Spring AI中的多轮对话艺术：让大模型主动提问获取明确需求

本文介绍了Spring AI中实现多轮对话交互的艺术，通过AskUserQuestionTool工具让大模型能够主动提问获取用户明确需求。文章分析了单次交互存在的问题，如模糊输入处理和状态管理不足，并提出了基于Function Callback的主动问询设计方案。核心实现通过结构化问题和自定义交互处理分离责任，使AI能决定何时提问而开发者控制具体交互方式。文章还提供了项目创建指南，包括环境要求（S

一灰灰blog

364人浏览 · 2026-02-04 08:57:18

一灰灰blog · 2026-02-04 08:57:18 发布

Spring AI中的多轮对话艺术：让大模型主动提问获取明确需求

Spring AI中的多轮对话艺术：让大模型主动提问获取明确需求

在日常我们与大模型交互的过程中，通常是我输入一个问题或者场景要求，然后大模型基于我给出的信息进行生成内容。这种方式很容易出现一个答非所问的场景（好像大模型并不能总是回答到我的心趴上🤣）

那么有什么好的解决办法吗？

熟练调教大模型的小伙伴，可能早就有自己的一套标准流程了 – 通过多次与大模型之间的多次问询回答，让大模型能更清晰的知道自己的诉求

那么如何让AI主动问询用户来获取更精确的信息呢？如果我开发的大模型应用，希望集成这样的能力，又可以怎么实现呢？

接下来我们看看，SpringAI中，如何通过巧妙的多轮对话艺术，来实现让大模型主动提问获取明确需求

一、方案设计

1.1 核心问题

在我们这个场景中，核心的问题点在于 如何让大模型在面对模糊需求时，能够主动发起询问，获取更详细的信息，从而提供更精准的响应。

常见的实现中，存在的问题如下：

单次交互试图解决复杂问题
对模糊输入不做处理直接响应
缺少多轮对话的状态管理

这些问题的根本原因在于没有建立起AI与用户之间的有效反馈循环，导致大模型无法获取足够的上下文信息，但是对于大模型而言，响应内容是对它的一个非常重要的考量指标，所以就很容出现大模型话说八道 答非所问等幻觉那问题

1.2 主动问询设计

好的设计应该主动适应用户，而不是让用户适应设计。

很多人认为大模型只能被动接收输入，实际上 Spring AI 提供了 AskUserQuestionTool 这个强大的工具，让AI能够主动向用户提出问题。

它是通过什么实现的呢？可以看下面这张图

核心实现流程

通过Function Callback来实现，将AskUserQuestionTool注册为大模型可回调使用的工具，通过这个工具来实现多轮问询应答

下面是这个工具的核心定义:


public class AskUserQuestionTool {
    @Tool(
        name = "AskUserQuestionTool",
        description = "Use this tool when you need to ask the user questions during execution. This allows you to:\n1. Gather user preferences or requirements\n2. Clarify ambiguous instructions\n3. Get decisions on implementation choices as you work\n4. Offer choices to the user about what direction to take.\n\nUsage notes:\n- Users will always be able to select \"Other\" to provide custom text input\n- Use multiSelect: true to allow multiple answers to be selected for a question\n- If you recommend a specific option, make that the first option in the list and add \"(Recommended)\" at the end of the label\n"
    )
    public String askUserQuestion(@ToolParam(description = "Questions to ask the user (1-4 questions)") List<Question> questions, @ToolParam(description = "User answers collected by the permission component",required = false) Map<String, String> answers) {
        this.validateQuestions(questions);
        // 省略...
    }
}

重点看一下这个工具的描述，将其翻译成中文，内容如下

在执行过程中需要向用户提问时，请使用此工具。这使您能够：
1. 收集用户偏好或需求
2. 明确含糊不清的指令
3. 在工作中就实施选择做出决策
4. 向用户提供选择，让他们决定要采取的方向。

使用须知：
- 用户始终可以选择“其他”来提供自定义文本输入
- 使用multiSelect: true，允许一个问题有多个答案选项
- 如果你推荐了一个特定选项，请将其作为列表中的第一个选项，并在标签末尾加上“（推荐）”

