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超级AI代理
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Agent工作流

超级AI代理

基于 Java · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:Super-ai-agent
⭐ 7 Stars 🍴 3 Forks 💻 Java 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
ai-agentchatbotjava21llm
✦ AI Skill Hub 推荐

超级AI代理 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

超级AI代理 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

超级AI代理 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 7.5 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

超级AI代理 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 7
开发语言
Java
支持平台
Windows / macOS / Linux / Android
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
3

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

超级AI代理 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 克隆仓库
git clone https://github.com/muonuo/Super-ai-agent
cd Super-ai-agent

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
super-ai-agent --help

# 基本运行
super-ai-agent [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/muonuo/Super-ai-agent
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# super-ai-agent 配置说明
# 查看配置选项
super-ai-agent --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export SUPER_AI_AGENT_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 81/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Super AI Agent - Intelligent Conversational Assistant Platform

中文 | English

Java Spring Boot Spring AI Vue License GitHub stars GitHub forks

Built with Spring Boot 3.5 + Java 21 + Spring AI + Vue 3, featuring AI relationship counseling, deep-thinking agent, RAG knowledge retrieval, and multi-tool invocation. Supports love report generation, map service integration, PDF document processing, and more. Clean architecture, comprehensive documentation — ideal for learning AI applications and boosting your resume.

FeaturesArchitectureQuick StartScreenshots

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📖 About

Super AI Agent is a production-grade AI conversational platform that demonstrates how to build a complete intelligent agent application using Spring AI.

✨ Features

Core Capabilities

FeatureDescription
**Question Classification**Keyword-based quick type detection (simple/complex)
**Selective Thinking**Simple questions answered directly, complex ones get deep thinking
**Tool Invocation**Automatically select and call appropriate tools
**Infinite Loop Prevention**Semantic repetition, tool repetition, consecutive failure detection
**Execution Monitoring**Timeout control, execution state tracking
**Conversation Memory**Multiple storage options (memory/file/database)
**RAG Retrieval**Vector storage, query transformation, multi-query expansion

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AI Capabilities

CapabilityProviderDescription
Chat ModelAlibaba Cloud Tongyi Qianwenqwen-max, qwen-plus
Embedding ModelAlibaba Cloud DashScopetext-embedding-v2
Local ModelOllamaOptional local deployment
Vector StorePGVectorPostgreSQL vector extension
MCP ToolsAmap15 map-related tools

Option 2: Local Manual Setup

1. Prerequisites

  • ✅ Java 21+
  • ✅ Node.js 18+
  • ✅ Maven 3.8+
  • ✅ MySQL 8.0+
  • ✅ PostgreSQL 14+ (with PGVector extension)
  • ✅ Alibaba Cloud DashScope API Key

2. Clone the Repository

git clone https://github.com/muonuo/Super-ai-agent.git
cd Super-ai-agent

3. Configure Databases

MySQL Setup:

-- Create database
CREATE DATABASE super_ai_agent CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

-- Tables are auto-created, no manual SQL needed

PostgreSQL + PGVector Setup:

-- Create database
CREATE DATABASE super_ai_agent;

-- Install PGVector extension (Spring AI will auto-initialize vector tables)
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

4. Configure Environment Variables

Edit src/main/resources/application.yml:

```yaml

Q3: PGVector Extension Not Installed

PostgreSQL requires the PGVector extension:

```bash

Q4: Maven Build Failed

Make sure you're using Java 21 and Maven 3.8+:

java -version
mvn -version

🚀 Quick Start

🛠️ Development Guide

🎯 Usage Examples

📸 Screenshots

1. Set environment variables

export DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key export MYSQL_PASSWORD=your_password export POSTGRESQL_PASSWORD=your_password

MySQL config

spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/super_ai_agent?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: your_mysql_password

# AI config (required) ai: dashscope: api-key: your_dashscope_api_key # Get it at https://dashscope.console.aliyun.com/

PostgreSQL config

pgvector: datasource: url: jdbc:postgresql://localhost:5432/super_ai_agent username: postgres password: your_postgresql_password

