Agents-Flex： 一个基于 Java 的 LLM（大语言模型）应用开发及编排框架。

 @Test
public void testChat() {
    OpenAiLlmConfig config = new OpenAiLlmConfig();
    config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");

Llm llm = new OpenAiLlm(config); String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

System.out.println(response); }

使用 “通义千问” 大语言模型:

@Test
public void testChat() {
    QwenLlmConfig config = new QwenLlmConfig();
    config.setApiKey("sk-28a6be3236****");
    config.setModel("qwen-turbo");

    Llm llm = new QwenLlm(config);
    String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

    System.out.println(response);
}

使用 “讯飞星火” 大语言模型:

@Test
public void testChat() {
    SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
    config.setAppId("****");
    config.setApiKey("****");
    config.setApiSecret("****");

    Llm llm = new SparkLlm(config);
    String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

    System.out.println(response);
}

历史对话示例

public static void main(String[] args) {
    SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
    config.setAppId("****");
    config.setApiKey("****");
    config.setApiSecret("****");

    Llm llm = new SparkLlm(config);

    HistoriesPrompt prompt = new HistoriesPrompt();

    System.out.println("您想问什么？");
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    String userInput = scanner.nextLine();

    while (userInput != null) {

        prompt.addMessage(new HumanMessage(userInput));

        llm.chatStream(prompt, (context, response) -> {
            System.out.println(">>>> " + response.getMessage().getContent());
        });

        userInput = scanner.nextLine();
    }
}

Function Calling

• 第一步：通过注解定义本地方法

public class WeatherUtil {

    @FunctionDef(name = "get_the_weather_info", description = "get the weather info")
    public static String getWeatherInfo(
        @FunctionParam(name = "city", description = "the city name") String name
    ) {
        //在这里，我们应该通过第三方接口调用 api 信息
        return name + "的天气是阴转多云。 ";
    }
}

• 第二步：通过 Prompt、Functions 传入给大模型，然后得到结果

 public static void main(String[] args) {

    OpenAiLlmConfig config = new OpenAiLlmConfig();
    config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");

    OpenAiLlm llm = new OpenAiLlm(config);

    FunctionPrompt prompt = new FunctionPrompt("今天北京的天气怎么样", WeatherUtil.class);
    FunctionResultResponse response = llm.chat(prompt);

    Object result = response.invoke();

    System.out.println(result);
    //"北京的天气是阴转多云。 "
}

模块构成

开源地址​：

• Gitee: https://gitee.com/agents-flex/agents-flex
• Github: https://github.com/agents-flex/agents-flex
• 官方网站：https://agentsflex.com