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Agents-Flex：一个基于 Java 的 LLM（大语言模型）应用开发及编排框架。

基本能力

LLM 的访问能力
Prompt、Prompt Template 定义加载的能力
Function Calling 定义、调用和执行等能力
记忆的能力（Memory）
Embedding
Vector Store
文档处理
- 加载器（Loader）
  - Http
  - FileSystem
- 分割器（Splitter）
- 解析器（Parser）
  - PoiParser
  - PdfBoxParser
Agent
- LLM Agent
- IOAgent
Chain 执行链
- SequentialChain 顺序执行链
- ParallelChain 并发（并行）执行链
- LoopChain 循环执行连
- ChainNode
  - AgentNode Agent 执行节点
  - EndNode 终点节点
  - RouterNode 路由节点
    - GroovyRouterNode Groovy 规则路由
    - QLExpressRouterNode QLExpress 规则路由
    - LLMRouterNode LLM 路由（由 AI 自行判断路由规则）

Agents-Flex beta.9 更新细节：

新增: 添加自定义 openaiLLM 请求 api 的支持 https://github.com/agents-flex/agents-flex/issues/5
新增: 添加 https.proxyHost 配置的支持 https://github.com/agents-flex/agents-flex/issues/1
新增: 添加对 SpringBoot3 自动配置的支持 @songyinyin
新增: 添加使用 openSearch 用于向量数据存储的支持 @songyinyin
修复: 修复 QwenAutoConfiguration 配置错误的问题 @songyinyin
修复: 修复 OpenAiLLmUtil.promptToEmbeddingsPayload 空指针异常的问题
修复: 修复 FunctionMessageResponse 在某些情况下出错的问题, @imayou
优化: 更新重构 bom 模块
优化: 优化 SparkLlm.java 的相关代码

简单对话

使用 OpenAi 大语言模型:

  @Test public void testChat() {     OpenAiLlmConfig config = new OpenAiLlmConfig();     config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");

Llm llm = new OpenAiLlm(config); String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

System.out.println(response); }

使用 “通义千问” 大语言模型:

 @Test public void testChat() {     QwenLlmConfig config = new QwenLlmConfig();     config.setApiKey("sk-28a6be3236****");     config.setModel("qwen-turbo");      Llm llm = new QwenLlm(config);     String response = llm.chat("请问你叫什么名字");      System.out.println(response); }

使用 “讯飞星火” 大语言模型:

 @Test public void testChat() {     SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();     config.setAppId("****");     config.setApiKey("****");     config.setApiSecret("****");      Llm llm = new SparkLlm(config);     String response = llm.chat("请问你叫什么名字");      System.out.println(response); }

历史对话示例

 public static void main(String[] args) {     SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();     config.setAppId("****");     config.setApiKey("****");     config.setApiSecret("****");      Llm llm = new SparkLlm(config);      HistoriesPrompt prompt = new HistoriesPrompt();      System.out.println("您想问什么？");     Scanner scanner = new Scanner(System.in);     String userInput = scanner.nextLine();      while (userInput != null) {          prompt.addMessage(new HumanMessage(userInput));          llm.chatStream(prompt, (context, response) -> {             System.out.println(">>>> " + response.getMessage().getContent());         });          userInput = scanner.nextLine();     } }

Function Calling

第一步：通过注解定义本地方法

 public class WeatherUtil {      @FunctionDef(name = "get_the_weather_info", description = "get the weather info")     public static String getWeatherInfo(         @FunctionParam(name = "city", description = "the city name") String name     ) {         //在这里，我们应该通过第三方接口调用 api 信息         return name + "的天气是阴转多云。 ";     } }

第二步：通过 Prompt、Functions 传入给大模型，然后得到结果

  public static void main(String[] args) {      OpenAiLlmConfig config = new OpenAiLlmConfig();     config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");      OpenAiLlm llm = new OpenAiLlm(config);      FunctionPrompt prompt = new FunctionPrompt("今天北京的天气怎么样", WeatherUtil.class);     FunctionResultResponse response = llm.chat(prompt);      Object result = response.invoke();      System.out.println(result);     //"北京的天气是阴转多云。 " }