# agentscope-java-demo

**Repository Path**: youhei/agentscope-java-demo

## Basic Information

- **Project Name**: agentscope-java-demo
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-12
- **Last Updated**: 2026-03-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# agentscope-java-demo（教学可运行版）

本仓库是根据《Java开发者的大模型入门：AgentScope Java组件全攻略》整理的**可直接运行**示例工程，覆盖：

- 基础 Agent（`BaseAgent` / `ChatClient` / Message）
- 工具调用（`@Tool` / `ToolManager`）
- 多智能体协作（`MessageHub`）
- 记忆（`Memory` / `ConversationMemory`）
- ReAct（`ReActAgent` 思考-行动-观察循环）
- 工作流（`Pipeline` / `SequentialPipeline` / `ConditionalPipeline`）

## 为什么没有直接依赖官方 AgentScope Java？

你的当前环境 Maven 被私有仓库镜像强制接管，无法解析 `com.alibaba.agentscope:*` 依赖。为了做到“任何人 clone 后都能编译运行”，本仓库提供了一套**最小可用的 AgentScope 教学实现**（包名保持为 `com.alibaba.agentscope.*`，便于对照文章理解）。

> 如果你后续在网络/仓库条件允许的环境中想切回官方依赖，也很容易：删掉本仓库的 `com/alibaba/agentscope` 目录并在 `pom.xml` 加回官方依赖即可。

## 环境要求

- JDK 17+
- Maven 3.8+

## 快速开始

### 1）可选：启用真实大模型（DashScope）

不配置也能跑（会使用 `MockChatClient` 返回示例文本）。  
如需真实调用通义千问，请在系统环境变量设置：

- **Windows（PowerShell）**

```bash
$env:DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"
```

### 2）启动项目

```bash
mvn spring-boot:run
```

启动后默认端口 `8080`。

## 示例接口一览

### 1）Hello Agent（基础对话）

- `GET /chat?message=你好`

### 2）Java 导师

- `GET /tutor/ask?question=什么是多态？`

### 3）带记忆聊天

- `GET /memory-chat?message=我叫小明`
- `GET /memory-chat?message=我叫什么名字？`

### 4）工具调用（时间 / 天气 / 计算器）

工具由 `@Tool` 自动注册到 `ToolManager`（见 `com.example.demo.tool.*`）。

- `GET /tool/ask?question=现在几点了？`
- `GET /tool/ask?question=上海天气怎么样？`
- `GET /tool/ask?question=计算123+456`

> 说明：为了确保离线也能演示，本 demo 的“工具是否调用”更偏规则/示例化；你配置 DashScope 后也可用于真实对话。

### 5）多智能体旅游规划（MessageHub + 定时工人）

- `GET /plan-trip?destination=我想去上海旅游3天`

流程：主管 `travel_supervisor` 通过 `MessageHub` 分发任务到 `weather_worker / hotel_worker / itinerary_worker`，工人定时拉取消息处理并回传结果。

### 6）ReAct 代码助手（自我纠错 + 工具）

- `GET /react/code?task=请写一个Python函数计算斐波那契数列的第10项，并运行它`

会触发 `executeCode` 工具的多轮尝试，展示 ReAct 的“观察→修正→再行动”。

### 7）工作流：智能客服路由（Pipeline）

- `GET /workflow/customer-service?question=我的订单什么时候发货？`
- `GET /workflow/customer-service?question=这款手机有什么颜色？`
- `GET /workflow/customer-service?question=你好`

流程：`classifier` 输出 `order/product/other`，再路由到对应 Agent。

## 代码结构

- `src/main/java/com/example/demo/*`：业务示例（Agent / Tool / Controller / Config）
- `src/main/java/com/alibaba/agentscope/*`：AgentScope 教学版最小实现（便于对照文章）

## 打包

```bash
mvn -q test
mvn -q package
```

产物在 `target/`。