Koog

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概述

Koog 是一个基于 Kotlin 的框架，旨在通过符合惯用语法的 Kotlin 和 Java API 构建并运行 AI Agent。它支持创建能够与工具交互、处理复杂工作流以及与用户进行沟通的 Agent。

核心特性

Koog 的核心特性包括：

• 多平台开发：利用 Kotlin Multiplatform 将 Agent 部署到 JVM、JS、WasmJS、Android 和 iOS 等目标平台。
• 可靠性与容错性：通过内置的重试机制处理故障，并利用 Agent 持久化功能在执行过程中的特定节点恢复 Agent 状态。
• 智能历史压缩：使用先进的内置历史记录压缩技术，在长对话中优化 Token 使用的同时保持上下文。
• 企业级集成：利用与 Spring Boot 和 Ktor 等主流 JVM 框架的集成，将 Koog 嵌入到您的应用程序中。
• OpenTelemetry 可观测性：通过对主流可观测性提供商（W&B Weave, Langfuse）的内置支持，监控并调试应用程序。
• LLM 切换与无缝历史适配：可在任何时间点切换到不同的 LLM 而不会丢失现有的对话历史，或在多个 LLM 提供商之间进行路由。
• 与 JVM 和 Kotlin 应用集成：使用专为 JVM 和 Kotlin 开发者设计的、符合惯用语法的类型安全 Kotlin DSL 构建 AI Agent。
• Model Context Protocol 集成：在 AI Agent 中使用 Model Context Protocol (MCP) 工具。
• Agent Client Protocol 集成：构建符合 ACP 标准的 Agent，使其能够通过 Agent Client Protocol (ACP) 与标准化客户端应用程序通信。
• 知识检索与记忆：使用向量嵌入 (Vector Embeddings) 和 RAG 在对话中保留和检索知识。
• 强大的 Streaming API：通过流式处理支持和并行工具调用实时处理响应。
• 模块化功能系统：通过可组合的架构自定义 Agent 能力。
• 灵活的图工作流：使用直观的图形化工作流设计复杂的 Agent 行为。
• 自定义工具创建：通过访问外部系统和 API 的工具来增强您的 Agent。
• 全面的追踪 (Tracing)：通过详细且可配置的追踪功能来调试和监控 Agent 的执行。

可用的 LLM 提供商与平台

您可以利用以下 LLM 提供商和平台的模型来驱动您的 Agent 能力：

• Google
• OpenAI
• Anthropic
• DeepSeek
• OpenRouter
• Ollama
• Bedrock

快速入门示例

为了帮助您快速上手 AI Agent，以下是一个简短的示例：

fun main() = runBlocking {
    // Before you run the example, assign a corresponding API key as an environment variable.
    val apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY") // or Anthropic, Google, OpenRouter, etc.

    val agent = AIAgent(
        promptExecutor = MultiLLMPromptExecutor(OpenAILLMClient(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)
}

在项目中使用

支持的目标平台

目前，该框架支持 JVM、JS、WasmJS 和 iOS 目标平台。

要求

• 在 JVM 上使用该框架需要 JDK 17 或更高版本。
• 在现有项目中需显式指定 Kotlin 2.3.10 或更高版本。