Solon AI 是一款面向 Java 工程师 的全栈智能体（Agent）应用开发框架。它秉承 Solon 家族一贯的“克制、高效、开放”理念，向上抽象统一接口屏蔽模型差异，向下深度集成向量库、MCP 协议与复杂流控制。

一份代码，跨模型运行；极致轻量，从 Java 8 纵跳至 Java 26。

维度核心能力适配生态接入层统一 Chat / Generate / Embedding 模型接口OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, GLM, Ollama, 豆包等...感知层全链路 RAG、多格式文档加载、多向量库适配Chroma, Milvus, ES, Redis, Qdrant...执行层MCP 协议、ACP协议、Function Call、Skills 技能包实时天气、资料库操作、本地 CLI、自定义 Skill大脑层ReAct 自省推理、多智能体（Team）协作、Harness自动任务拆解、层级式协作、YAML 工作流

通用自主智能体应用（比如：Manus、OpenOperator、Claude Code、OpenClaw）智能助理与 RAG 知识库应用（比如：Dify、Coze）多 Agent 协作的任务编排应用（比如：AutoGPT、MetaGPT）业务驱动的受控流程审批应用（比如：智能版钉钉审批流、SAP 智能模块）结构化信息处理与 ETL 应用（比如：Instabase、Unstructured.io）实时数据智能看板应用（比如：Text-to-SQL 类应用）自动化测试与质量保障应用（比如：GitHub Copilot Workspace）低代码/可视化 AI 工作流系统（比如：LangFlow、Flowise）等等...

智能体综合示例方案（可直接用于生产或定制）

SolonCode（基于 Java8 实现的 Coding Agent。类似 "Claude Code" 或 "OpenCode"）：

https://gitee.com/opensolon/soloncodehttps://gitcode.com/opensolon/soloncodehttps://github.com/opensolon/soloncode

添加 solon-ai-core ModelOptionsAmend.reasoning_effort 统一选项 API添加 solon-ai-core ModelOptionsAmend.thinking 思考模式开关统一选项 API添加 solon-ai-core Prompt.copy 方法添加 solon-ai-core ChatRequestDesc.role, instruction, systemPrompt 方法添加 solon-ai-core AssistantMessage 多模态适配添加 solon-ai-agent HITLStrategy 接口，替代 HITLInterceptor.InterventionStrategy（后者标为弃用）添加 solon-ai-agent ActionChunk, ObservationChunk, ToolExchanger callId 属性添加 solon-ai-agent 新流块 RunStartEvent, RunEndEvent, ReasonStartEvent, ReasonEndEvent 事件块添加 solon-ai-agent 新流块 ToolStartEvent、ToolEndEvent添加 solon-ai-agent 新流块 HITLPendingEvent、HITLDecidedEvent添加 solon-ai-agent 新流块 ActionStartEvent、ActionEndEvent、ReasonDeltaEvent（替代 ReasonChunk）添加 solon-ai-agent 新流块 TeamStartEvent、TeamEndEvent（替代 TeamChunk）添加 solon-ai-agent 新流块 SimpleStartEvent、SimpleEndEvent（替代 SimpleChunk）添加 solon-ai-agent ReActInterceptor onActionStart, onActionEnd 事件添加 solon-ai-agent ReActInterceptor onToolCallStart, onToolCallEnd 事件添加 solon-ai-harness 新的助手权限体系添加 solon-ai-harness ToolName 类，替代 ToolPermission（后者标为弃用）添加 solon-ai-harness AgentDefinition 链式构造方法添加 solon-ai-harness TaskWrapChuck 类，包装子代理的流块，提高子代理调用的透明度改进 solon-ai-core AbstractChatDialect 方言适配优化 solon-ai-agent TeamAgent 相关实现代码优化 solon-ai-agent hitl 实现（以支持多工具批量）优化 solon-ai-agent ContextCompressionInterceptor 压缩处理逻辑优化 solon-ai-talent-cli bash 脚本处理优化 solon-ai-dialect-anthropic 方言适配优化 solon-ai-dialect-openai Responses 方言适配优化 solon-ai-dialect-dashscope 方言适配优化 solon-ai-dialect-gemini 方言适配优化 solon-ai-harness 增加 skills 和 agents 局部（分组）动态刷新能力调整 solon-ai-agent ToolCallEndEvent 替代 ObservationChunk, ToolCallStartEvent 替代 ActionChunk（后者标为弃用）调整 solon-ai-agent ReActInterceptor onToolCallEnd 替代 onObservation，onToolCallStart 替代 onAction（后者标为弃用）调整 solon-ai-agent ContextCompressionInterceptor 取消 maxTokens，由 maxContextLengthRatio 替代调整 solon-ai-agent ContextCompressionInterceptor 取消 chatModelSupplier 参数（标为弃用）调整 solon-ai-agent AgentChunk 更名为 AgentEvent调整 solon-ai-harness 重构 hitl 实现调整 solon-ai-harness getModelOrMain 标为弃用，由 getModelOrDefInstance 替代调整 solon-ai-harness 取消 compressionMaxTokens，由 compressionMaxContextRatio 替代修复 solon-ai-core ChatModel.stream 内部多次请求可能卡死的问题acp-sdk 升为 0.14

ChatModel（通用大语言模型 LLM 调用接口）

支持同步、流式（Reactive）调用，内置方言适配，利器（Tool），技能（Skill），会话记忆（ChatSession）等能力。

ChatModel chatModel = ChatModel.of( "https://api.deepseek.com/v1" ) .standard(ChatDialects.OPENAI_CHAT) //指定供接口规范（也称为方言） .model( "deepseek-v4-flash" ) .defaultTalentAdd( new ToolGatewayTalent ()) .build(); //同步调用，并打印响应消息 AssistantMessage result = ChatchatModel.prompt( "今天杭州的天气情况？" ) .options(op->op.toolAdd( new WeatherTools ())) //添加助手 .call() .getMessage(); System.out.println(result); //响应式调用 chatModel.prompt( "hello" ).stream(); //Publisher

Talents（Solon AI Talents 才能）

Talent talent = new TalentDesc ( "order_expert" ) .description( "订单助手" ) // 动态准入：只有提到“订单”时才激活 .isSupported(prompt -> prompt.getUserMessageContent().contains( "订单" )) // 动态指令：根据客户是否是 VIP 注入不同 SOP .instruction(prompt -> { if ( "VIP" .equals(prompt.getMeta( "user_level" ))) { return "这是尊贵的 VIP 客户，请优先调用 fast_track_tool。" ; } return "按常规流程处理订单查询。" ; }) .toolAdd( new OrderTools ()); chatModel.prompt( "我昨天的订单到哪了？" ) .options(o->o.talentAdd(talent)) .call();

提供从加载（DocumentLoader）、切分（DocumentSplitter）、向量化（EmbeddingModel）到检索重排（RerankingModel）的全链路适配。

//构建知识库 EmbeddingModel embeddingModel = EmbeddingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).batchSize( 10 ).build(); RerankingModel rerankingModel = RerankingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).build(); InMemoryRepository repository = new InMemoryRepository (TestUtils.getEmbeddingModel()); //3.初始化知识库 repository.insert( new PdfLoader (pdfUri).load()); //检索 List docs = repository.search(query); //如果有需要，可以重排一下 docs = rerankingModel.rerank(query, docs); //提示语增强是 ChatMessage message = ChatMessage.ofUserAugment(query, docs); //调用基础模型 chatModel.prompt(message) .call();

MCP (Model Context Protocol)

