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图文SpringBoot AI 实战 11｜AI 智能体平台工程化
SpringBoot AI实战11｜Agent平台工程化🔥
内容导读
作者给出 Spring Boot AI 智能体从演示走向企业上线的工程化思路，重点是权限控制、外部工具接入、调用追踪与租户成本治理。核心做法是自定义 ChatClient Advisor 拦截器：调用前过滤敏感词、检查模型 token 余额，按用户权限筛选工具，调用后统计用量、异步扣减配额并上报链路。敏感工具需二次鉴权，租户日/月预算设硬熔断。
仅基于配文整理
继续看关键要点
- 外部工具接入采用 MCP，即标准化连接模型与外部工具的协议；作者将其作为工具即插即用的基础。
- 调用追踪结合 Micrometer/OpenTelemetry，记录工具、提示词与大语言模型调用的耗时和状态。
- 对破坏性工具，作者要求设置审批挂起或人工二次确认，避免高危操作全自动执行。
- 作者还提出输入输出双向脱敏，并要求对身份证、手机号、密码等个人敏感信息前置进行正则脱敏。
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