概述

Koog 是一个基于 Kotlin 的框架，旨在完全以地道的 Kotlin 构建和运行 AI 智能体。它允许你创建能够与工具交互、处理复杂工作流以及与用户通信的智能体。

该框架支持以下类型的智能体：

单次运行智能体，配置最少，处理单个输入并提供响应。此类智能体在单个工具调用周期内运行，以完成其任务并提供响应。
复杂工作流智能体，具备高级功能，支持自定义策略和配置。

主要特性

Koog 的主要特性包括：

多平台开发：使用 Kotlin Multiplatform 在 JVM、JS、WasmJS、Android 和 iOS 目标平台部署智能体。
可靠性与容错性：通过内置重试处理故障，并借助智能体持久化特性在执行期间的特定点恢复智能体状态。
智能历史记录压缩：使用先进的内置历史记录压缩技术，在长时间运行的对话中保持上下文的同时优化 token 用量。
企业级集成：利用与 Spring Boot 和 Ktor 等流行 JVM 框架的集成，将 Koog 嵌入到你的应用程序中。
通过 OpenTelemetry 导出器实现可观测性：通过内置支持流行的可观测性提供商（W&B Weave、Langfuse）来监控和调试应用程序。
LLM 切换与无缝历史记录适应：可以在任何时候切换到不同的 LLM 而不丢失现有的对话历史记录，或在多个 LLM 提供商之间重新路由。
与 JVM 和 Kotlin 应用程序集成：使用专为 JVM 和 Kotlin 开发者设计的、地道的类型安全 Kotlin DSL 构建 AI 智能体。
模型上下文协议集成：在 AI 智能体中使用 Model Context Protocol (MCP) 工具。
知识检索与记忆：通过向量嵌入、排序文档存储和共享智能体记忆，在对话中留存和检索知识。
强大的 Streaming API：通过流式支持和并行工具调用来实时处理响应。
模块化特性系统：通过可组合架构自定义智能体功能。
灵活的图工作流：使用直观的基于图的工作流来设计复杂的智能体行为。
自定义工具创建：通过访问外部系统和 API 的工具来增强你的智能体。
全面的追踪：通过详细且可配置的追踪来调试和监控智能体执行。

可用的 LLM 提供商和平台

你可以使用以下 LLM 提供商和平台的 LLM 来为你的智能体功能提供支持：

Google
OpenAI
Anthropic
DeepSeek
OpenRouter
Ollama
Bedrock

关于将这些提供商与专用 LLM 客户端一起使用的详细指导，请参考运行带 LLM 客户端的提示词。

安装

要使用 Koog，你需要将所有必要的依赖项包含在你的构建配置中。

Gradle

Gradle (Kotlin DSL)

将依赖项添加到 build.gradle.kts 文件：

dependencies {
    implementation("ai.koog:koog-agents:LATEST_VERSION")
}

确保在仓库列表中包含 mavenCentral()。

Gradle (Groovy)

将依赖项添加到 build.gradle 文件：

dependencies {
    implementation 'ai.koog:koog-agents:LATEST_VERSION'
}

确保在仓库列表中包含 mavenCentral()。

Maven

将依赖项添加到 pom.xml 文件：

<dependency>
    <groupId>ai.koog</groupId>
    <artifactId>koog-agents-jvm</artifactId>
    <version>LATEST_VERSION</version>
</dependency>

确保在仓库列表中包含 mavenCentral。

快速开始示例

为了帮助你快速开始使用 AI 智能体，以下是一个单次运行智能体的快速示例：

NOTE

在运行该示例之前，请将相应的 API 密钥指定为环境变量。关于详细信息，请参见开始使用。

kotlin

fun main() {
    runBlocking {
        val apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY") // or Anthropic, Google, OpenRouter, etc.

        val agent = AIAgent(
            promptExecutor = simpleOpenAIExecutor(apiKey), // or Anthropic, Google, OpenRouter, etc.
            systemPrompt = "You are a helpful assistant. Answer user questions concisely.",
            llmModel = OpenAIModels.Chat.GPT4o
        )

        val result = agent.run("Hello! How can you help me?")
        println(result)
    }
}

关于更多详细信息，请参见开始使用。

OpenTelemetry

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主要特性 ​

可用的 LLM 提供商和平台 ​

安装 ​

Gradle ​

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Gradle (Groovy) ​

Maven ​

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