从 Chat 到 Agent：Solon AI 带你进入“行动派”大模型时代

在过去的一年里，我们已经习惯了与 AI “聊天”。但当你试图让大模型帮你在数据库查数据、给客户发邮件、或者自动排查系统日志时，你会发现：只会“说”的对话框，无法直接解决复杂的业务逻辑。

大模型需要从“聊天机器人”进化为“智能执行体（Agent）”。

作为高性能 Java AI 应用开发框架 Solon AI 增强版，Solon AI Agent现已正式发布，旨在打破 Chat 与业务系统之间的屏障，开启智能体的“行动”元年。

1. 现状：Chat 很美，但离业务很远

大多数开发者在使用 AI 时，还停留在简单的 API 调用层面：

上下文难管理：多轮对话的 Token 消耗和状态保存令人头疼。
能力有边界：模型无法感知你的数据库、无法调用你的微服务。
逻辑不闭环：模型给出了建议，但最后一步的操作还得靠人工手动完成。

智能体（Agent）的出现，改变了这一切。它不再仅仅是“回答问题”，而是通过思考、规划、调用工具、团队协作（多智能体系统），最终“交付结果”。

2. 跨越：Solon AI 的智能体哲学

Solon AI Agent 提供了从极简到复杂的全栈智能体解决方案，让你的 AI 应用从“会说话”变成“会办事”。

极简派：SimpleAgent —— 任务的精准执行

如果你只需要一个能听懂指令、按格式输出、且具备短期记忆的小助手，SimpleAgent是你的首选。它内置了自动重试、历史窗口管理和 JSON Schema 强约束。

// 1. 定义智能体SimpleAgentagent=SimpleAgent.of(chatModel).name("Translator").systemPrompt(SimpleSystemPrompt.builder().role("你是一个中英文翻译助手").instruction("请直接输出翻译结果，不要输出任何解释。").build()).build();// 2. 发起对话Stringresult=agent.prompt("请把：'Life is short, use Python' 翻译成中文").call().getContent();System.out.println(result);// 人生苦短，我用 Python

思考派：ReActAgent —— 像人一样推理与行动

面对复杂问题，ReActAgent 开启了“思考-行动-观察”的闭环。它能根据实时情况自主决定下一步该做什么。

// 1. 定义业务工具：给 Java 方法加上注解，AI 就能学会使用它publicclassOrderService{@ToolMapping(description="根据订单号查询快递状态")publicStringgetOrderStatus(StringorderNo){return"订单 "+orderNo+" 正在派送中";}}// 2. 构建 ReAct 智能体ReActAgentorderAgent=ReActAgent.of(chatModel).name("order_assistant").systemPrompt(ReActSystemPrompt.builder().role("你是一个专业的订单处理助手").instruction("请根据用户提供的信息处理订单").build()).toolAdd(newMethodToolProvider(newOrderService())).build();// 3. 执行：AI 会自主思考 -> 发现需查单 -> 调用接口 -> 组织语言反馈Stringanswer=orderAgent.prompt("我的订单 SN9527 到哪了？能退钱吗？").call().getContent();

协作派：TeamAgent —— 打造你的数字部门

一个人的力量有限，TeamAgent 支持将多个 Agent 组织成团队。你可以配置“点到点模式（A2A）”让主管分发任务，也可以使用“顺序模式（Sequential）”构建生产线。

// 构建一个技术支持团队：包含“查单专家”和“日志专家”TeamAgentsupportTeam=TeamAgent.of(chatModel).name("tech_support_team").addAgent(orderAgent,logAgent).protocol(TeamProtocols.HIERARCHICAL)// 主管负责分派任务.build();supportTeam.call("用户反馈订单查不到，帮我排查是数据库还是日志报错了。");

3. 为何选择 Solon AI？

天生快：延续 Solon 极简风格，启动快、内存省，适合微服务部署。
工具即方法：无需复杂的 DSL，普通的 Java 方法即可直接作为工具。
类型安全：借助 outputSchema，彻底告别 LLM 乱吐字符串导致的解析崩溃。
生命周期拦截：通过拦截器，实时监控 Agent 的“内心独白”（Thought）和“动作执行”（Action）。

// 调试示例：实时打印 Agent 的思考过程agent.defaultInterceptorAdd(newReActInterceptor(){@OverridepublicvoidonThought(ReActTracetrace,Stringthought){System.out.println("🤔 思考中: "+thought);}});