发现 AI 代理的未来

ai4j

收录于 2026年5月3日
智能体与应用工具
开源
工作流自动化大语言模型JavaSpring BootMCPRAGAI代理智能体框架SDK智能体与应用工具模型与推理框架开发者工具/代码知识管理/检索/RAG协议/API/集成

面向 JDK8+ 的 Java AI Agentic 开发套件,提供统一大模型调用、RAG、MCP 及 Agent 开发能力。

项目定位#

ai4j 是面向 JDK 8+ 的 Java AI Agentic 开发套件,提供统一的大模型调用与常用 AI 基座能力,以及智能体式 Agent 开发能力。当前 Java 生态主流 AI 框架(Spring AI、LangChain4j)普遍要求 Java 17+ 及 Spring Boot 3.x,ai4j 填补了存量 JDK 8 系统接入 AI 的空白。

核心能力#

多平台大模型统一接入#

对齐 OpenAI 格式,消除平台差异。支持 OpenAI、智谱 Zhipu、深度求索 DeepSeek、月之暗面 Moonshot、腾讯混元 Hunyuan、零一万物 Lingyi、Ollama(本地模型)、MiniMax、百川 Baichuan 共 9 个平台。

支持的服务类型:Chat Completions(流式/非流式)、Responses、Embedding、Rerank、Audio、Image、Realtime。

MCP 协议全链路#

支持 MCP Client、MCP Server、MCP Gateway;支持 STDIO、SSE、Streamable HTTP 传输方式;支持自定义/动态数据源及自动重连。

Tool Call(函数调用)#

统一接口,支持多函数并行调用、流式函数调用参数输出、优化的函数调用循环。

RAG 检索增强#

  • 存储:统一 VectorStore 抽象,支持 Pinecone、Qdrant、pgvector、Milvus
  • 处理管线:IngestionPipeline(DocumentLoader → Chunker → MetadataEnricher → Embedding → VectorStore.upsert)
  • 检索:DenseRetriever、Bm25Retriever、HybridRetriever
  • 融合排序:RrfFusionStrategy、RsfFusionStrategy、DbsfFusionStrategy
  • 重排序:统一 IRerankService(Jina、Ollama、Doubao)
  • 评估:Precision@K、Recall@K、F1@K、MRR、NDCG

Agent 能力#

  • Agent Runtime(ai4j-agent):ReAct 推理、subagent、agent teams、memory、trace、tool loop
  • Coding Agent(ai4j-coding):workspace tools、outer loop、checkpoint compaction、subagent 与 team 协作
  • CLI / TUI / ACP(ai4j-cli):内置 Coding Agent 交互界面,支持 one-shot 与持续会话、Provider profile 持久化、Session 管理(持久化/resume/fork/history/tree/events/replay)、ACP 模式支持 IDE 集成

工作流平台接入#

可直接对接 Dify(Chat/Workflow)、Coze(Chat/Workflow)、n8n(Webhook Workflow)。

工程增强特性#

统一错误处理(对齐 OpenAI 错误类型)、SPI 机制(自定义 Dispatcher/ConnectPool)、装饰器增强(如 SearXNG 网络搜索)、ChatMemory 多轮上下文、Token 统计、多模态(Vision 识图)、Spring Boot 自动配置、FlowGram 工作流集成。

模块结构#

  • ai4j:核心 SDK(模型调用、Tool Call、MCP、RAG、VectorStore、ChatMemory)
  • ai4j-agent:通用 Agent 运行时
  • ai4j-coding:Coding Agent 运行时
  • ai4j-cli:CLI / TUI / ACP 交付入口
  • ai4j-spring-boot-starter:Spring Boot 自动配置
  • ai4j-flowgram-spring-boot-starter:FlowGram 工作流集成
  • ai4j-bom:统一版本管理 BOM

快速开始#

前提:JDK 1.8+

CLI 安装:

# Linux / macOS
curl -fsSL https://lnyo-cly.github.io/ai4j/install.sh | sh
# Windows (PowerShell)
irm https://lnyo-cly.github.io/ai4j/install.ps1 | iex

Maven 依赖:

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>io.github.lnyo-cly</groupId>
            <artifactId>ai4j-bom</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
<dependency>
    <groupId>io.github.lnyo-cly</groupId>
    <artifactId>ai4j</artifactId>
</dependency>

Spring Boot 使用引入 ai4j-spring-boot-starter

与同类方案对比#

方案Java 基线能力侧重点
ai4jJDK 8+统一模型接入、Tool/MCP/RAG、Agent Runtime、Coding Agent、CLI/TUI/ACP
Spring AIJava 17+Spring 原生 AI 集成
LangChain4jJava 17+通用 LLM/Agent/RAG 抽象

待确认信息#

最新发布版本号(README 使用占位符未明确标注)、Hugging Face 页面、关联学术论文、生产级用户案例、FlowGram 独立项目状态。

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