在这个工具类中，通过巧妙的设计，告诉大模型在具体响应之前，可以先进行用户问询

大模型将需要问询的内容，转换为结构化的 List<Question>
通过设计一个QuestionHandler来处理具体的用户问答交互流程，通过责任分离的设计思想，AI负责决定何时提问，具体的UI交互由开发者自定义。你可以将其适配到Web界面、移动端或任何其他平台。

因此具体的问询应答方式，完全是由应用方（即开发者）来控制的

接下来我们进入实战演练，看看如何实现这样的一个多轮问询

二、项目创建

2.1 基础环境要求

要体验SpringAI的问询机制，目前需要升级到SpringAI 2.x版本，同时我们的SpringBoot也可以升级到4.x

SpringAI: 2.0.0-M2
SpringBoot: 4.0.1
JDK21/17：这两版本都可以

除了这几个基本依赖之外，我们可以选择一个支持Function Tool的大模型来作为这个实现的大脑中枢

我们这里选择智谱的大模型GLM-4.5-Flash （原因就是因为它免费，且效果还行，对所有想体验的小伙伴没有任何额外成本投入）

2.2 项目创建

接下来我们创建一个SpringAI应用，对于一个标准的SpringAI应用，在pom.xml配置中，你会看到下面这些基础版本指定，这个也没什么好说的

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>4.0.1</version>
    <relativePath /> 
</parent>
<properties>
    <maven.compiler.source>21</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>21</maven.compiler.target>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <spring-ai.version>2.0.0-M2</spring-ai.version>
</properties>


<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

<repositories>
    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>
        <name>Spring Snapshots</name>
        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
        <releases>
            <enabled>false</enabled>
        </releases>
    </repository>
    <repository>
        <name>Central Portal Snapshots</name>
        <id>central-portal-snapshots</id>
        <url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url>
        <releases>
            <enabled>false</enabled>
        </releases>
        <snapshots>
            <enabled>true</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>

接下来重点看一下我们这个项目所用到的几个核心依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springaicommunity</groupId>
        <artifactId>spring-ai-agent-utils</artifactId>
        <version>0.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

spring-ai-agent-utils: 这个就是SpringAI进行agent开发的关键依赖包
spring-ai-starter-model-zhipuai: 这个是智谱大模型进行交互的依赖包

2.3 项目配置

依赖搞定之后，接下来就是在配置文件中，配置LLM访问的相关信息、以及agent相关配置参数，对应的配置文件 resources/application.yml

spring:
  ai:
    zhipuai:
      # api-key 使用你自己申请的进行替换；如果为了安全考虑，可以通过启动参数进行设置
      api-key: ${zhipuai-api-key}
      chat: # 聊天模型
        options:
          model: GLM-4.7-Flash

三、核心实现

接下来我们进行快速体验，首先为了更好的观察应用与大模型之间的交互，我们实现一个LoggingAdvisor

3.1 交互日志打印： MyLoggingAdvisor

说明：这个实现非必需，不感兴趣的直接跳过

public class MyLoggingAdvisor implements BaseAdvisor {
    private final int order;

    public final boolean showSystemMessage;

    public final boolean showAvailableTools;

    private AtomicInteger cnt = new AtomicInteger(1);

    private MyLoggingAdvisor(int order, boolean showSystemMessage, boolean showAvailableTools) {
        this.order = order;
        this.showSystemMessage = showSystemMessage;
        this.showAvailableTools = showAvailableTools;
    }

    @Override
    public int getOrder() {
        return this.order;
    }

    @Override
    public ChatClientRequest before(ChatClientRequest chatClientRequest, AdvisorChain advisorChain) {
        System.out.println("======================= 第 " + cnt.getAndAdd(1) + " 轮 ====================================");

        StringBuilder sb = new StringBuilder("\nUSER: ");

        if (this.showSystemMessage && chatClientRequest.prompt().getSystemMessage() != null) {
            sb.append("\n - SYSTEM: ").append(first(chatClientRequest.prompt().getSystemMessage().getText(), 300));
        }

        if (this.showAvailableTools) {
            Object tools = "No Tools";

            if (chatClientRequest.prompt().getOptions() instanceof ToolCallingChatOptions toolOptions) {
                tools = toolOptions.getToolCallbacks().stream().map(tc -> tc.getToolDefinition().name()).toList();
            }

            sb.append("\n - TOOLS: ").append(ModelOptionsUtils.toJsonString(tools));
        }

