AgentScope 是由阿里巴巴团队开源的一个以开发者为中心、高度灵活的多智能体（Multi-Agent）应用开发框架。它的核心目标是帮助开发者更轻松地构建基于大语言模型（LLM）的分布式、高容错、多智能体应用。 AgentScope Java 是一个面向智能体的编程框架，用于构建 LLM 驱动的应用程序。它提供了创建智能体所需的一切：ReAct 推理、工具调用、内存管理、多智能体协作等。 项目地址：https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java
和Spring AI Alibaba的关系
我们前面介绍过Spring AI Alibaba，它是基于Spring AI的扩展，在Spring AI之上，构建了Graph和Agent能力。提供了ReactAgent的实现。以 ReactAgent + StateGraph 为核心，提供 ReAct 推理循环、多智能体编排、Checkpoint 持久化、人机协同等生产级能力。
有了Spring ai alibaba 可以大大降低JAVA开发者开发Agent的门槛。Spring AI Alibaba 侧重智能体开发与 Spring 生态的无缝集成，以及阿里云基础大模型和其他开源能力的集成（例如 Qwen 大模型、Higress AI 网关、Nacos 等）。Spring AI Alibaba 的主要目标是向上游的 Spring AI 实现对齐。
同样的，AgentScope Java作为AgentScope的Java版，自然也定位于帮助JAVA开发者降低Agent开发的门槛，所以，基于React 的Agent他也有。但是不同意Spring AI Alibaba中的基于graph编排，AgentScope强调的是Agentic为核心。更适合于用来构建自主型Agent。
AgentScope 因为是阿里云自主研发的 Agent 开发框架，在路线规划、迭代速度、本地化服务上都会更加自主可控。
官方给出的建议是：如果您打算构建面向以 Agentic 为核心设计理念的AI应用，推荐使用 AgentScope-Java 版，如果您打算基于 Workflow 构建 AI 应用，推荐使用 Spring AI Alibaba。
用AgentScope Java开始Hello World
1、添加依赖 （AgentScope-Java 2.0会有比较大的改动，但是目前还是snapshot，我们先把1.0讲透，然后等他正式版出来之后再讲更新的内容） 如果没有特殊说明，本章节讲解源码使用的版本均为1.0.12
<dependency>
<groupId>io.agentscope</groupId>
<artifactId>agentscope</artifactId>
<version>1.0.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.agentscope</groupId>
<artifactId>agentscope-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.12</version>
</dependency>
实现一个hello world代码
package cn.hollis.llm.llmentor.agentscope;
import io.agentscope.core.ReActAgent;
import io.agentscope.core.message.Msg;
import io.agentscope.core.model.DashScopeChatModel;
import io.agentscope.core.tool.Tool;
import io.agentscope.core.tool.ToolParam;
import io.agentscope.core.tool.Toolkit;
/**
* 本示例来自agent scope官网
*/
public class AgentScopeHelloWorld {
public static void main(String[] args) {
// 准备工具
Toolkit toolkit = new Toolkit();
toolkit.registerTool(new SimpleTools());
// 创建智能体
ReActAgent jarvis = ReActAgent.builder()
.name("Jarvis")
.sysPrompt("你是一个名为 Jarvis 的助手")
.model(DashScopeChatModel.builder()
.apiKey("sk-0247a4b5f8854f4f9ff5fd284895ba9d")
.modelName("qwen3-max")
.build())
.toolkit(toolkit)
.build();
// 发送消息
Msg msg = Msg.builder()
.textContent("你好！Jarvis，现在几点了？")
.build();
Msg response = jarvis.call(msg).block();
System.out.println(response.getTextContent());
}
}
// 工具类
class SimpleTools {
@Tool(name = "get_time", description = "获取当前时间")
public String getTime(
@ToolParam(name = "zone", description = "时区，例如：北京") String zone) {
return java.time.LocalDateTime.now()
.format(java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
}
}
相关API介绍： | API | 说明 | | --- | --- | | Toolkit | 管理和封装各种工具（Tools/Functions），并将其注册给大模型，让模型知道“我能做什么”。 | | ReActAgent | ReActAgent | | Msg | 封装对话中的每一条信息，明确“谁说的”以及“说了什么”。 | | DashScopeChatModel | DashScopeChatModel |