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# Java AI智能体框架
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`AI智能体` `Java` `LLM` `ReAct` `多智能体`
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<p align="center">
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<img
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src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/O1CN01nTg6w21NqT5qFKH1u_!!6000000001621-55-tps-550-550.svg"
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alt="AgentScope Logo"
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width="200"
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/>
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</p>
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<h3 align="center">用 Java 构建生产级 AI 智能体</h3>
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<p align="center">
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<a href="https://java.agentscope.io/">📖 文档</a>
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<a href="README_zh.md">中文</a>
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<a href="https://discord.gg/eYMpfnkG8h">Discord</a>
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<img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache--2.0-blue" alt="许可证" />
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<img src="https://img.shields.io/badge/JDK-17%2B-orange" alt="JDK 17+" />
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<img src="https://img.shields.io/maven-central/v/io.agentscope/agentscope?color=green" alt="Maven Central" />
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<a href="https://deepwiki.com/agentscope-ai/agentscope-java"><img src="https://deepwiki.com/badge.svg" alt="Ask DeepWiki"></a>
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AgentScope Java 是一个面向智能体编程的框架，用于构建由大语言模型驱动的应用程序。它提供了创建智能体所需的一切：ReAct 推理、工具调用、记忆管理、多智能体协作等。
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## 亮点
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### 🎯 智能自主，全程可控
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AgentScope 采用 ReAct（推理-行动）范式，使智能体能够自主规划并执行复杂任务。与僵化的工作流方案不同，ReAct 智能体能动态决定使用哪些工具以及何时使用，实时适应不断变化的需求。
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然而，在生产环境中，缺乏控制的自主性是一种风险。AgentScope 提供了全面的运行时干预机制：
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- **安全中断** - 在保留完整上下文和工具状态的前提下，随时暂停智能体执行，实现无缝恢复而不丢失数据
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- **优雅取消** - 在不破坏智能体状态的情况下终止长时间运行或无响应的工具调用，允许立即恢复和重定向
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- **人工介入** - 通过 Hook 系统在任意推理步骤注入修正、补充上下文或指导，对关键决策保持人工监督
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### 🛠️ 内置工具
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AgentScope 包含针对智能体开发常见挑战的生产级工具：
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- **PlanNotebook（计划笔记本）** - 一套结构化任务管理系统，将复杂目标分解为有序、可追踪的步骤。智能体可创建、修改、暂停和恢复多个并发计划，确保多步骤工作流的系统化执行。
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- **结构化输出** - 一种自我纠错的输出解析器，保证类型安全的响应。当大语言模型输出偏离预期格式时，系统自动检测错误并引导模型生成有效输出，将结果直接映射到 Java POJO，无需手动解析。
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- **长期记忆** - 跨会话的持久化记忆存储，具备语义搜索能力。支持自动管理、智能体控制记录或混合模式。支持多租户隔离，适用于智能体为多用户独立服务的企业级部署场景。
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- **RAG（检索增强生成）** - 与企业知识库的无缝集成。支持自托管的基于嵌入的检索，也支持阿里云百炼等托管服务，将智能体响应建立在权威数据源之上。
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### 🔌 无缝集成
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AgentScope 旨在与现有企业基础设施集成，无需大规模改造：
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- **MCP 协议** - 接入任意兼容 MCP 的服务器，即时扩展智能体能力。无需编写自定义集成代码，即可连接不断壮大的 MCP 工具与服务生态——涵盖文件系统、数据库、浏览器和代码解释器等。
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- **A2A 协议** - 通过标准服务发现实现分布式多智能体协作。将智能体能力注册到 Nacos 或类似注册中心，使智能体之间的发现与调用像调用微服务一样自然。
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### 🚀 生产级品质
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为企业级部署需求而生：
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- **高性能** - 基于 Project Reactor 的响应式架构确保非阻塞执行。GraalVM 原生镜像编译可实现 200ms 冷启动时间，使 AgentScope 适用于 Serverless 和自动扩缩容环境。
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- **安全沙箱** - AgentScope Runtime 为不受信任的工具代码提供隔离执行环境。内置 GUI 自动化、文件系统操作和移动设备交互等预置沙箱，防止对系统资源的未授权访问。
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- **可观测性** - 与 OpenTelemetry 原生集成，支持整个智能体执行链路的分布式追踪。AgentScope Studio 提供可视化调试、实时监控以及面向开发和生产环境的全面日志记录。
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## 快速开始
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**环境要求：** JDK 17+
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```xml
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<dependency>
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<groupId>io.agentscope</groupId>
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<artifactId>agentscope</artifactId>
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<version>1.0.11</version>
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</dependency>
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```
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```java
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ReActAgent agent = ReActAgent.builder()
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.name("Assistant")
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.sysPrompt("You are a helpful AI assistant.")
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.model(DashScopeChatModel.builder()
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.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
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.modelName("qwen-max")
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.build())
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.build();
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Msg response = agent.call(Msg.builder()
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.textContent("Hello!")
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.build()).block();
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System.out.println(response.getTextContent());
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```
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更多示例请参阅[文档](https://java.agentscope.io/)。
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## 贡献
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欢迎贡献！请查阅 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md) 了解相关规范。
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## 社区
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| [Discord](https://discord.gg/eYMpfnkG8h) | 钉钉 | 微信 |
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| <img src="./docs/imgs/discord.png" width="100" height="100"> | <img src="./docs/imgs/dingtalk_qr_code.jpg" width="100" height="100"> | <img src="./docs/imgs/wechat.png" width="100" height="100"> |
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## 许可证
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Apache License 2.0 - 详见 [LICENSE](./LICENSE)。
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## 论文引用
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如果您觉得 AgentScope 有帮助，请引用我们的论文：
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- [AgentScope 1.0: A Developer-Centric Framework for Building Agentic Applications](https://arxiv.org/abs/2508.16279)
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- [AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform](https://arxiv.org/abs/2402.14034)
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## 贡献者
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<a href="https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java/graphs/contributors">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=agentscope-ai/agentscope-java&max=999&columns=12&anon=1" />
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