支持 Agent Skills 和 Multi-agent Patterns，Spring AI Alibaba 1.1.2.0 版本发布！

Spring AI Alibaba 1.1.2.0 正式发布。本版本将底层 Spring AI 升级至 1.1.2，并为 Agent 框架带来 Agent Skills 支持与多智能体并行执行等核心能力升级；Graph 支持并行条件边、并行聚合策略（AllOf / AnyOf）、异步工具执行与 returnDirect 等增强；同时包含序列化与 MergeStrategy 修复、Admin/UI 与文档更新。

核心特性概览

• Agent：ReactAgent 集成 Agent Skills，支持技能的渐进式披露；内置完善的智能体模式最佳实践（如 Routing、Supervisor、Handoffs、Custom Workflow 等），支持并行子智能体执行；新增 Flow Agent 统一 Hooks、streamMessages API、工具 returnDirect、ToolContextHelper 等。
• Graph：并行条件边、并行分支聚合策略（AllOf / AnyOf）、批量 addEdge、interruptAfter Hook、AgentToolNode 异步工具执行、流式节点完整输出等。
• Sandbox & Studio：新增 SAA Sandbox 安全沙箱模块、内置 RenderTemplate、Studio CORS 可选配置。
• 质量与体验：序列化与 MergeStrategy 修复、Agent 指令与 systemPrompt 等多项修复、Admin 包重命名为 @spark-ai/flow、CustomInputsControl 支持 variableList 等。

下文将重点介绍 Agent Skills 与 多智能体模式 两大核心功能，并给出 Release Notes 与版本分布表。

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Agent Skills（技能）

1.1.2.0 中，ReactAgent 集成了 Agent Skills 能力，支持以「技能」为单位做可复用指令与上下文的渐进式披露，在相关任务时由智能体自动发现并按需加载，从而降低 token 消耗、扩展能力规模。

核心概念

• 渐进式披露：系统提示中先只注入技能列表（name、description、skillPath）；模型在需要某技能时调用 read_skill(skill_name) 加载完整 SKILL.md；再按需访问技能目录下的资源或使用与该技能绑定的工具。
• Skill 目录结构：每个技能一个子目录，必须包含 SKILL.md，可选 references/、examples/、scripts/ 等。
• SKILL.md：YAML front matter 中需提供 name、description，正文为功能说明、使用方法与可用资源列表。

在 Agent 中使用

通过 SkillRegistry（如 FileSystemSkillRegistry 或 ClasspathSkillRegistry）管理技能，再使用 SkillsAgentHook 注册 read_skill 工具并将技能列表注入系统提示，即可在 ReactAgent 中使用：

SkillRegistry registry = FileSystemSkillRegistry.builder()
    .projectSkillsDirectory(System.getProperty("user.dir") + "/skills")
    .build();

SkillsAgentHook hook = SkillsAgentHook.builder()
    .skillRegistry(registry)
    .build();

ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("skills-agent")
    .model(chatModel)
    .saver(new MemorySaver())
    .hooks(List.of(hook))
    .build();

agent.call("请介绍你有哪些技能");

技能可与 Python、Shell 等工具配合：使用 ShellToolAgentHook、PythonTool 等，让 Agent 根据技能说明处理技能目录下的文件与脚本。通过 groupedTools 将工具与技能名绑定，可实现「仅当模型对该技能调用 read_skill 后，对应工具才加入当次请求」的渐进式工具披露。

更完整的 Skills 用法（含 ChatClient + SkillPromptAugmentAdvisor、生产环境自动重载、自定义系统提示模板等）请参阅文档：Skills 技能。

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多智能体模式

1.1.2.0 在工作流智能体上增强了多智能体模式能力：LlmRouting、Supervisor 等既可路由到单一子智能体，也可一次选择多个子智能体并并行执行，便于做多领域并行查询与结果汇总。下面简要归纳常见多智能体模式及适用场景。

为何需要 Multi-Agent

无论是单智能体还是多智能体，核心都在于上下文管理。多智能体在以下方面能带来明显收益：

• 上下文管理：通过专职子智能体缩小单次上下文、降低延迟与 token 消耗；子智能体拥有隔离的上下文空间。
• 子智能体并行执行：路由或主管模型可一次选出多个子智能体，并行执行后再做聚合。

