[Java] 阿里开源 AgentScope Java：生产级多智能体开发框架，赋能Java生态AI应用

阿里通义实验室的开源项目总是能精准地切中开发者痛点。这一次，他们为 Java 开发者带来了一份重磅礼物——AgentScope Java。对于那些不想为了拥抱AI技术而强行切换到Python生态的团队来说，这无疑是一个福音。它让你能用熟悉的 Java 技术栈，高效构建从智能助手到复杂多智能体协作的生产级应用。

AgentScope 是什么？中枢神经与手脚的集合体

简单来说，AgentScope 是一个由阿里打造的多智能体开发框架，核心是“面向智能体编程”。它旨在将大语言模型（LLM）从一个简单的对话接口，转变为能够自主工作、协作完成复杂任务的“智能打工人”。

可以这样理解：如果大模型是AI应用的“大脑”，那么AgentScope就是它的“中枢神经+手脚”。它不仅负责协调多个智能体间的协作，还内置了推理、工具调用、记忆管理等核心能力。更重要的是，其Java版本的核心能力与Python版本完全对齐，避免了跨语言生态带来的额外学习和集成成本。

如何选择：AgentScope Java 与 Spring AI Alibaba

面对阿里系的两个Java AI框架，很多开发者可能会困惑。其实，它们的定位和设计理念有显著不同，选择的关键在于你的核心需求。

特性	AgentScope Java	Spring AI Alibaba
核心设计理念	原生智能体范式，主打自主性、主动协作	聚焦AI工作流编排，将AI能力融入既有业务流
核心优势	多智能体协作、自主推理、复杂决策	快速集成Spring生态，提供轻量级AI能力调用
适用场景	智能助手、多智能体协作、复杂问题求解	在现有业务中快速集成AI聊天、简单RAG检索

一句话总结：如果你的目标是构建能够自主规划、检索信息、调用工具的复杂智能体应用，AgentScope Java 是不二之选。如果你只想在现有的Spring项目中快速添加一个AI对话或简单文档问答功能，那么Spring AI Alibaba可能更轻便高效。没有最好的框架，只有最适合当下场景的工具。

AgentScope Java 的核心亮点，解决落地痛点

在AI应用开发中，我们常常面临“不可控、难协作、落地难”三大难题。AgentScope Java 围绕生产级需求，对这些问题给出了系统的解决方案。

✅ 自主与可控并重，关键决策不“翻车”

框架采用ReAct（推理-行动）范式，让智能体能够自主决策何时使用工具、使用何种工具，避免了手动编写死板逻辑。同时，其内置的安全中断和人机协同Hook机制，允许在关键步骤进行人工监督，有效防止AI的“瞎操作”，为生产环境的稳定运行提供了保障。

✅ 内置生产级工具，开发效率倍增

框架自带多种实用“武器”。例如，PlanNotebook工具可以将复杂目标自动分解为可执行的步骤序列，防止智能体像“无头苍蝇”一样乱撞。结构化输出功能内置了自纠错解析器，能直接将模型输出映射为Java POJO对象，省去了手写繁琐正则表达式的麻烦。长期记忆功能则通过语义搜索，实现跨对话会话记住用户偏好，让构建个性化服务变得异常简单。

✅ 生态无缝集成，能力边界无限扩展

原生支持MCP（模型上下文协议）和A2A（智能体到智能体）分布式多智能体协议。这意味着什么呢？以前对接GitHub、天气等外部服务需要逐一编写适配代码，现在只要目标服务支持MCP，智能体就能像插U盘一样直接调用！通过集成Nacos等服务发现组件，不同服务器上的智能体可以像微服务一样互相发现和调用，轻松构建分布式人工智能协作系统。

✅ 开箱即用RAG能力，告别模型“幻觉”

大模型对私有知识一无所知还爱“胡说八道”？AgentScope的Knowledge模块实现了RAG（检索增强生成）的全流程开箱即用。从PDF、Word、Markdown等文档的解析，到文本切分、向量化，再到向量数据库存储与检索，一套流程全部封装好。它支持Milvus、DashVector等主流向量数据库，并采用响应式API处理海量文档也不会阻塞线程，查询公司内部手册或行业资料既精准又高效。

✅ 生产就绪架构，高性能一步到位

基于Project Reactor的响应式架构设计，确保了框架的高性能和非阻塞特性，即使在高并发场景下也能保持稳定。无论是开发智能客服、数据分析助手，还是复杂的多智能体协作系统，开发完成后几乎无需进行大规模架构改造即可直接部署上线，真正实现了从Demo到生产环境的一步到位。

