储）
├─ sk-agent-agents         智能体层（金融顾问Agent、子Agent）
└─ sk-agent-api            接口层（HTTP、流式、多模态、健康检查）复制成功

依赖方向：api → agents → infrastructure → framework → domain

2.2 运行流程图

启动流程

启动 SpringBoot
扫描 @Component、@Service
并行加载双层 Skill
创建 Agent 并注入 Skill
注册到 AgentRegistry
启动 Web 服务，等待请求

对话流程

HTTP 请求 → /api/chat/stream
匹配 Agent
准备上下文（会话 ID、Tool）
Agent 调用 LLM 思考
LLM 选择 Skill/Tool
执行 Python 计算
流式返回结果
记录审计日志

三、领域层设计（Domain）—— 架构的灵魂

3.1 Skill 实体类

 代码块
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@Data
@Builder
public class Skill {
    private String name;          // 技能唯一标识
    private String description;   // 技能描述
    private String instructions;  // 执行指令
    private String fullContent;   // 完整SKILL.md内容
}复制成功

3.2 审计日志实体

 代码块
Java
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@Data
@Builder
public class AuditLog {
    private String sessionId;       // 会话ID
    private String skillName;       // 调用技能
    private String userMessage;     // 用户问题
    private String agentResponse;   // AI回答
    private String evaluation;      // AI质检结果
    private LocalDateTime timestamp;// 时间
    private long durationMs;        // 耗时
}复制成功

设计意义：纯业务、无框架、无技术侵入，是整个系统最稳定的部分。

四、框架层设计（Framework）—— 系统骨架

4.1 SkillPackage 接口（技能包标准）

 代码块
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public interface SkillPackage {
    String getName();
    String getDescription();
    String getContent();
    boolean isAvailable();
    Map<String, Object> getProperties();
}复制成功

4.2 SkillPackage 实现类

 代码块
Java
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@Data
@Builder
public class SkillPackageImpl implements SkillPackage {
    private String name;
    private String description;
    private String content;
    private boolean available;
    private Map<String, Object> properties;
}复制成功

4.3 Agent 核心接口

 代码块
Java
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public interface Agent {
    String getId();
    String getName();
    List<SkillPackage> getSkillPackages();
    void addSkillPackage(SkillPackage skillPackage);
    Flux<String> processStream(String message, Map<String, Object> context);
    boolean isAvailable();
}复制成功

4.4 BaseAgent 模板类（最核心代码）

 代码块
Java
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@Slf4j
@Getter
@Setter
public abstract class BaseAgent implements Agent {
    protected String id;
    protected String name;
    protected String description;
    protected List<SkillPackage> skillPackages = new ArrayList<>();
    protected ChatClient chatClientWithSkills;
    protected File skillsDirectory;

    public BaseAgent(String name, String desc, ChatClient chatClient, ChatClient.Builder builder) {
        this.id = UUID.randomUUID().toString();
        this.name = name;
        this.description = desc;
        if (builder != null) {
            this.chatClientWithSkills = builder.defaultSystem(desc).build();
        } else {
            this.chatClientWithSkills = chatClient;
        }
    }

    public void setSkillsDirectory(File skillsDirectory) {
        this.skillsDirectory = skillsDirectory;
        try {
            var skillsTool = SkillsTool.builder()
                .addSkillsDirectory(skillsDirectory.getAbsolutePath())
                .build();
            this.chatClientWithSkills = chatClientBuilder
                .defaultSystem(description)
                .defaultToolCallbacks(skillsTool)
                .build();
        } catch (Exception e) {
            log.error("初始化SkillsTool失败", e);
        }
    }

    @Override
    public Flux<String> processStream(String message, Map<String, Object> context) {
        if (!isAvailable()) {
            return Flux.just("当前智能体不可用");
        }
        String sessionId = (String) context.get("sessionId");
        Object tools = context.get("tools");

        var prompt = chatClientWithSkills.prompt().user(message);
        if (tools != null) prompt.tools(tools);
        if (sessionId != null) {
            prompt.advisors(a -> a.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, sessionId));
        }
        return prompt.stream().content();
    }
}复制成功

