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作为阿里巴巴继 ModelScope（魔搭社区）后在 Agent 层的战略级开源产品，AgentScope Java 1.0 版本重磅亮相。该框架深度适配 Java 生态主导的金融、政务、电商等企业级场景，以 “开发 - 部署 - 调优” 全生命周期解决方案为核心，打破智能体从实验室原型到业务落地的技术壁垒，凭借自进化能力与企业级稳定性，成为 Java 开发者构建生产级 Agentic 应用的首选利器。

一、核心定位：面向企业级的自进化 Agent 开发基建

AgentScope Java 1.0 的核心定位是 “让企业级 Agent 开发更简单、运行更稳定、效果可进化”。针对 Java 生态下 Agent 开发的核心痛点：架构僵化、安全风险高、集成难度大、优化闭环缺失，框架以 ReAct 范式为基础，构建了 “自主规划 + 可控执行 + 数据驱动进化” 的技术架构体系，既满足企业级应用的稳定性要求，又能依托数据飞轮实现能力持续迭代。

二、核心架构：ReAct 范式引领的自主可控设计

框架采用 ReAct（推理 - 行动）核心架构，颠覆传统僵化的 Workflow 模式，实现 Agent 自主性与人工可控性的平衡：

• 自主规划能力

  赋予 LLM 核心决策权限，使其能动态推理任务需求、规划执行路径、自主调用工具，适配复杂多变的业务场景，充分享受 LLM 进化带来的能力提升；

• 实时介入控制

  基于异步架构提供安全中断（暂停后无缝恢复上下文）、实时打断（终止无效任务）、自定义中断逻辑三大机制，解决传统 Agent 启动后无法干预的痛点；

• 工具管理体系

  支持标准化工具注册与 JSON Schema 自动提取，通过工具组（按功能分类）和元工具（动态启停工具组）优化上下文占用，同时统一处理同步、异步、流式工具调用，支持并行执行提升效率。

三、开箱即用的企业级核心能力

3.1 安全与隔离：多场景安全沙箱

内置 GUI、文件系统、移动端等开箱即用的沙箱环境，实现工具执行的高度隔离，防止敏感资源访问与不可控行为，全面支撑浏览器自动化、训练评测等复杂场景的安全需求。

3.2 上下文工程：提升交互精准度

• 内置基于 Embedding 的 RAG 实现，支持私有化知识库部署与阿里云百炼企业级知识库集成，确保数据自主可控；

• 通过 ReMe 记忆管理方案，实现短期 / 长期记忆的语义搜索与多租户隔离，支持自动管理、Agent 主动调用、混合模式三种控制方式，提升上下文连贯性与问答准确性。

3.3 无缝集成：适配企业现有技术栈

• MCP 协议集成

  现有 HTTP 业务系统无需修改代码，通过简单配置即可被 Agent 无缝调用，快速扩展 Agent 能力边界；

• A2A 协议集成

  支持将 Agent 能力通过 Agent Card 注册到 Nacos 等服务中心，多 Agent 协同如同调用微服务，简化分布式 Multi-Agent 系统构建。

3.4 高性能优化：适配生产级部署

• 轻量化内核：核心库仅依赖 Reactor Core、Jackson 等基础组件，非核心能力按需引入，降低部署复杂度；

• 异步化支撑：集成 RocketMQ 消息队列实现任务解耦，提升吞吐能力与响应速度；

• Native 优化：适配 GraalVM 和 Leyden，实现 200ms 内冷启动，为 Serverless 毫秒级弹性部署奠定基础。

四、内置高效开发工具链

• PlanNotebook 任务规划工具

  支持手动定义或 Agent 自主创建多套计划，提供创建、修改、暂停、恢复、切换等完整管理功能，引导 Agent 有序执行复杂任务；

• 结构化输出工具

  内置格式校验机制，确保 LLM 输出严格遵循预定义 JSON 格式，直接映射为 Java POJOs，告别繁琐的 Prompt 调试与二次解析；

• AgentScope Studio 可视化平台

  深度集成 OpenTelemetry，提供实时调试、全链路观测能力，显著提升开发效率。

五、自进化核心：数据飞轮驱动的持续优化闭环

框架构建了 “开发 - 部署 - 评估 - 训练” 的全链路自进化体系，让 Agent 越用越聪明：

• 数据采集

  通过 Higress AI 网关与可观测系统，采集用户输入、Prompt、模型输出、时延、成本等全链路数据；

• A/B 测试

  依托 Higress 网关的流量打标与分配能力，实现 Agent 与 LLM 版本的协同测试，无需修改业务代码；

• 评估筛选

  通过 RM Gallery 评估平台，基于自定义奖励函数筛选高质量数据集，剔除无效样本；

• 强化学习

  借助 Trinity-RFT 框架，将优质数据集转化为训练样本，自动优化 Agent 推理逻辑与工具调用策略，形成 “采集 - 评估 - 训练 - 应用” 的闭环进化。

六、快速上手：5 分钟构建首个 ReAct Agent

6.1 环境要求

• JDK 17+

• Maven 3.6+

6.2 引入依赖

<dependency>    <groupId>io.agentscope</groupId>    <artifactId>agentscope</artifactId>    <version>1.0.1</version></dependency>

6.3 基础示例代码


// 构建 ReAct AgentReActAgent agent = ReActAgent.builder()    .name("EnterpriseAssistant")    .sysPrompt("You are a professional enterprise AI assistant.")    .model(DashScopeChatModel.builder()        .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))        .modelName("qwen-max")        .build())    .build();// 发起交互并获取响应Msg response = agent.call(Msg.userMsg("请查询最近3天的订单统计数据")).block();System.out.println(response.getTextContent());

Github 地址：

https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java

七、未来 Roadmap：持续进化的能力方向

• 上下文工程优化：构建更高效、低延迟的上下文管理系统，让开发者专注业务逻辑定义；

• 实时全模态支持：扩展图像、语音、视频等多模态交互能力，打造贴近物理世界的具身智能应用；

• 降低进化门槛：简化奖励函数设计流程，让开发者无需深入 AI 技术即可实现 Agent 自进化。

AgentScope Java 1.0 的发布，填补了 Java 生态在企业级 Agent 开发领域的空白。无论是快速构建单 Agent 应用，还是搭建复杂的多 Agent 协同系统，它都能提供生产级的稳定支撑，助力企业在 AI 原生应用时代构建核心技术竞争力。

好了，这就是我今天想分享的内容。如果你对构建企业级 AI 原生应用新架构设计和落地实践感兴趣，别忘了点赞、关注噢~

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