快速上手实践

AgentScope Java 的开发体验非常友好，引入依赖、创建智能体、实现对话，只需几步即可完成。

1. 引入依赖

推荐使用all-in-one包，可以省去繁琐的模块配置。Maven和Gradle都支持，与SpringBoot集成也有专门的starter。

<!-- Maven核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>io.agentscope</groupId>
    <artifactId>agentscope</artifactId>
    <version>1.0.4</version>
</dependency>

<!-- SpringBoot集成依赖 -->
<dependency>
    <groupId>io.agentscope</groupId>
    <artifactId>agentscope-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.4</version>
</dependency>

<!--使用 OpenAI 模型（示例）-->
<dependency>
    <groupId>com.openai</groupId>
    <artifactId>openai-java</artifactId>
</dependency>

2. 基础智能体：单次对话

创建一个通义千问模型，然后定义一个智能体角色，一行代码即可发起对话。

// 创建QwenPlus模型
DashScopeChatModel model = DashScopeChatModel.builder()
        .apiKey(apiKey)
        .modelName("qwen-plus")
        .build();

// 创建智能体
ReActAgent agent = ReActAgent.builder()
        .name("AI助手")
        .sysPrompt("你是友好专业的AI助手，擅长用一句话解答问题")
        .model(model)
        .build();

// 发送消息并获取响应
Msg response = agent.call(Msg.builder().textContent("一句话介绍人工智能").build()).block();
System.out.println(response.getTextContent());

运行后，你将得到精准的答案：人工智能是让机器模拟人类学习、推理、决策等智能行为的技术。

3. 多轮对话与记忆功能

无需手动维护和传递历史上下文，框架内置的记忆管理功能让智能体可以记住之前的对话内容。

// 多轮对话示例
List<String> questions = new ArrayList<>();
questions.add("我叫张三");
questions.add("我今年25岁");
questions.add("总结一下我的信息");

for (String q : questions) {
    Msg res = agent.call(Msg.builder().textContent(q).build()).block();
    System.out.println("Q：" + q + "\nA：" + res.getTextContent() + "\n");
}

智能体能够准确关联上下文并总结出：姓名张三，年龄25岁。

4. 多智能体协作：分工提升效率

这才是AgentScope的精华所在。通过创建不同角色的智能体，让它们像团队一样协作完成任务。

// 创建多个不同角色的智能体
ReActAgent planner = ReActAgent.builder()
        .name("规划专家")
        .sysPrompt("你是一个经验丰富的项目规划专家，擅长制定计划和分解任务。")
        .model(model)
        .build();

ReActAgent executor = ReActAgent.builder()
        .name("执行专家")
        .sysPrompt("你是一个执行专家，擅长将计划转化为具体的执行步骤。")
        .model(model)
        .build();

你可以进一步设计它们之间的通信和协作规则，让规划专家制定方案，执行专家负责落实，甚至还可以加入审查专家来评估结果，从而高效处理单智能体难以完成的复杂任务。

总结与展望

AI应用开发的风口正从 “提示词工程” 转向 “智能体工程”。过去我们绞尽脑汁优化单次提示，现在则可以通过定义智能体的角色、能力和协作规则，构建出能够自主完成复杂工作流的系统。

AgentScope Java 为这一转变提供了强有力的支撑：

1. 生态平权：Java开发者无需跨生态学习，即可用熟悉的技术栈进军前沿的多智能体开发领域。
2. 直面痛点：通过结构化输出、可视化Studio、钩子（Hook）系统等设计，有效解决了AI输出不可控、内部过程黑盒等长期困扰开发者的落地难题。
3. 拥抱趋势：其A2A协议与Nacos等企业级组件的集成，实质上定义了一套“AI微服务”架构范式，与当前企业级分布式应用开发理念高度契合。

项目信息

• AgentScope Java 官方GitHub地址: https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java
• 支持模型: 通义千问系列、DeepSeek、GPT-4、Claude以及本地部署的Ollama开源模型等，具备广泛的模型兼容性。

这个框架的出现，标志着Java在人工智能应用开发领域拥有了一个兼具先进理念和生产级能力的新利器。对于希望将AI能力深度集成到现有企业系统中的团队而言，非常值得深入探索。如果你对这类前沿的开源实战项目感兴趣，欢迎来云栈社区交流更多技术细节和实战心得。