五、基础设施层（Infrastructure）—— 技能加载 + Python 执行 + 审计

5.1 Skill 解析器（SKILL.md → Java 对象）

 代码块
Java
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@Slf4j
public class SkillParser {
    private static final Pattern PATTERN = Pattern.compile(
        "^---\\s*[\\r\\n]+name:\\s*(.+?)\\s*[\\r\\n]+description:\\s*(.+?)\\s*[\\r\\n]+---\\s*[\\r\\n]+(.*)$",
        Pattern.DOTALL
    );

    public static Skill parse(String content) {
        if (content == null || content.isBlank()) return null;
        Matcher matcher = PATTERN.matcher(content);
        if (matcher.find()) {
            return Skill.builder()
                .name(matcher.group(1).trim())
                .description(matcher.group(2).trim())
                .instructions(matcher.group(3).trim())
                .fullContent(content)
                .build();
        }
        log.warn("技能解析失败");
        return null;
    }
}复制成功

5.2 双层 Skill 加载器（核心）

 代码块
Java
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@Service
@Slf4j
public class SkillLoaderService {
    private final FileSystemSkillRepository repository;

    @PostConstruct
    public void loadAllSkills() {
        int classpathCount = repository.loadFromPath("classpath:skills/**/SKILL.md");
        File dynamicDir = new File("data/skills");
        int fileCount = 0;
        if (dynamicDir.exists()) {
            fileCount = repository.loadFromPath("file:data/skills/**/SKILL.md");
        }
        log.info("技能加载完成：内置{}个，外部{}个", classpathCount, fileCount);
    }
}复制成功

5.3 Python 脚本执行器（Java 调 Python）

 代码块
Java
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@Component
@Slf4j
public class PythonScriptExecutor {
    private final String pythonCommand;

    public PythonScriptExecutor() {
        this.pythonCommand = detectPython();
    }

    private String detectPython() {
        if (testCommand("python3")) return "python3";
        if (testCommand("python")) return "python";
        log.warn("未检测到Python环境");
        return null;
    }

    public ScriptResult execute(String skillPath, String scriptName, String... args) {
        Path script = Paths.get("skills", skillPath, "scripts", scriptName);
        List<String> command = new ArrayList<>();
        command.add(pythonCommand);
        command.add("-u");
        command.add(script.toString());
        Collections.addAll(command, args);

        try {
            Process process = new ProcessBuilder(command)
                .redirectErrorStream(true)
                .start();
            String output = new String(process.getInputStream().readAllBytes(), StandardCharsets.UTF_8);
            int exitCode = process.waitFor();
            return exitCode == 0 ? ScriptResult.success(output) : ScriptResult.error(output);
        } catch (Exception e) {
            log.error("执行Python失败", e);
            return ScriptResult.error(e.getMessage());
        }
    }
}复制成功

5.4 审计日志服务（AI 自动质检）

 代码块
Java
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@Service
@Slf4j
public class AuditLogService {
    private final EvaluationRepository repository;
    private final ChatClient.Builder chatClientBuilder;
    private final SkillLoaderService skillLoaderService;

    public void logAndEvaluate(AuditLog log) {
        Skill critic = skillLoaderService.findByName("critic-agent").orElse(null);
        if (critic != null) {
            String eval = chatClientBuilder.build()
                .prompt()
                .system(critic.getFullContent())
                .user(String.format("用户：%s\nAI：%s", log.getUserMessage(), log.getAgentResponse()))
                .call()
                .content();
            log.setEvaluation(eval);
        }
        repository.save(log);
    }
}复制成功