        Message lastMessage = chatClientRequest.prompt().getLastUserOrToolResponseMessage();

        if (lastMessage.getMessageType() == MessageType.TOOL) {
            ToolResponseMessage toolResponseMessage = (ToolResponseMessage) lastMessage;
            for (var toolResponse : toolResponseMessage.getResponses()) {
                var tr = toolResponse.name() + ": " + first(toolResponse.responseData(), 1000);
                sb.append("\n - TOOL-RESPONSE: ").append(tr);
            }
        } else if (lastMessage.getMessageType() == MessageType.USER) {
            if (StringUtils.hasText(lastMessage.getText())) {
                sb.append("\n - TEXT: ").append(first(lastMessage.getText(), 1000));
            }
        }

        System.out.println("before: " + sb);
        return chatClientRequest;
    }

    @Override
    public ChatClientResponse after(ChatClientResponse chatClientResponse, AdvisorChain advisorChain) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder("\nASSISTANT: ");

        if (chatClientResponse.chatResponse() == null || chatClientResponse.chatResponse().getResults() == null) {
            sb.append(" No chat response ");
            System.out.println("after: " + sb);
            return chatClientResponse;
        }

        for (var generation : chatClientResponse.chatResponse().getResults()) {
            var message = generation.getOutput();
            if (message.getToolCalls() != null) {
                for (var toolCall : message.getToolCalls()) {
                    sb.append("\n - TOOL-CALL: ")
                            .append(toolCall.name())
                            .append(" (")
                            .append(toolCall.arguments())
                            .append(")");
                }
            }

            if (message.getText() != null) {
                if (StringUtils.hasText(message.getText())) {
                    sb.append("\n - TEXT: ").append(first(message.getText(), 1200));
                }
            }
        }

        System.out.println("after: " + sb);
        return chatClientResponse;
    }

    private String first(String text, int n) {
        if (text.length() <= n) {
            return text;
        }
        return text.substring(0, n) + "...";
    }

    public static Builder builder() {
        return new Builder();
    }

    public static class Builder {

        private int order = 0;

        private boolean showSystemMessage = true;

        private boolean showAvailableTools = true;

        public Builder order(int order) {
            this.order = order;
            return this;
        }

        public Builder showSystemMessage(boolean showSystemMessage) {
            this.showSystemMessage = showSystemMessage;
            return this;
        }

        public Builder showAvailableTools(boolean showAvailableTools) {
            this.showAvailableTools = showAvailableTools;
            return this;
        }

        public MyLoggingAdvisor build() {
            MyLoggingAdvisor advisor = new MyLoggingAdvisor(this.order, this.showSystemMessage,
                    this.showAvailableTools);
            return advisor;
        }
    }

}

3.2 命令行的问询应答实现：CommandLineQuestionHandler

在前面的设计篇中介绍了AskUserQuestionTool中，设计了一个扩展点 QuestionHandler 由使用者来实现具体的问答交互方案，因此我们先实现一个基础的基于命令行的问答

CommandLineQuestionHandler：实现QuestionHandler接口，处理用户问题列表
handle方法：遍历问题，显示选项供用户选择，支持单选/多选模式
parseResponse方法：解析用户输入，将数字编号转换为对应选项标签，或直接返回自定义文本答案

/**
 * 命令行问题处理器，实现 AskUserQuestionTool.QuestionHandler 接口
 * 用于处理AI工具向用户提出的问题，支持单选、多选和自定义文本输入
 */
public class CommandLineQuestionHandler implements AskUserQuestionTool.QuestionHandler {

    /**
     * 处理传入的问题列表，逐个显示问题和选项，收集用户输入的答案
     *
     * @param questions 需要处理的问题列表
     * @return 包含问题和对应答案的映射表
     */
    @Override
    public Map<String, String> handle(List<AskUserQuestionTool.Question> questions) {
        Map<String, String> answers = new HashMap<>();

