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Koog 是一個基於 Kotlin 的框架，旨在完全以慣用 Kotlin 語法建立並執行 AI 代理。它讓您能夠建立可與工具互動、處理複雜工作流程並與使用者溝通的代理。

該框架支援以下類型的代理：

單次執行代理，具有最少設定，處理單一輸入並提供回應。此類代理在單一工具呼叫週期內運作，以完成其任務並提供回應。
複雜工作流程代理，具有進階功能，支援自訂策略和設定。

主要功能

Koog 的主要功能包括：

多平台開發：透過 Kotlin Multiplatform 在 JVM、JS、WasmJS、Android 和 iOS 目標上部署代理。
可靠性與容錯能力：透過內建重試處理故障，並利用代理持久化功能在執行期間的特定點恢復代理狀態。
智慧歷史壓縮：使用先進的內建歷史壓縮技術，在長期對話中保持上下文的同時優化令牌使用。
企業級整合：利用與 Spring Boot 和 Ktor 等流行 JVM 框架的整合，將 Koog 嵌入您的應用程式。
透過 OpenTelemetry 匯出器的可觀察性：透過內建支援流行的可觀察性提供者 (W&B Weave, Langfuse) 監控和偵錯應用程式。
LLM 切換與無縫歷史適應：可以在任何時候切換到不同的 LLM，而不會丟失現有的對話歷史，或在多個 LLM 提供者之間重新路由。
與 JVM 和 Kotlin 應用程式的整合：使用專為 JVM 和 Kotlin 開發者設計的慣用、型別安全 Kotlin DSL 建立 AI 代理。
Model Context Protocol 整合：在 AI 代理中使用 Model Context Protocol (MCP) 工具。
知識檢索與記憶：使用向量嵌入、分級文件儲存和共享代理記憶，在對話中保留和檢索知識。
強大串流 API：透過串流支援和平行工具呼叫，即時處理回應。
模組化功能系統：透過可組合架構自訂代理功能。
彈性圖形工作流程：使用直觀的圖形化工作流程設計複雜的代理行為。
自訂工具建立：透過存取外部系統和 API 的工具增強您的代理。
全面追蹤：透過詳細且可設定的追蹤，偵錯並監控代理執行。

可用的 LLM 提供者和平台

您可以用來為代理功能提供動力的 LLM 提供者和平台：

Google
OpenAI
Anthropic
DeepSeek
OpenRouter
Ollama
Bedrock

如需有關如何將這些提供者與專用 LLM 用戶端搭配使用的詳細指南，請參閱使用 LLM 用戶端執行提示。

安裝

要使用 Koog，您需要在建置設定中包含所有必要的依賴項。

Gradle

Gradle (Kotlin DSL)

將依賴項新增至 build.gradle.kts 檔案：

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

確保您的儲存庫列表中包含 mavenCentral()。

Gradle (Groovy)

將依賴項新增至 build.gradle 檔案：

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

確保您的儲存庫列表中包含 mavenCentral()。

Maven

將依賴項新增至 pom.xml 檔案：

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

確保您的儲存庫列表中包含 mavenCentral。

快速入門範例

為了幫助您開始使用 AI 代理，這是一個單次執行代理的快速範例：

NOTE

在執行範例之前，請將相應的 API 金鑰設定為環境變數。詳細資訊請參閱開始使用。

kotlin

fun main() {
    runBlocking {
        val apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY") // 或 Anthropic、Google、OpenRouter 等。

        val agent = AIAgent(
            promptExecutor = simpleOpenAIExecutor(apiKey), // 或 Anthropic、Google、OpenRouter 等。
            systemPrompt = "您是一個樂於助人的助手。簡潔地回答用戶問題。",
            llmModel = OpenAIModels.Chat.GPT4o
        )

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

更多詳細資訊，請參閱開始使用。

OpenTelemetry

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