六、智能体层（Agents）—— 金融顾问实现

 代码块
Java
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@Component
@Slf4j
public class SuperFinancialAdvisorAgent extends BaseAgent {
    public SuperFinancialAdvisorAgent(
            ChatClient.Builder chatClientBuilder,
            ResourceLoader resourceLoader) {
        super(
            "全能金融顾问大师",
            "我提供投资分析、风控计算、组合优化、技术指标分析",
            chatClientBuilder.build(),
            chatClientBuilder
        );
        try {
            Resource resource = resourceLoader.getResource("classpath:skills/super-financial-advisor");
            setSkillsDirectory(resource.getFile());
        } catch (Exception e) {
            log.error("技能目录加载失败", e);
        }
    }
}复制成功

七、接口层（API）—— 流式对话接口

 代码块
Java
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@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
@Slf4j
public class ChatController {
    private final AgentRegistry agentRegistry;
    private final FinancialTools financialTools;
    private final AuditLogService auditLogService;

    @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public SseEmitter stream(
            @RequestParam String agentName,
            @RequestParam String message,
            @RequestParam(defaultValue = "default-session") String sessionId) {
        SseEmitter emitter = new SseEmitter(180000L);
        Agent agent = agentRegistry.getAgentByName(agentName).orElse(null);

        Map<String, Object> context = new HashMap<>();
        context.put("sessionId", sessionId);
        context.put("tools", financialTools);

        agent.processStream(message, context).subscribe(
            chunk -> {
                try {
                    emitter.send(SseEmitter.event().name("content").data(Map.of("chunk", chunk)));
                } catch (IOException e) { }
            },
            error -> emitter.completeWithError(error),
            () -> {
                emitter.send(SseEmitter.event().name("done"));
                emitter.complete();
            }
        );
        return emitter;
    }
}复制成功

八、四大金融 Tool 封装（DCF、VaR、技术指标、组合优化）

 代码块
Java
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@Component
@Slf4j
public class FinancialTools {
    private final PythonScriptExecutor executor;

    @Tool(description = "DCF现金流折现估值，参数：cashFlows、discountRate、terminalGrowth、sharesOutstanding")
    public String calculateDcf(double[] cashFlows, double discountRate, double terminalGrowth, double sharesOutstanding) {
        return executor.executeDcfCalculator(cashFlows, discountRate, terminalGrowth, sharesOutstanding).getOutput();
    }

    @Tool(description = "计算技术指标 MA、RSI、MACD")
    public String calculateTechnicalIndicators(double[] prices) {
        return executor.executeTechnicalIndicators(prices).getOutput();
    }

    @Tool(description = "计算投资组合VaR风险价值")
    public String calculateVar(double portfolioValue, double meanReturn, double stdDev, double confidenceLevel) {
        return executor.executeVarCalculator(portfolioValue, meanReturn, stdDev, confidenceLevel).getOutput();
    }

    @Tool(description = "马科维茨投资组合优化")
    public String optimizePortfolio(String[] assets, double[] expectedReturns, double riskFreeRate) {
        return executor.executePortfolioOptimizer(assets, expectedReturns, riskFreeRate).getOutput();
    }
}
复制成功

九、项目启动与测试

配置 application.yml：OpenAI/Azure/ 通义千问
放入 skills 目录：SKILL.md + scripts
启动 SkAgentApiApplication
访问接口：

 代码块
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http://localhost:8080/api/chat/stream?agentName=全能金融顾问大师&message=分析贵州茅台DCF估值复制成功

十、总结

本文完整实现了一套可直接上生产的 AI 智能体金融项目。

从 DDD 架构→Skill 标准化→Agent 调度→Python 混合计算→审计日志→流式接口，全部打通。

这套架构解决了大模型落地的所有痛点：

可计算：精确金融计算，不幻觉
可管控：Skill 可插拔、可覆盖、可审计
可扩展：模块解耦，支持多 Agent、多 Skill
合规安全：双层技能、全链路日志、风险质检
体验流畅：SSE 流式输出、多模态支持

04:27

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Agent智能体+skill金融项目

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