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解決的問題

Easy Agent 是 Java 應用程式的一個開發元件，可簡化建立 AI 代理的過程。它讓開發者能快速將業務邏輯公開為大型語言模型（LLMs）的工具，使用本地文件實作檢索增強生成（RAG），並透過模型上下文協定（MCP）提供工具服務。

工作原理

此專案以 Spring Boot Starter 的形式建構，與 Spring 生態系統深度整合。透過註解與 SPI 的組合來管理 AI 能力：

• 工具註冊：使用 @EasyTool 標記的方法會自動被發現並註冊至 ToolRegistry，進而可被 LLM 或 MCP 客戶端呼叫。
• MCP 伺服器：實作輕量級的 MCP HTTP 伺服器（JSON-RPC 2.0），將這些註冊的工具公開給 Claude Code 等客戶端。
• RAG 引擎：從類路徑或 URL 加載 PDF、Excel 與 HTML 檔案，將其切塊為 DocumentChunk 物件並儲存在記憶體中（保留 PGVector 支援的佔位符）。支援多種搜尋策略，包括嵌入、餘弦相似度與 TF-IDF。
• LLM 集成：提供統一的 HTTP 用戶端以支援 OpenAI 相容 API，支援 DashScope、DeepSeek、Ollama 與 OpenAI 等提供者，並內建自動工具呼叫迴圈與重試機制。
• 技能生成：提供元工具，讓使用者可根據註冊的工具生成特定於業務的 Skill Markdown 檔案。

適用對象

使用 Spring Boot 3.5+ 與 JDK 17+，希望在不重寫核心邏輯的前提下，為既有業務應用新增代理功能的 Java 開發者。

主要亮點

• 零侵入性：使用 @EasyTool 即可將現有服務方法轉換為 AI 工具，無需變更業務程式碼結構。
• MCP 支援：原生實作模型上下文協定（MCP），可與 AI IDE 及客戶端無縫整合。
• 彈性 RAG：支援自動索引本地 PDF/Excel 檔案，並可在執行時動態新增 HTML 知識庫。
• 多模型相容性：單一設定支援多個 OpenAI 相容提供者，並支援模型至提供者的自動對應。
• 治理能力：透過白名單與黑名單，對透過 MCP 暴露的工具進行細粒度控制。