AgentScope - Java 介绍
谈到 AgentScope-Java,得先聊下阿里在一年前开源的 Python 版的 Agent 框架 AgentScope,这是一款主打面向研究人员和 Python 开发者的多智能体开发框架,和百炼深度融合,孵化于大名鼎鼎的阿里通义实验室,目前已在 Github 中斩获 14.4kstar,目前该项目还在稳定迭代中,钉钉社区群人数 2000+
github 地址:github.com/agentscope-...

随着 AI Agent 的演进发展,发现很多原有的 Agent 框架上层封装的越来越完善,用户只需要简单的配置即可创建专业 Agent 去执行特定任务。2025 年 11 月底,AgentScope Java 正式推出发布 1.0 版本
官网地址:java.agentscope.io/zh/task/age...

github 仓库地址:github.com/agentscope-...

AgentScope Java 建设初期,前期对标追赶 AgentScope 能力,据社区交流时官方 AgentScope 负责人透露,投入了很多 P7、P8 人力参与建设,也欢迎社区更多人参与进来建设这块能力,后期随着技术发展演进会更多引入 Java 生态的微服务体系。这里附一张当前的 AgentScope 技术架构图

AgentScope - Java 和 Spring AI Alibaba 的区别
- AgentScope-Java 和 Spring AI Alibaba 属于同一团队不同小组维护
- Spring AI Alibaba 跟随适配 Spring 体系,集成 Nacos、Higress 等开源组件,擅长单 Agent 的复杂任务工作流编排,利用 Graph 搭建 Workflow
- AgentScope-Java 完全阿里云自研,侧重 Agentic 理念,强调智能体间的通信、角色分工、状态同步


AgentScope - Java 未来的开源路线
9 月开源,当前 v0.2 版本已具备 ReActAgent 核心能力,计划于 12 月初发布 v1.0 版本,新增 RAG、Plan、Tracing、Evaluation 及 Studio 等全套功能,达到生产可用;Runtime v1.0 也将同步上线,提供涵盖安全沙箱、A2A Agent 在内的企业级落地方案。12 月中下旬,推出基于 ReMe 的上下文管理与基于 Trinity-RFT 的强化学习最佳实践。在架构上全力推进 Serverless 化,通过实现毫秒级冷启动与混合部署,帮助开发者在应对高并发的同时,显著降低部署成本并提升效率
AgentScope - Java 快速上手示例
pom 文件导入
xml
<properties>
<revision>1.0.2</revision>
</properties>
<dependency>
<groupId>io.agentscope</groupId>
<artifactId>agentscope-core</artifactId>
<version>${revision}</version>
</dependency>
最简单的 Agent 构建示例
java
ReActAgent agent = ReActAgent._builder_()
.name("Assistant")
.sysPrompt("You are a helpful AI assistant.")
.model(DashScopeChatModel._builder_()
.apiKey(System._getenv_("DASHSCOPE_API_KEY"))
.modelName("qwen-max")
.build())
.build();
String textContext = "我的外号是影子,请记住这个信息,并在后续的对话中使用它来称呼我。";
Msg response = agent.call(Msg._builder_()
.textContent(textContext)
.build()).block();
assert response != null;
System._out_.println(response.getTextContent());

更多最佳实践示可下载源码查看:github.com/agentscope-...
