Spring AI 2.0 实战：搭建电商售后助手

各位朋友大家好，我是一言，继续更新 Spring AI 2.0 系列。

前面提到的有 Tool、MCP、RAG、Skills。这次用一个电商售后助手把它们串起来

这篇先看运行效果、项目结构以及各个部分的分工，具体的接入代码后面会一篇一篇地拆开来。

先看看它可以做些什么

用三笔订单来说明：

业务数据都是模拟数据，模型、数据库和 MCP 调用都是真实执行的

输入“查一下 A1001”，queryOrder 返回订单信息；问“A1002 到哪了”，后端取得物流单号，然后用 MCP 查询配送状态。

回答是以流式的方式逐段出现的，展开“本次处理”还可以看到调用的是哪个工具、返回了什么。

创建售后申请之后，在对话中可以预约模拟取件：选择时间、提交，MCP 工具继续处理并返回预约记录。

架构和分工

技术栈为 Java 21、Spring Boot 4.0.8、Spring AI 2.0.1。React 展示对话，Java 组织任务，独立的 Python MCP 服务提供物流和取件；两个模型都在本地运行。

模型理解问题、生成参数以及回答，后端控制必要的步骤、权限以及写入条件。项目用 loadSkill 读取售后流程，并且根据订单和知识库来处理请求。

PostgreSQL 存储业务数据，pgvector 存储用于检索的售后知识向量。

打开 IDEA 后，先看一下这几个地方

agent-app/    Java 后端web/          React 聊天页面service-mcp/  独立物流、模拟取件服务skills/       各类售后流程的 SKILL.md

后端包的结构为：

从入口处往下面看，会经过这四个地方：

ConversationController   接收用户消息  → AgentTaskService     创建并调度任务  → AfterSalesAgentRunner 识别意图、组织模型调用  → AfterSalesTools      调用订单、检索或 MCP 服务

继续更新

后面从聊天页面实际操作的角度来拆分消息如何执行、退货如何提交、刷新和重复操作时后端如何处理。

我是一言，下一篇见。

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