适合引入多智能体的典型场景：单个 Agent 工具过多、部分任务需要专属知识/提示词或工具、需要按条件开启某子智能体能力等。

常见模式概览

模式	核心特点	典型场景
Supervisor（主管）	主智能体协调子智能体（Agent As Tool）；路由决策集中；子智能体无状态、可并行；上下文隔离	问题涉及多领域（如邮件、数据库）；集中式工作流；需并行多任务
Handoffs（交接）	通过状态变量（如 current_step）动态切换 Agent；多轮间状态持久化；每步可直接响应用户	多步骤对话、客服（先收集保修再退款）等
Skills（技能）	能力以「技能」形式按需披露；Prompt 驱动、轻量；适合单智能体扩展多能力	单智能体需多种技能、团队分技能开发维护
Routing（路由）	按领域拆解问题并分派；可单路或并行多子 Agent；需汇总结果	多领域问答、并行查多领域知识并综合
Sequential/Parallel/Loop（管道）	如Sequential模式是指前一节点输出即下一节点输入；可任意组合多种模式	固定流程、RAG 管道等
Custom Workflow	自定义图结构（顺序、分支、循环、并行）；可混合确定性逻辑与智能体节点	以上模式不满足时的完全自编排

1.1.2.0 中，Supervisor 与 LlmRouting 已支持「一次选择多个子智能体并并行执行」，配合 Graph 的并行条件边与聚合策略（AllOf / AnyOf），可以更自然地实现多路并行与结果汇总。

更详细的模式说明、代码示例与最佳实践请参阅：多智能体 及相关文档。

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Release Notes

• 完整 Release Notes 请参考：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/releases/tag/v1.1.2.0
• 版本详情与使用建议，请参考：https://java2ai.com/docs/versions

本版本核心升级摘要

Agent

• Agent Skills 集成于 ReactAgent（#3975），支持技能与工具的渐进式披露。
• 工作流智能体（LlmRouting、Supervisor）支持并行子智能体执行。
• Flow Agent 统一 Hooks 支持（#3983）。
• 新增 streamMessages API、带额外参数的 invoke/call 重载（#4031）。
• 工具 returnDirect（#4139）、ToolContextHelper（#4163）等。

Graph

• 并行条件边（#4027）、并行分支聚合策略 AllOf / AnyOf（#4028）。
• 批量 addEdge（#3938）、interruptAfter Hook（#3864）。
• AgentToolNode 异步工具执行（#4037/#3988）、流式节点完整输出（#3941）。

Sandbox & Studio

• SAA Sandbox 模块（#4069）、内置 RenderTemplate（#3935）、Studio CORS 可选（#4154）。

修复与依赖

• 序列化（#3969）、MergeStrategy（#4129）；Agent 指令、systemPrompt、selectorModel、jumpTo、NacosReactAgentBuilder 等多项修复；Admin 包重命名为 @spark-ai/flow（#3977）。
• Spring AI：1.1.2；Spring AI Alibaba Extensions：1.1.2.1。

升级注意：若使用 Admin Flow UI，请将依赖由 @agentscope-ai/flow 改为 @spark-ai/flow。

Spring AI Alibaba 版本分布

版本	说明
1.1.2.0	Agent Skills、多智能体并行、Graph 并行边与聚合策略、SAA Sandbox、多项修复与体验优化（当前推荐生产使用）
1.1.x	基于 Spring AI 1.1.x 的系列功能与修复
1.0.x	Spring AI Alibaba 1.0 GA 及后续 1.0 系列

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总结

Spring AI Alibaba 1.1.2.0 在保持与 Spring AI 1.1.2 对齐的基础上，重点增强了 Agent Skills 与 多智能体模式 两大方向：通过 Skills 实现可复用、渐进式披露的技能体系，通过 Supervisor/LlmRouting 的并行子智能体与 Graph 的并行边、聚合策略，为开发者提供多智能体开发最佳实践。同时，SAA Sandbox、序列化与 MergeStrategy 等修复以及 Admin/UI 的调整，进一步提升了生产可用性。

欢迎在项目中升级至 1.1.2.0，并参考官网文档与示例仓库进行开发与反馈。

• 官网：https://java2ai.com
• GitHub：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba
• 示例仓库：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples