哈喽，大家好，我是笑小枫。

很久没有写过系列的文章了，本次计划通过使用Java研发智能体，开一个系列。

本系列计划基于阿里开源的AgentScope Java，详细的介绍如何去搭建一套可以企业级使用的智能体基础架构。

## AgentScope 2.0 是什么？

回答这个问题之前，我们先看看什么是智能体。

`Agent = Model + Harness `。了解过智能体应用研发的朋友应该很熟悉这个公式吧。

`Model`就不用过多的介绍了吧，就是我们的大模型的能力，像ChatGPT，DeepSeek，GLM等等

如果说大模型（Model）是**一匹马力强劲但不知方向的野马**，Harness 就是**马具**。它负责把模型的智力转化为真正能干活的生产力。怎么理解呢？

我们日常中应该用过很多通用智能体吧，像最开始的OpenClae，到现在的Codex、Claude Code、WorkBuddy、千问办公等等，这些工具中，如何读取、编辑我们的文件，如何保持记忆，如何调用浏览器执行操作，甚至在沙箱执行一些验证操作，这些功能就是Harness。

我们都知道大模型是没有记忆的，正是Harness的驾驭工程，给大模型装上了手脚，装上了记忆，可以完成一项长期的、复杂化的任务。

**回到正题，那么什么是AgentScope呢？**

AgentScope是对 `Model + Harness` 的架构封装，让我们搭建智能体时，不用从 0 去搭建 Harness 工程中的各种组件。

那么，AgentScope Java 2.0呢？它从”构建一个智能体”的工具箱，迈向**面向生产环境运行智能体**的完整平台。

可以看下下面这张整体架构图：

![image-20260925213020079](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8160077/0267b7a6bfe2d13c61dfbaaa4d9cf0d0.png)

## 谈谈本系列的计划

本系列计划分为三个层次逐渐深入

![image-20260925215407158](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8160077/b76cf61125800c0d3a3e77640daac8e1.png)

第一层：AgentScope的基础使用，如果去搭建一个智能体，演示记忆管理、操作文件、调用外部MCP、使用Skills、如何使用计划模式、创建多智能体联合办公。

第二层：使用AgentScope去完成真实的demo项目，比如基于知识库的客服，搭建自己专属的自动化工作台，通过实战去更好的理解智能体的使用。

第三层：搭建一个开源的AI智能体平台框架，如何开箱即用的去编排一个智能体，如何支持多租户使用。

当然时间和精力的问题，不敢保证完全的兑现全部的功能，但一定会保证前两层的完成，而且时间周期不会拖延很久。

整个输出过程中，可能会使用AI辅助编写一些东西，大家也多多理解。

代码会使用 `Claude Code`，图片和一些思路整理使用 `WorkBuddy` 。

目前已经规划好的文章：

AgentScope 学习系列 - 01：环境搭建与初体验

AgentScope 学习系列 - 02：ReActAgent 配置、消息与事件

AgentScope 学习系列 - 03：让大模型拥有记忆，多用户多会话隔离

AgentScope 学习系列 - 04：Tool 工具调用实战

AgentScope 学习系列 - 05：接入 MCP，让智能体拥有万千工具

AgentScope 学习系列 - 06：Skill 技能，让智能体随用随取的领域知识包

AgentScope 学习系列 - 07：Permission System 精准化控制Tool权限

AgentScope 学习系列 - 08：Middleware 核心用法

前面8个小节以代码 demo 的形式讲解 AgentScope 的核心组件

然后预计 8 - 10 节去讲解harness的核心玩法

 最后预计带大家搞几个小项目玩玩，大家感兴趣的项目可以留言。

## 一些资料

后面不会再重复放一些资料，统一放在这里吧，需要的朋友自提：

AgentScope Java官网：[https://java.agentscope.io/](https://java.agentscope.io/)

AgentScope Java开源项目：[https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java](https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java)

本系列源码：[https://gitee.com/hack-feng/maple-agent-demo](https://gitee.com/hack-feng/maple-agent-demo)

## 本篇最后

本系列所有的源码均会开源，目前正在规划中，预计第一篇正文发布会同时带出。

也希望感兴趣的小伙伴可以加入一起共建。

遭到过很多小伙伴的质疑，毕竟Python更天然适合智能体，我为何选择了Java赛道？

怎么说呢，用 `LangChain` 去完成第一层、第二层确实很方便，这确实不能不承认，我自己也有很多使用`LangChain` 搭建的智能体，但是也遇到了一些并不打算转型 Python 的小伙伴(虽然我也劝说过)。

说实话，AI时代，语言并没有什么障碍，我现在90%的代码也是AI输出。

本系列更适合食用的朋友：

必须会Java、SpringBoot哈，不然建议直接Python，不解释。

Java 栈玩的比较6，近期没有打算转 Python。

Java 栈的朋友，近期想要学习Agent。

公司技术栈是纯Java的小型公司。


一不小心啰啰嗦嗦又说了那么多，本文就到这里了，剩下的就是纯技术和思路了。

本系列计划基于阿里开源的AgentScope Java，详细的介绍如何去搭建一套可以企业级使用的智能体基础架构。

AgentScope 学习系列（开篇）：Java 开发者如何搭建企业级智能体

编程语言

人工智能

后端

本系列基于阿里开源AgentScope Java，深入讲解智能体基础架构搭建，涵盖ReActAgent、记忆管理、Tool调用、MCP接入、Skill技能、权限系统等核心组件，从基础demo到企业级平台，提供实战项目和源码，适合Java技术栈开发者学习Agent开发。

驾驭工程

AgentScope

智能体

WorkBuddy 

LangChain

DeepSeek

ChatGPT

Python

Agent

Java

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