基于Spring AI Alibaba 的 DeepResearch 架构与实践

主要观点总结

本文介绍了基于SpringAI Alibaba Graph构建的Java版本DeepResearch系统的全自动流程，包括推理链路、系统架构、核心功能、实现方式和使用部署方式等内容。

关键观点总结

关键观点1: 介绍系统的全自动流程

该系统通过多轮信息收集，自动构建从资料到结论的分析过程，支持对长期稳定运行场景的适用，并可通过Spring Boot、Spring Cloud等组件提升开发与集成效率。

关键观点2: 阐述系统架构和核心功能

系统包括任务规划、核心节点实现、RAG功能、报告生成等架构，支持搜索能力+MCP通用搜索工具，具有动态报告生成与导出、连续对话能力等功能。

关键观点3: 详述实现方式

系统通过策略模式实现多模型配置、提示词工程等，引入LLM反思机制、链路可观测等技术支持，并通过JSON格式的配置文件实现灵活的节点配置。

关键观点4: 说明使用部署方式

用户可以通过Docker部署、Idea启动后端服务+Docker启动中间件+前端启动等方式使用该系统。同时提供了社区参与方式，包括Github项目地址和社区交流方式。