Spring AI Alibaba 自学习AI智能体实战：让AI越用越懂你
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Spring AI Alibaba 自学习AI智能体实战：让AI越用越懂你
本文通过生动有趣的方式介绍自学习AI技术，并提供一个极简实现方案，让AI能够记住你的偏好并不断优化回答。
什么是自学习AI？一个贴切的比喻
想象一下，你新认识了一位朋友，刚开始交流时可能有些生疏。但经过几次聊天后，你发现：
- 他喜欢详细的解释而不是简短回答
- 他对技术概念需要生活化的比喻
- 他偏好包含具体示例的说明
于是你调整了沟通方式，你们的交流变得越来越顺畅——这就是自学习AI的核心思想！
自学习AI就是这个过程的数字化版本：
- 🧠 记忆机制 = 记住朋友偏好的大脑
- 💬 反馈收集 = 朋友说"能不能说简单点"
- 🔄 学习优化 = 你调整后续的说话方式
- 🎯 个性化服务 = 越来越投缘的聊天体验
为什么需要自学习AI？
解决"一刀切"的回应
普通AI对所有人都用相同方式回答，但每个人的背景、偏好、理解水平都不同。
提升用户体验
就像优秀的服务人员会记住老客户的喜好，自学习AI能让每次交互都更加贴心。
降低沟通成本
不用每次都重复说明"请用简单语言解释"，AI会自动记住你的要求。
自学习AI的极简实现原理
我们的实现方案超级简单：
- 记录偏好 → 用户告诉AI自己喜欢的回答风格
- 存储记忆 → 把偏好保存在内存中（就像大脑记忆）
- 应用学习 → 下次聊天时，AI根据记忆调整回答方式
- 持续优化 → 随着反馈增多，AI越来越懂你
[用户反馈] → [记忆存储] → [调整回答] → [更佳体验]
环境准备：3分钟快速开始
1. 环境要求
- JDK 17及以上
- Spring Boot 3.x及以上
- Maven 3.6及以上
2. 获取API Key
- 访问阿里云百炼平台并登录
- 开通"百炼大模型"服务
- 在控制台中生成API Key并保存
使用某个模型时，建议开启该模型的"免费额度用完即停"功能，防止测试中超额扣费。
创建Spring Boot项目
1. 初始化项目
访问 start.spring.io 快速创建项目：
- Project: Maven
- Language: Java
- Spring Boot: 3.5.7
- Group: com.example
- Artifact: spring-ai-demo
- Java: 17
- Dependencies: Spring Web
点击"Generate"下载项目。
2. 配置pom.xml
在pom.xml中添加依赖：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.5.7</version>
<relativePath/>
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>spring-ai-demo</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>spring-ai-demo</name>
<properties>
<java.version>17</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- Spring AI Alibaba 依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
<version>1.0.0.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
3. 配置应用参数
在src/main/resources/application.yml中添加配置：
spring:
application:
name: spring-ai-demo
ai:
dashscope:
api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY:}
安全提示：通过环境变量设置API Key：
Windows：
set AI_DASHSCOPE_API_KEY=你的API_KEY
Mac/Linux：
export AI_DASHSCOPE_API_KEY=你的API_KEY
手把手实现：自学习AI智能体
完整的极简代码（只有1个文件！）
创建src/main/java/com/example/spring_ai_demo/controller/SelfLearningAI.java：
package com.example.spring_ai_demo.controller;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@RestController
@RequestMapping("/selfLearning")
public class SelfLearningAI {
// AI的"记忆大脑" - 存储每个用户的偏好
private Map<String, String> userPreferences = new HashMap<>();
private final ChatClient chatClient;
public SelfLearningAI(ChatClient.Builder chatClient) {
this.chatClient = chatClient.build();
}
/**
* 告诉AI你的偏好 - 就像教朋友如何跟你聊天
* 示例：请用简单的语言解释，多举例子
*/
@PostMapping("/tell")
public String tellPreference(@RequestParam String user,
@RequestParam String preference) {
userPreferences.put(user, preference);
return "✅ 好的，我记住了！下次我会：" + preference;
}
/**
* 向AI提问 - AI会根据记忆的偏好调整回答
*/
@PostMapping("/ask")
public String askQuestion(@RequestParam String user,
@RequestParam String question) {
// 查看这个用户的偏好记忆
String preference = userPreferences.get(user);
// 构建智能提示词
String smartPrompt;
if (preference != null) {
smartPrompt = "用户希望：" + preference + "\n\n请回答：" + question;
} else {
smartPrompt = question; // 没有偏好，正常回答
}
// 获取AI回答
String answer = chatClient.prompt()
.user(smartPrompt)
.call()
.content();
// 添加学习状态提示
if (preference != null) {
return "🎯 " + answer + "\n\n💡 [已根据你的偏好调整]";
} else {
return "🤖 " + answer + "\n\n💡 [告诉我你的偏好，我会回答得更好！使用 /tell 接口]";
}
}
/**
* 查看当前的学习状态（调试用）
*/
@GetMapping("/memory")
public Map<String, String> viewMemory() {
return userPreferences;
}
/**
* "忘记"某个用户的偏好 - 就像清除记忆
*/
@PostMapping("/forget")
public String forgetUser(@RequestParam String user) {
userPreferences.remove(user);
return "🔄 已忘记用户 " + user + " 的偏好，重新开始学习！";
}
}
测试你的自学习AI
启动应用后，让我们见证AI的学习成长过程：
第一阶段：萌新AI（无偏好状态）
请求：
curl -X POST "http://localhost:8080/selfLearning/ask?user=小明&question=什么是人工智能"
预期结果：
第二阶段：教导AI（传授偏好）
请求：
curl -X POST "http://localhost:8080/selfLearning/tell?user=小明&preference=用生活化的比喻解释，不要太专业"
预期结果：
第三阶段：学霸AI（应用学习）
请求：
curl -X POST "http://localhost:8080/selfLearning/ask?user=小明&question=那机器学习是什么"
预期结果：
查看AI的记忆
curl http://localhost:8080/selfLearning/memory
让AI忘记重新开始
curl -X POST "http://localhost:8080/selfLearning/forget?user=小明"
实际应用场景
这个极简自学习AI可以用于：
🎓 个性化学习助手
- 记住学生理解水平，调整解释深度
- 根据学习风格提供不同教学方式
🛒 智能客服系统
- 记住客户偏好，提供个性化服务
- 根据反馈优化回答方式
💼 企业内部助手
- 适应不同部门的技术理解水平
- 记住专业术语偏好
🏠 个人知识管家
- 学习你的信息获取习惯
- 提供量身定制的知识服务
扩展学习方向
想要更强大的功能？试试这些升级：
1. 多维度偏好记忆
// 存储多种偏好
Map<String, List<String>> userPrefs = new HashMap<>();
// 小明：["用比喻解释", "多举例子", "不要太专业"]
2. 自动偏好分析
// AI自动从反馈中提取偏好
if (feedback.contains("太长了")) {
preferences.add("回答要简洁");
}
3. 偏好权重系统
// 根据使用频率调整偏好权重
// 经常要求"用例子"，就优先应用这个偏好
4. 情境记忆
// 记住对话上下文
// 你：我喜欢吃川菜
// AI：记住了！下次推荐"麻辣火锅"而不是"清汤寡水"
5. 集成向量数据库
使用Redis等向量数据库实现更复杂的记忆和检索功能。
6. 多智能体协作
结合Nacos实现分布式多AI智能体系统，让多个专业AI协同工作。
核心优势总结
通过这个极简自学习AI，你实现了：
✅ 即时学习 - 一次教导，终身受益
✅ 个性化服务 - 每个用户获得定制化体验
✅ 零配置扩展 - 添加偏好无需修改代码
✅ 简单易懂 - 核心逻辑只有"记忆+应用"
✅ 开箱即用 - 几分钟就能搭建完成
为什么这么简单却有效？
秘密在于：真正的自学习AI ≠ 重新训练模型
- 🧠 记住偏好而不是改变模型参数
- 🎯 调整沟通方式而不是改变知识储备
- 🔄 持续优化体验而不是重新发明轮子
就像同一个厨师，知道你口味后做的菜更合你胃口——厨师没变，但服务升级了！
结语：人人都能拥有懂你的AI
现在你知道了，打造一个自学习AI并不需要高深的技术：
- 🎯 核心就是"记忆+应用"
- 💡 几行代码就能让AI从"通用回复"变成"个性化服务"
- 🚀 随着时间推移，你的AI会越来越懂你
最好的学习就是实践！现在就启动你的自学习AI，开始一段"越聊越投缘"的奇妙旅程吧～
本项目代码已上传至github《https://github.com/zhaohualuo/spring-ai-demo.git》
进一步学习：
如有问题，欢迎在评论区讨论！
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