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        for (AskUserQuestionTool.Question q : questions) {
            // 显示问题标题和内容
            System.out.println("\n" + q.header() + ": " + q.question());

            // 获取并显示选项
            List<AskUserQuestionTool.Question.Option> options = q.options();
            for (int i = 0; i < options.size(); i++) {
                AskUserQuestionTool.Question.Option opt = options.get(i);
                System.out.printf("  %d. %s - %s%n", i + 1, opt.label(), opt.description());
            }

            // 根据是否为多选显示提示信息
            if (q.multiSelect()) {
                System.out.println("  (Enter numbers separated by commas, or type custom text)");
            } else {
                System.out.println("  (Enter a number, or type custom text)");
            }

            // 读取用户输入并解析答案
            String response = scanner.nextLine().trim();
            answers.put(q.question(), parseResponse(response, options));
        }

        return answers;
    }

    /**
     * 解析用户输入的响应，根据选项索引或自定义文本返回对应的值
     *
     * @param response 用户输入的原始字符串
     * @param options  可用的选项列表
     * @return 解析后的答案字符串
     */
    private static String parseResponse(String response, List<AskUserQuestionTool.Question.Option> options) {
        try {
            // 尝试将输入解析为选项编号（支持多个选项）
            String[] parts = response.split(",");
            List<String> labels = new ArrayList<>();
            for (String part : parts) {
                int index = Integer.parseInt(part.trim()) - 1;
                if (index >= 0 && index < options.size()) {
                    labels.add(options.get(index).label());
                }
            }
            // 如果没有找到有效的选项编号，则返回原始输入；否则返回选项标签的组合
            return labels.isEmpty() ? response : String.join(", ", labels);
        } catch (NumberFormatException e) {
            // 如果输入不是数字，则将其视为自由文本
            return response;
        }
    }
}

3.3 问询对话实现

创建一个简易聊天客户端，配置了三个Advisor：工具调用顾问、消息记忆顾问和自定义日志顾问（隐藏可用工具和系统消息）。

然后启动一个命令行循环，用户输入问题后通过聊天客户端处理并输出AI助手的回答

@Bean
CommandLineRunner commandLineRunner(ChatClient.Builder chatClientBuilder) throws IOException {
    return args -> {
        // 构建ChatClient实例，配置所需的工具和顾问
        ChatClient chatClient = chatClientBuilder
                // 设置默认工具，这里使用AskUserQuestionTool，它允许AI向用户提问
                .defaultTools(AskUserQuestionTool.builder()
                        // 使用命令行问题处理器来处理AI向用户提出的问题
                        .questionHandler(new CommandLineQuestionHandler())
                        .build())

                // 配置默认的顾问（拦截器），按顺序执行
                .defaultAdvisors(
                        // 工具调用顾问：处理工具调用逻辑
                        ToolCallAdvisor.builder().conversationHistoryEnabled(false).build(),
                        
                        // 消息记忆顾问：维护对话历史，使用消息窗口聊天记忆
                        // 位于工具调用顾问之后，以确保能够记住工具调用结果
                        MessageChatMemoryAdvisor.builder(
                            MessageWindowChatMemory.builder()
                                .maxMessages(500)  // 最多保存500条消息
                                .build())
                        .build(),
                        
                        // 自定义日志顾问：记录对话过程，可控制是否显示可用工具和系统消息
                        MyLoggingAdvisor.builder()
                                .showAvailableTools(true)   // 显示可用工具列表
                                .showSystemMessage(true)    // 显示系统消息
                                .build())
                .build();

        // 启动聊天循环的提示信息
        System.out.println("\nI am your assistant.\n");

        // 使用try-with-resources确保Scanner资源得到正确释放
        try (Scanner scanner = new Scanner(System.in)) {
            // 无限循环，持续接收用户输入并返回AI回复
            while (true) {
                System.out.print("\n$->USER: ");  // 提示用户输入
                
                // 获取用户输入，通过chatClient发送请求，指定对话ID，并输出AI回复
                System.out.println("\n$->ASSISTANT: " + 
                        chatClient.prompt(scanner.nextLine())  // 发送用户输入到AI
                                .advisors(a -> a.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, "113331"))  // 设置对话ID以维护上下文
                                .call().content());  // 执行调用并获取AI回复内容
            }
        }
    };
}

3.4 测试验证

直接启动项目，然后再控制台中输入我的原始诉求

下面是完整的文字版本输出内容

I am your assistant.


