Repolode
Предложить
agentscope-ai

agentscope-ai/agentscope-java

Java-фреймворк для создания долгоживущих распределённых агентов с потоковой передачей событий, разрешениями на вызов инструментов, middleware и изолированным выполнением кода.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
6,276
Форки
1,575
Открытые issues
972
Последний коммит
вчера

Что это?

AgentScope Java — фреймворк для создания агентов на базе LLM на Java. Он рассчитан на агентов, которые долго работают, обслуживают множество пользователей и сохраняют состояние после перезапуска. В его основе — модуль ReAct для рассуждений и действий, а слой HarnessAgent дополняет его памятью, навыками, режимом планирования и делегированием задач субагентам.

Фреймворк охватывает вопросы, возникающие при эксплуатации в production. Вызовы инструментов можно разрешить, приостановить до одобрения пользователя или запретить. Единый поток событий в реальном времени предоставляет данные о выводе модели, частях текста и выполнении инструментов. Инструменты могут выполняться в локальных подпроцессах, Docker, Kubernetes или облачной песочнице E2B. Состояние сессий можно сохранять в хранилища в памяти, JSON-файлы, MySQL, Redis или PostgreSQL, чтобы при поэтапном развёртывании не терять диалоги.

Провайдеры моделей поставляются в виде отдельных модулей расширения, включая DashScope, OpenAI, Anthropic, Gemini и Ollama. Требуется JDK 17 или новее. Фреймворк распространяется через Maven Central.

Ключевые возможности

  • 01Единый поток типизированных событий для отображения данных в реальном времени и взаимодействия с участием человека.
  • 02Разрешения на вызов инструментов: разрешить, запросить одобрение или запретить.
  • 03Хуки middleware для расширения цикла рассуждений и действий.
  • 04Выполнение инструментов локально, в Docker, Kubernetes или песочницах E2B.
  • 05Сохранение сессий и памяти в Redis, MySQL, PostgreSQL и других хранилищах для восстановления после сбоев реплик.
  • 06Запуск субагентов и обмен сообщениями с помощью agent_spawn и agent_send.

Сценарии использования

  • Java-бэкенды, которым нужны агенты для многошаговых длительных задач.
  • Корпоративные приложения, которым требуется одобрение вызовов инструментов и аудит чувствительных действий агентов.
  • Мультитенантные SaaS-развёртывания с изолированными сессиями и выполнением кода в песочнице.
  • Встраивание рабочих процессов агентов в существующие Java-системы с поэтапным развёртыванием.

Быстрый старт

  1. 1

    Добавьте зависимость Maven для agentscope-harness (JDK 17 или выше).

  2. 2

    Добавьте расширение для провайдера моделей, например DashScope.

  3. 3

    Задайте DASHSCOPE_API_KEY и запустите пример Hello AgentScope.

Что важно знать

  • Требуется JDK 17 или выше.
  • Провайдеры моделей — это отдельные модули расширения, которые нужно добавлять по отдельности.
  • Для запуска примера Hello необходим ключ API DashScope.

В подборках

Фреймворки оркестрации нескольких агентовOpen source фреймворки и приложения для ИИ-агентовФреймворки микросервисов и инфраструктура сервисов

Темы

#agent#llm#java#agent-framework#multi-agent#sandbox#human-in-the-loop#distributed-systems#adk#agentic

Частые вопросы

Что такое agentscope-java?
Java-фреймворк для создания долгоживущих распределённых агентов с потоковой передачей событий, разрешениями на вызов инструментов, middleware и изолированным выполнением кода. AgentScope Java — фреймворк для создания агентов на базе LLM на Java. Он рассчитан на агентов, которые долго работают, обслуживают множество пользователей и сохраняют состояние после перезапуска. В его основе — модуль ReAct для рассуждений и действий, а слой HarnessAgent дополняет его памятью, навыками, режимом планирования и делегированием задач субагентам.
agentscope-java можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
agentscope-java распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
agentscope-java всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в agentscope-java — 6 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать agentscope-java?
Java-бэкенды, которым нужны агенты для многошаговых длительных задач. Корпоративные приложения, которым требуется одобрение вызовов инструментов и аудит чувствительных действий агентов. Мультитенантные SaaS-развёртывания с изолированными сессиями и выполнением кода в песочнице. Встраивание рабочих процессов агентов в существующие Java-системы с поэтапным развёртыванием.
Как установить agentscope-java?
Добавьте зависимость Maven для agentscope-harness (JDK 17 или выше). Добавьте расширение для провайдера моделей, например DashScope. Задайте DASHSCOPE_API_KEY и запустите пример Hello AgentScope.
Где скачать agentscope-java?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

aden-hive / hive

Открытая среда выполнения: постоянный агент-королева планирует работу, запускает параллельных агентов-исполнителей и отслеживает результаты в общей базе SQLite.

ИИ и машинное обучение#ai-agents#multi-agent#agent-framework
11,1 тыс.+9 за неделю5,6 тыс.PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 5 дней назад

bytedance / deer-flow

Open-source-среда для суперагента, который координирует субагентов, память и изолированные среды для исследований, разработки и других задач длительностью от минут до часов.

ИИ и машинное обучение#agent#multi-agent#llm
85,1 тыс.+340 за неделю12 тыс.PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён вчера

open-multi-agent / open-multi-agent

Самостоятельно размещаемая среда выполнения агентов на TypeScript для координации нескольких LLM-агентов с проверкой действий человеком и журналами запусков для автономного анализа.

ИИ и машинное обучение#agent-framework#multi-agent#llm
7 тыс.+12 за неделю2,4 тыс.TypeScriptMITОбновлён 23 часа назад