什么是 AgentScope？

AgentScope Java 是一个用于构建 AI Agent（智能体）应用 的 Java 框架。

它解决的核心问题是：

如何让大模型不仅能聊天，还能 自主思考、调用工具、完成任务。

Agent 与普通 LLM 的区别

普通 LLM：

输入 → 模型 → 输出

Agent：

输入
 ↓
思考（Reasoning）
 ↓
决定是否调用工具
 ↓
执行行动（Acting）
 ↓
记录结果（Memory）
 ↓
再次思考（循环）
 ↓
最终结果

这就是经典 ReAct（Reason + Act）模式。

AgentScope 的核心就是实现这一循环。

AgentScope 提供了什么？

可以理解为：

一套构建 AI 智能体的基础设施层

主要包括：

Agent（智能体）

系统核心执行单元。

负责：

  • 理解任务
  • 做决策
  • 调用工具
  • 管理执行流程

本质上是一个 可循环运行的状态机。

Model（大模型）

Agent 的“大脑”。

支持接入不同模型，例如：

  • OpenAI
  • Qwen
  • Claude 等

AgentScope 负责统一调用接口。

Tool（工具系统）

让 Agent 能真正“行动”。

例如：

  • 调 API
  • 查询数据库
  • 搜索知识库
  • 执行代码
  • 操作文件系统

模型可以自主决定是否调用工具。

Memory（记忆）

用于保存：

  • 对话历史
  • 工具执行结果
  • 长期知识

使 Agent 具备 上下文连续性。

Planning（任务规划）

用于处理复杂任务：

目标
 → 拆解步骤
 → 分阶段执行
 → 动态调整计划

适合多步骤自动化任务。

企业级能力

AgentScope 不只是实验框架，还关注生产环境：

可控执行

  • 支持暂停 / 恢复 Agent
  • 人工干预（Human-in-the-loop）
  • 安全终止任务

高性能

  • Reactive 非阻塞架构
  • 支持云原生部署
  • 快速启动

可观测性

  • 执行链路追踪
  • 调试与监控支持

多 Agent 协作

AgentScope 支持：

Agent A ←→ Agent B ←→ Agent C

类似微服务之间调用。

可用于：

  • 分工协作
  • 专家 Agent
  • 自动流程系统

为什么需要？

解决了什么痛点问题？

在传统开发中，将LLM集成到Java应用会面临一系列工程挑战，AgentScope Java正是为了系统性地解决这些问题而设计的：

挑战领域 具体问题 AgentScope Java 的解决方案
自主性与失控风险 LLM的自主决策可能偏离预期，导致不可控的结果。 提供运行时干预机制（安全中断、优雅取消、人机协作钩子），在保持自主性的同时，确保人类可以对关键步骤进行监督和控制。
复杂任务执行 智能体难以可靠地执行多步骤、需调用多种外部工具的任务。 通过内置的 ReAct框架、PlanNotebook 进行结构化任务分解，以及强大的工具调用系统，使智能体能够有序、可追踪地完成复杂工作流。
与企业系统集成 将智能体与现有的Java服务、数据库、消息队列等基础设施集成困难。 支持标准的A2A和MCP协议，并提供Spring Boot Starter等框架集成，使智能体能够作为一等公民融入现有微服务架构。
数据隐私与安全 将企业敏感数据发送给外部LLM服务存在风险，且需要隔离不受信任的代码执行。 通过 RAG 技术将LLM响应基于内部知识库，减少敏感数据外传。提供安全沙箱隔离执行不可信工具代码，防止系统资源被未授权访问。
开发与运维复杂度 构建可观测、可调试、高性能的智能体应用需要大量的额外工作。 内置OpenTelemetry和可视化Studio，实现开箱即用的可观测性。基于Project Reactor的响应式架构和GraalVM支持，满足高性能和快速扩缩容的生产需求。

核心流程

AgentScope 的核心是 ReAct 循环（Reasoning + Acting）：

                              User Input (Message)
                                      |
                                      v
+-------------------------------------------------------------------------+
|                              ReActAgent                                 |
|                                                                         |
|    +------------------------+        +------------------------+         |
|    |        Memory          |        |        Toolkit         |         |
|    +------------------------+        +------------------------+         |
|              |                                  |                       |
|              v                                  |                       |
|    +------------------------------------------------------------+       |
|    |                    1. Reasoning                            |       |
|    |                                                            |       |
|    |    +-----------+     +-----------+     +-------------+     |       |
|    |    |  Memory   | --> | Formatter | --> |    Model    |     |       |
|    |    +-----------+     +-----------+     +-------------+     |       |
|    +------------------------------------------------------------+       |
|                                 |                                       |
|                                 v                                       |
|                          Need tool call?                                |
|                           /          \                                  |
|                         Yes           No                                |
|                         /              \                                |
|                        v                v                               |
|    +------------------------+    +------------------------+             |
|    |      2. Acting         |    |   Return final response|             |
|    |                        |    +------------------------+             |
|    |    +---------+         |               |                           |
|    |    | Toolkit |         |               |                           |
|    |    +---------+         |               |                           |
|    |         |              |               |                           |
|    |         v              |               |                           |
|    |   Store in Memory      |               |                           |
|    |         |              |               |                           |
|    |         v              |               |                           |
|    |   Back to step 1       |               |                           |
|    +------------------------+               |                           |
|                                             |                           |
+-------------------------------------------------------------------------+
                                              |
                                              v
                                    Agent Response (Message)

适合的应用场景

  • AI 助手
  • 自动化运维 Agent
  • 编程 Agent
  • 企业知识问答
  • 多 Agent 系统
  • AI 工作流平台

参考资料

https://java.agentscope.io/zh/task/structured-output.html

https://java.agentscope.io/zh/intro.html