一个基于 Java 的优雅 LLM 应用开发框架，类似于 LangChain，提供 LLM 访问、聊天拦截器、Prompt 管理、工具调用、记忆系统、Embedding、向量存储等功能。
一分钟了解#
Agents-Flex 是一个专为 Java 开发者设计的轻量级 AI 应用开发框架，提供了与 LangChain 类似的功能，让你能够快速构建基于大语言模型的应用程序。如果你是 Java 开发者，希望利用 LLM 技术但又不熟悉 Python 生态系统，Agents-Flex 是你的理想选择。
核心价值：让 Java 开发者能够使用熟悉的语言和工具快速构建强大的 AI 应用。
快速上手#
安装难度：中 - 基于 Maven 的项目结构，需要一定的 Java 开发经验
# Maven 依赖添加
<dependency>
<groupId>com.github.agents-flex</groupId>
<artifactId>agents-flex-core</artifactId>
<version>最新版本</version>
</dependency>
适合我的场景吗？
- ✅ Java 企业级应用：能够在现有 Java 项目中无缝集成 AI 功能
- ✅ 需要自定义工具的 AI 应用：提供了灵活的工具定义和调用机制
- ❌ 简单的聊天机器人：对于简单场景可能过于复杂
- ❌ Python 生态系统项目：如果已经是 Python 环境，LangChain 可能更合适
核心能力#
1. LLM 集成能力 - 无缝对接各种语言模型#
- 支持多种 LLM 提供商（OpenAI、GiteeAI 等），提供统一的接口 实际价值：开发者可以轻松切换不同的 AI 服务提供商，不受单一平台限制
2. 拦截器机制 - 灵活控制请求流程#
- 提供 LLM Chat 拦截器和工具执行拦截器，可以在请求前后添加自定义逻辑 实际价值：实现请求日志、性能监控、权限检查等横切关注点
3. Prompt 管理 - 智能提示词处理#
- 支持 Prompt 和 Prompt Template 的定义与加载，提高提示词复用性 实际价值：简化提示词设计流程，提高开发效率和一致性
4. 工具系统 - 扩展 AI 应用能力#
- 支持工具方法的定义、调用和执行，让 AI 能够调用外部功能 实际价值：突破 AI 的纯文本限制，实现实际业务功能的调用
5. 记忆系统 - 构建连续对话体验#
- 提供 Memory 记忆能力，让 AI 能够记住上下文信息 实际价值：实现更自然的连续对话，提升用户体验
6. 向量存储 - 增强知识检索能力#
- 支持 Embedding 和 Vector Store，实现基于语义的文档检索 实际价值：结合企业私有知识库，提供专业、准确的回答
7. 文档处理 - 轻松处理外部文档#
- 提供 file2text 文档读取和 splitter 文档分割功能 实际价值：轻松整合企业文档资料，增强 AI 对业务的理解
8. 可观测性 - 全面监控应用状态#
- 基于 OpenTelemetry 的可观测能力，便于问题排查和性能优化 实际价值：确保生产环境的稳定性和可维护性
技术栈与集成#
开发语言：Java 主要依赖：
- OpenTelemetry（用于可观测性）
- Spring Boot（通过可选的 agents-flex-spring-boot-starter）
- 各种 LLM 提供商的客户端库
集成方式：Library / Framework
生态与扩展#
- 扩展能力：通过拦截器机制和工具系统支持高度定制
- 集成方式：可以与 Spring Boot 项目无缝集成，也支持纯 Java 项目
维护状态#
- 开发活跃度：活跃维护，有稳定的版本发布
- 最近更新：发布了 v1.4.2 版本（2025年11月17日）
- 社区响应：有 7 个开放问题，社区参与度一般但持续更新
商用与许可#
许可证：Apache-2.0
- ✅ 商用：允许商用
- ✅ 修改：允许修改和分发
- ⚠️ 限制：需要包含原始许可证和版权声明
文档与学习资源#
- 文档质量：全面，有官方文档网站
- 官方文档：https://agentsflex.com
- 示例代码：提供 agents-flex-samples 模块，包含多个示例