$->USER: 我准备设计一张锦鲤主题的微信红包封面
======================= 第 1 轮 ====================================
before: 
USER: 
 - SYSTEM: 
 - TOOLS: ["AskUserQuestionTool"]
 - TEXT: 我准备设计一张锦鲤主题的微信红包封面
after: 
ASSISTANT: 
 - TOOL-CALL: AskUserQuestionTool ({"questions":[{"header": "设计风格", "multiSelect": false, "options": [{"description": "简约线条和现代色彩，适合日常使用", "label": "简约现代风"}, {"description": "传统水墨画风格，展现国潮韵味", "label": "国潮水墨风"}, {"description": "可爱的卡通形象，活泼有趣", "label": "可爱卡通风"}, {"description": "金色为主，配以传统纹样，显得高级", "label": "金色奢华风"}], "question": "你希望红包封面的设计风格是什么样的？"}, {"header": "使用场景", "multiSelect": true, "options": [{"description": "新年、春节等传统节日", "label": "传统节日"}, {"description": "婚礼、生日、庆典等喜庆场合", "label": "喜庆场合"}, {"description": "日常送礼、朋友间互动", "label": "日常互动"}, {"description": "商务场合、客户关系维护", "label": "商务场合"}], "question": "这个红包封面主要会在什么场合使用？"}, {"header": "颜色偏好", "multiSelect": false, "options": [{"description": "红色为主，配金色或白色", "label": "红金配色"}, {"description": "蓝色为主，配金色或白色", "label": "蓝金配色"}, {"description": "纯色背景，简洁大方", "label": "单色背景"}, {"description": "根据锦鲤自然色彩搭配", "label": "自然色彩"}], "question": "你更倾向于什么颜色搭配？"}, {"header": "文字内容", "multiSelect": false, "options": [{"description": "只放锦鲤图案，简洁大方", "label": "纯图案"}, {"description": "锦鲤图案+简单祝福语", "label": "图案+祝福语"}, {"description": "锦鲤图案+品牌或公司信息", "label": "图案+文字"}], "question": "红包封面是否需要添加文字内容？"}]})
 - TEXT: 我来帮你设计锦鲤主题的微信红包封面！为了给你提供更符合需求的设计方案，我需要了解一些具体信息。

设计风格: 你希望红包封面的设计风格是什么样的？
  1. 简约现代风 - 简约线条和现代色彩，适合日常使用
  2. 国潮水墨风 - 传统水墨画风格，展现国潮韵味
  3. 可爱卡通风 - 可爱的卡通形象，活泼有趣
  4. 金色奢华风 - 金色为主，配以传统纹样，显得高级
  (Enter a number, or type custom text)
1

使用场景: 这个红包封面主要会在什么场合使用？
  1. 传统节日 - 新年、春节等传统节日
  2. 喜庆场合 - 婚礼、生日、庆典等喜庆场合
  3. 日常互动 - 日常送礼、朋友间互动
  4. 商务场合 - 商务场合、客户关系维护
  (Enter numbers separated by commas, or type custom text)
1

颜色偏好: 你更倾向于什么颜色搭配？
  1. 红金配色 - 红色为主，配金色或白色
  2. 蓝金配色 - 蓝色为主，配金色或白色
  3. 单色背景 - 纯色背景，简洁大方
  4. 自然色彩 - 根据锦鲤自然色彩搭配
  (Enter a number, or type custom text)
1

文字内容: 红包封面是否需要添加文字内容？
  1. 纯图案 - 只放锦鲤图案，简洁大方
  2. 图案+祝福语 - 锦鲤图案+简单祝福语
  3. 图案+文字 - 锦鲤图案+品牌或公司信息
  (Enter a number, or type custom text)
2
======================= 第 2 轮 ====================================
before: 
USER: 
 - SYSTEM: 
 - TOOLS: ["AskUserQuestionTool"]
 - TOOL-RESPONSE: AskUserQuestionTool: "User has answered your questions: {\"这个红包封面主要会在什么场合使用？\":\"传统节日\",\"你希望红包封面的设计风格是什么样的？\":\"简约现代风\",\"你更倾向于什么颜色搭配？\":\"红金配色\",\"红包封面是否需要添加文字内容？\":\"图案+祝福语\"}"
after: 
ASSISTANT: 
 - TEXT: 根据您的需求，我为您设计了一个**简约现代风、红金配色的锦鲤主题微信红包封面**，非常适合传统节日使用。

