LnYo-Cly/ai4j
Java 8+ agentic SDK: unified LLM access (OpenAI/Anthropic/DashScope/Doubao/DeepSeek...),unified AI service(image/video/audio...), Tool Calling, MCP, RAG, SKILLS,Agent Runtime, A2A, agent blueprint, agent harness, and a built-in Coding Agent CLI/TUI/ACP.
解决的问题
ai4j 是一个全面的 Java SDK，旨在简化 AI 代理的开发。它通过为超过 12 个主要模型平台（如 OpenAI、Anthropic 和 DeepSeek）提供统一接口，解决了 AI 服务集成碎片化的问题，并内置了代理编排、RAG 和长期任务管理功能，这些功能在 Java 生态系统中通常缺失或分散。
如何工作
该 SDK 提供了一个统一的 AiService 工厂，开发者只需更改 PlatformType 配置，即可在不同 LLM 提供商之间切换。它实现了 ReAct、CodeAct 和 Deep Research 等多种代理执行模式，并使用 StateGraph 实现包含条件分支和循环的复杂编排。
对于长期任务，它引入了 ai4j-harness，一个将任务状态持久化到存储（文件/JDBC）的运行时，使代理能够被暂停、恢复和审计。它还包含一个完整的 RAG 流水线——从文档加载（Tika/MinerU）和分块，到与八种不同向量数据库的集成——全部包含在 SDK 内部。
适用人群
希望在 Spring Boot 或独立 Java 环境中构建复杂 AI 代理、RAG 应用或需要持久性、可审计性以及与多个 LLM 提供商集成的长期自动化工作流的 Java 开发者（JDK 8+）。
主要亮点
- 统一模型访问：支持 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Ollama 等 12+ 平台的单一 API。
- 代理编排：支持 ReAct、CodeAct 和 Deep Research 模式，支持多代理团队协作。
- ai4j-harness：将一次性 AI 调用转变为持久、可恢复、可审计的长期任务。
- 内置 RAG：完整流水线，包括文档解析、混合搜索，支持 8+ 向量存储（如 Pinecone、Milvus、Qdrant）。
- 可扩展插件系统：可通过 Maven JAR 注入自定义工具、斜杠命令和技能。
- 生态系统连接性：支持 Model Context Protocol (MCP) 和 A2A 协议，实现代理间协作。
- 编码代理：包含可立即使用的 CLI/TUI/ACP 工具，用于本地代码辅助。
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