Java领域构建Agent新杀入一匹黑马(agentscope-java)

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：https://github.com/agentscope-ai/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：https://java.agentscope.io/zh/task/agent-config.html

github 仓库地址：https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java

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 复制代码

<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 复制代码

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：https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java/tree/main/agentscope-examples