深度集成 MCP 协议（MCP_2025_11_25），支持跨平台的助手、资源与提示语共享。

//服务端 @McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = "/mcp") public class MyMcpServer implements ServerTransportSecurityValidator { @Override public void validateHeaders (Map> headers) throws ServerTransportSecurityException { if (headers.containsKey( "role" )) { //新的鉴权接口 if ( "1" .equals(headers.get( "role" ).get( 0 ))) { return ; } } throw new ServerTransportSecurityException ( 401 , "没有权限" ); } @ToolMapping(description = "查询天气") public String getWeather ( @Param(description = "城市") String location) { return "晴，25度" ; } } //客户端 McpClientProvider clientProvider = McpClientProvider.builder() .channel(McpChannel.STREAMABLE) .url( "http://localhost:8080/mcp" ) .header( "role" , "1" ) .build();

Agent (基于计算流图的智能体体验)

Solon AI Agent 将推理逻辑转化为图驱动的协作流，适配 ReAct 自省推理和多智能体 Team 协作。

//自省智能体： ReActAgent agent = ReActAgent.of(chatModel) // 或者用 SimpleAgent.of(chatModel) .name( "weather_expert" ) .description( "查询天气并提供建议" ) .defaultToolAdd(weatherTool) // 注入 MCP 或本地助手 .build(); agent.prompt( "今天北京适合穿什么？" ).call(); // 自动完成：思考 -> 调用工具 -> 观察 -> 总结 // 组建团队智能体：通过协议（Protocol）自动编排成员角色 TeamAgent team = TeamAgent.of(chatModel) .name( "marketing_team" ) .protocol(TeamProtocols.HIERARCHICAL) // 层级式协作（6种预置协议） .agentAdd(copywriterAgent) // 文案专家 .agentAdd(illustratorAgent) // 视觉专家 .build(); team.prompt( "策划一个深海矿泉水的推广方案" ).call(); // Supervisor 自动拆解任务并分发给对应专家 .defaultToolAdd(weatherTool) // 注入 MCP 或本地工具

Agent Harness

Solon AI Harness 是一个高性能的智能体“马具（Harness）”框架。作为底层核心，它已在 SolonCode CLI 方案中经过了三个月的深度打磨与实战验证。

import org.noear.solon.ai.agent.AgentSession; import org.noear.solon.ai.agent.session.InMemoryAgentSession; import org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig; import org.noear.solon.ai.harness.HarnessEngine; import org.noear.solon.ai.talents.mount.MountDir; import org.noear.solon.ai.harness.permission.ToolPermission; import org.noear.solon.ai.talents.mount.MountType; public class DemoApp { public static void main (String[] arg) throws Throwable { //--- 1. 初始化 HarnessEngine engine = HarnessEngine.of( "/data/work/" , ".tmp" ) .systemPrompt( "xxx" ) .sessionProvider(InMemoryAgentSession::of) .toolsAdd(ToolPermission.TOOL_ALL_FULL) //设定利器权限 .disallowedToolsAdd(ToolPermission.TOOL_ALL_FULL) .mountAdd(MountDir.builder() .alias( "@global-skills" ) .type(MountType.SKILLS) .path( "~/.soloncode/skills/" ) .primary( true ) .build()) .modelAdd( new ChatConfig ().then(slf -> { slf.setApiUrl( "https://api.deepseek.com" ); slf.setApiKey( "sk-***" ); slf.setModel( "deepseek-v4-flash" ); })) .build(); AgentSession session = engine.getSession( "demo" ); //--- 用主代理模式 engine.prompt( "hello" ) .session(session) //没有，则为临时会话 .options(o -> { //切换大型语言模型 //o.chatModel(engine.getMainModel()); //按需，动态指定工作区（没有，则为默认工作区） o.toolContextPut(HarnessEngine.ATTR_CWD, "xxx" ); }) .call(); } }

gitee：https://gitee.com/opensolon/solon-aigitcode:https://gitcode.com/opensolon/solon-aigithub：https://github.com/opensolon/solon-ai

https://solon.noear.org/article/learn-solon-ai