Optional config

search-api: tavily-api-key: your_tavily_api_key # For web search qq-email: from: your_qq_email auth-code: your_qq_email_auth_code # For sending love reports


> 💡 **Getting a DashScope API Key:**
>
> 1. Visit https://dashscope.console.aliyun.com/
> 2. Register/login to Alibaba Cloud
> 3. Enable DashScope service
> 4. Create an API Key
> 5. New users get free credits

#### 5. Start Backend
bash

Option B: Using IDE

Backend Swagger UI: http://localhost:8123/api/swagger-ui.html

Q5: DashScope API Key Not Found

  1. Visit https://dashscope.console.aliyun.com/
  2. Register/login to Alibaba Cloud
  3. Enable DashScope service
  4. Create an API Key
  5. New users get free credits

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❓ FAQ

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-30
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

Super AI Agent 是一个生产级的 AI 对话平台,旨在展示如何利用 Spring AI 构建完整的智能 Agent 应用。该项目集成了先进的 AI 能力,为开发者提供了一个从模型调用到工具执行的完整实战范例。

⚡ 功能介绍

本项目具备强大的核心能力与 AI 集成:支持基于关键词的 Question Classification(问题分类),能够针对简单或复杂问题采取 Selective Thinking(选择性思考)策略;具备自动化的 Tool Invocation(工具调用)能力,并内置 Infinite Loop Prevention(无限循环预防)机制。在 AI 能力方面,深度集成了 Alibaba Cloud Tongyi Qianwen 模型,并支持通过 Ollama 进行 Local Model 部署,同时利用 PGVector 实现向量存储,并通过 MCP Tools 扩展了高德地图等外部工具能力。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

项目提供两种安装方式:推荐使用 Docker Compose 进行一键式部署,这是最快捷且环境隔离度最高的方式;若需进行本地手动开发环境搭建,则需要准备 Java 21+、Node.js 18+、Maven 3.8+、MySQL 8.0+ 以及安装了 PGVector 扩展的 PostgreSQL 14+,同时必须准备好 Alibaba Cloud DashScope 的 API Key。

🚀 使用教程

项目包含 Quick Start(快速上手)指南、详细的 Development Guide(开发指南)以及丰富的 Usage Examples(使用示例),帮助开发者从零开始快速掌握 Super AI Agent 的使用与二次开发。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

项目配置分为环境变量与配置文件两部分。开发者需通过 export 命令设置 DASHSCOPE_API_KEY、MYSQL_PASSWORD 及 POSTGRESQL_PASSWORD 等环境变量。在 application 配置中,需正确填写 MySQL 与 PostgreSQL 的连接信息,并务必配置 DashScope 的 API Key 以启用 AI 核心功能。

🔌 API 说明

项目提供了完整的后端接口文档,开发者可以通过访问本地 Swagger UI(http://localhost:8123/api/swagger-ui.htm)进行接口调试与查看。

❓ FAQ 摘要

FAQ 章节针对常见问题提供了解决方案,例如如何解决 PGVector 扩展未安装的问题,以及如何获取和配置 Alibaba Cloud DashScope API Key 等关键步骤。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-27

高质量的AI工作流项目,值得关注

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:Super-ai-agent 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

Super-ai-agent 是一款Java开发的AI辅助工具。开源AI工作流:基于 Spring Boot 3.5 + Java 21 + Spring AI + Vue 3,实现 AI 情感咨询、深度思考智能体、RAG 知识库检索、多工。⭐7 · Java 主要应用场景包括:AI咨询、智能体检索。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,超级AI代理 在Agent工作流赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 超级AI代理
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 Super-ai-agent
原始描述 开源AI工作流:基于 Spring Boot 3.5 + Java 21 + Spring AI + Vue 3,实现 AI 情感咨询、深度思考智能体、RAG 知识库检索、多工。⭐7 · Java
Topics ai-agentchatbotjava21llm
GitHub https://github.com/muonuo/Super-ai-agent
License Apache-2.0
语言 Java
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/muonuo/Super-ai-agent

收录时间:2026-05-27 · 更新时间:2026-05-30 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。