AgentScope Java¶

面向智能体的 LLM 应用开发框架

什么是 AgentScope Java？¶

AgentScope Java 是一个强大的框架，使开发者能够使用面向智能体的编程范式构建 LLM 驱动的应用程序。它提供了完整的工具集，用于创建具有工具调用、内存管理、多智能体协作等功能的智能体。

核心特性¶

多模型支持：支持 DashScope（通义千问）、OpenAI 等多种 LLM 提供商
工具系统：基于注解的工具注册和执行，自动生成工具模式
响应式架构：基于 Project Reactor 构建，提供高效的非阻塞操作
内存管理：支持短期内存和长期内存（集成 Mem0 等外部后端）
多智能体管道：支持顺序和并行的智能体工作流，处理复杂任务
状态管理：基于会话的持久化和恢复机制，使用 JSON 存储
钩子系统：可扩展的事件驱动定制化，用于监控和控制
MCP 支持：集成模型上下文协议，增强工具能力

系统要求¶

JDK 17 或更高版本
Maven 或 Gradle

快速开始¶

按照以下步骤开始使用 AgentScope Java：

安装 - 在您的项目中配置 AgentScope Java
核心概念 - 理解核心概念和架构
构建第一个智能体 - 创建一个可工作的智能体

快速示例¶

import io.agentscope.core.ReActAgent;
import io.agentscope.core.model.DashScopeChatModel;
import io.agentscope.core.message.Msg;

// 创建智能体并内联配置模型
var agent = ReActAgent.builder()
    .name("Assistant")
    .model(DashScopeChatModel.builder()
        .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
        .modelName("qwen-plus")
        .build())
    .sysPrompt("你是一个有帮助的助手。")
    .build();

// 调用智能体
Msg userMsg = Msg.builder()
    .textContent("你好！")
    .build();

Msg response = agent.call(userMsg).block();
System.out.println(response.getTextContent());