## 🎨 设计方案详情

### 📐 尺寸规格
- **主尺寸**: 1080×1920像素（符合微信红包封面标准）
- **安全区域**: 上下左右各留出100px，确保重要内容不被遮挡

### 🎯 设计元素
1. **背景**: 
   - 使用渐变红色背景（从深红到浅红），营造节日氛围
   - 添加微妙的金色网格纹理，增加现代感

2. **锦鲤图案**:
   - 选用简约线条风格的锦鲤剪影
   - 锦鲤呈向上游动姿态，寓意"鱼跃龙门"
   - 金色线条勾勒，与红色背景形成对比

3. **文字内容**:
   - **主标题**: "福满锦鲤"（金色立体效果）
   - **祝福语**: "年年有余，福运绵长"
   - **装饰元素**: 水波纹、祥云等传统元素点缀

4. **品牌信息**（可选）:
   - 底部小字："[您的品牌/姓名]祝您新年快乐"

### 🌈 色彩方案
- **主色**: #D32F2F（深红）→ #FFEB3B（金色渐变）
- **辅助色**: #FFF8E1（浅米色，用于文字背景）

### ✨ 设计亮点
- 简约现代的线条风格，避免过于繁复
- 红金配色经典大气，符合传统节日氛围
- 锦鲤向上游动的姿态，寓意积极向上
- 节奏感的布局，视觉平衡协调

### 📝 使用建议
- 适合春节、元宵节、中秋等传统节日发送
- 可用于亲友祝福、商务拜年、客户答谢等场合
- 红金配色既有传统韵味，又不失现代感

这个设计方案既保持了传统节日的喜庆氛围，又符合现代审美，相信会是一个很受欢迎的红包封面！您觉得这个设计方案如何？如果需要调整任何细节，请告诉我。

$->ASSISTANT: 根据您的需求，我为您设计了一个**简约现代风、红金配色的锦鲤主题微信红包封面**，非常适合传统节日使用。

## 🎨 设计方案详情

### 📐 尺寸规格
- **主尺寸**: 1080×1920像素（符合微信红包封面标准）
- **安全区域**: 上下左右各留出100px，确保重要内容不被遮挡

### 🎯 设计元素
1. **背景**: 
   - 使用渐变红色背景（从深红到浅红），营造节日氛围
   - 添加微妙的金色网格纹理，增加现代感

2. **锦鲤图案**:
   - 选用简约线条风格的锦鲤剪影
   - 锦鲤呈向上游动姿态，寓意"鱼跃龙门"
   - 金色线条勾勒，与红色背景形成对比

3. **文字内容**:
   - **主标题**: "福满锦鲤"（金色立体效果）
   - **祝福语**: "年年有余，福运绵长"
   - **装饰元素**: 水波纹、祥云等传统元素点缀

4. **品牌信息**（可选）:
   - 底部小字："[您的品牌/姓名]祝您新年快乐"

### 🌈 色彩方案
- **主色**: #D32F2F（深红）→ #FFEB3B（金色渐变）
- **辅助色**: #FFF8E1（浅米色，用于文字背景）

### ✨ 设计亮点
- 简约现代的线条风格，避免过于繁复
- 红金配色经典大气，符合传统节日氛围
- 锦鲤向上游动的姿态，寓意积极向上
- 节奏感的布局，视觉平衡协调

### 📝 使用建议
- 适合春节、元宵节、中秋等传统节日发送
- 可用于亲友祝福、商务拜年、客户答谢等场合
- 红金配色既有传统韵味，又不失现代感

这个设计方案既保持了传统节日的喜庆氛围，又符合现代审美，相信会是一个很受欢迎的红包封面！您觉得这个设计方案如何？如果需要调整任何细节，请告诉我。