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Java实现AI Agent框架：从ReAct模式到工具集成

孔良·2026-06-28·阅读 49 GEO检测（免费）
AI AgentJavaReAct模式
|难度：普通|阅读约 12 分钟

1. 项目概述

2024年，AI Agent（智能体）技术已经成为大模型应用领域最热门的方向之一。不同于传统的大语言模型仅能进行对话交互，AI Agent能够真正执行任务、解决问题。本文将详细介绍如何用纯Java从零开始构建一个功能完整的AI Agent框架——ai-manus。

这个项目实现了以下核心能力：

  • 基于ReAct（Reasoning + Acting）模式的智能决策循环
  • 多工具集成（文件操作、Docker沙箱、网页搜索、浏览器自动化）
  • LLM驱动的上下文记忆管理
  • 完全独立实现，不依赖Spring等重型框架

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 技术架构设计

2.1 整体架构

ai-manus采用分层架构设计，主要包含以下模块：

code复制ai-manus/
├── agent/        # Agent核心逻辑
│   ├── BaseAgent.java
│   ├── ToolCallAgent.java
│   └── ManusAgent.java
├── model/        # 数据模型和接口
│   ├── Message.java
│   ├── Memory.java
│   └── RelevanceFilter.java
└── tools/        # 工具实现
    ├── FileWriterTool.java
    ├── DockerSandbox.java
    └── BrowserTool.java

2.2 技术选型

项目坚持"最小依赖"原则，主要使用以下库：

依赖 版本 用途
OkHttp3 4.12.0 HTTP客户端
Jackson 2.16.1 JSON处理
docker-java 3.3.6 Docker容器管理
Playwright 1.55.0 浏览器自动化

这种轻量级设计使得代码更加透明，便于学习和理解AI Agent的核心原理。

3. 核心实现细节

3.1 ReAct模式实现

ReAct（Reasoning + Acting）是当前AI Agent的主流推理范式。其核心流程如下：

  1. **推理
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