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引言 随着大语言模型（LLM）的爆发，自主 Agent（Autonomous Agent）成为人工智能领域最受关注的方向之一。OpenClaw 作为一个典型的自主 Agent 项目，展示了如何通过多轮工具调用、上下文管理和多渠道接入，完成复杂任务的自动化。本文将基于 Spring AI 框架，从零开始构建一个类似的自主 Agent 系统，涵盖用户接入、会话管理、智能体运行、工具调用以及前端管理后台，完整呈现一个生产级 Agent 的架构设计与实现思路。 Spring AI 作为 Spring 生态系统中的 AI 抽象层，提供了统一的接口对接各大 LLM 提供商（如 OpenAI、Azure、Hugging Face 等），并内置了对函数调用（Function Calling）、提示词模板（Prompt Template）、输出解析等特性的支持，能够极大简化 Agent 的开发工作。 本文将使用 Spring Boot + Spring AI 从零搭建一套类 OpenClaw 的自主 Agent 系统，具有以下核心能力： 支持多渠道（Web、钉钉、企业微信、Telegram、WhatsApp 等） 会话级长期记忆 + 上下文自动压缩 - 每30分钟主动心跳检查待办事项 动态技能加载 + 工具链（文件、Shell、Web、子任务拆分等） 前端管理后台（聊天、子任务、技能、日志、模型切换） 一、整体架构与数据流 核心闭环如下（从用户输入到输出形成完整回路）： 整个系统分为两大部分： 后端闭环 （用户请求处理至最终响应）和 前端管理 （配置与监控）。后端闭环从多渠道用户请求开始，经过适配器标准化、网关路由、智能体运行、LLM 调用及工具执行，最终返回结果给用户。前端管理则提供对会话、子任务、调度、技能、日志和模型的统一管控。 二、核心模块详解 1.…

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