🔥 从 Chat 到 Agent：Solon AI 带你进入“行动派”大年夜模型时代

在以前的一年里，我们已经习惯了与 AI “聊天”。但当你试图让大年夜模型帮你在数据库查数据、给客户发邮件、或者主动排查体系日记时，你会发明：只会“说”的对话框，无法直接解决复杂的营业逻辑。

// 1. 定义营业对象：给 Java 办法加上注解，AI 就能学会应用它public class OrderService {    @ToolMapping(description = "根据订单号查询快递状况")    public String getOrderStatus(String orderNo) {        return "订单 " + orderNo + " 正在派送中";    }}// 2. 构建 ReAct 智能体ReActAgent orderAgent = ReActAgent.of(chatModel)        .name("order_assistant")        .systemPrompt(ReActSystemPrompt.builder()                        .role("你是一个专业的订单处理助手")                        .instruction("请根据用户供给的信息处理订单")                        .build())        .toolAdd(new MethodToolProvider(new OrderService()))         .build();// 3. 履行：AI 会自立思虑 -> 发明需查单 -> 调用接口 -> 组织说话反馈String answer = orderAgent.prompt("我的订单 SN9527 到哪了？能退钱吗？").call().getContent();

协作派：TeamAgent —— 打造你的数字部分

大年夜模型须要从“聊天机械人”进化为“智能履行体（Agent）”。

作为高机能 Java AI 应用开辟框架 Solon AI 加强版，Solon AI Agent 现已正式宣布，旨在打破 Chat 与营业体系之间的樊篱，开启智能体的“行动”元年。

1. 近况：Chat 很美，但离营业很远

大年夜多半开辟者在应用 AI 时，还逗留在简单的 API 调用层面：

• 高低文难治理：多轮对话的 Token 消费和状况保存令人头疼。
• 才能有界线：模型无法感知你的数据库、无法调用你的微办事。
• 逻辑不闭环：模型给出了建议，但最后一步的操作还得靠人工手动完成。

智能体（Agent）的出现，改变了这一切。 它不再仅仅是“答复问题”，而是经由过程思虑、筹划、调用对象、团队协作（多智能系一切），最终“交付成果”。

2. 跨越：Solon AI 的智能体哲学

Solon AI Agent 供给了从极简到复杂的全栈智能体解决筹划，让你的 AI 应用从“会措辞”变成“会干事”。

极简派：SimpleAgent —— 义务的精准履行

假如你只须要一个能听懂指令、按格局输出、且具备短期记忆的小助手，SimpleAgent 是你的首选。它内置了主动重试、汗青窗口治理和 JSON Schema 强束缚。

// 1. 定义智能体SimpleAgent agent = SimpleAgent.of(chatModel)        .name("Translator")        .systemPrompt(SimpleSystemPrompt.builder()                .role("你是一个中英文翻译助手")                .instruction("请直接输出翻译成果，不要输出任何解释。")                .build())        .build();// 2. 提议对话String result = agent.prompt("请把：'Life is short, use Python' 翻译成中文").call().getContent();System.out.println(result); // 人生苦短，我用 Python                               

思虑派：ReActAgent —— 像人一样推理与行动

面对复杂问题，ReActAgent 开启了“思虑-行动-不雅察”的闭环。它能根据及时情况自立决定下一步该做什么。

一小我的力量有限，TeamAgent 支撑将多个 Agent 组织成团队。你可以设备“层级模式（Hierarchical）”让主管分发义务，也可以应用“次序模式（Sequential）”构建临盆线。

// 构建一个技巧支撑团队：包含“查单专家”和“日记专家”TeamAgent supportTeam = TeamAgent.of(chatModel)        .name("tech_support_team")        .addAgent(orderAgent, logAgent)           .protocol(TeamProtocols.HIERARCHICAL) // 主管负责分派义务        .build();supportTeam.call("用户反馈订单查不到，帮我排查是数据库照样日记报错了。");

3. 为何选择 Solon AI？

• 生成快：延续 Solon 极简风格，启动快、内存省，合适微办事安排。
• 对象即办法：无需复杂的 DSL，通俗的 Java 办法即可直接作为对象。
• 类型安然：借助 outputSchema，彻底拜别 LLM 乱吐字符串导致的解析崩溃。
• 生命周期拦截：经由过程拦截器，及时监控 Agent 的“心坎独白”（Thought）和“动作履行”（Action）。

// 调试示例：及时打印 Agent 的思虑过程agent.defaultInterceptorAdd(new ReActInterceptor() {    @Override    public void onThought(ReActTrace trace, String thought) {        System.out.println("🤔 思虑中: " + thought);    }});

4. 就在今天，付与你的应用“魂魄”

从 Chat 进入 Agent，不仅是技巧的迁徙，更是思维的进级。将来每一个 Java 应用，都应当内置一个懂营业、会操作、能进化的智能体。

Solon AI，让大年夜模型真正走进你的代码，转化为实际临盆力。