深陷“Agent”迷宫？一文讲透 Java 生态的 Agentic 框架与“Harness”迷思（附完整代码）

🧑 博主简介：CSDN博客专家，「历代文学网」（PC端可以访问：https://lidaiwenxue.com/#/?__c=1000，移动端可关注公众号 “ 心海云图 ” 微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，首席架构师，也是联合创始人！16年工作经验，精通Java编程，高并发设计，分布式系统架构设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。 🤝商务合作：请搜索或扫码关注微信公众号 “ 心海云图 ”

深陷“Agent”迷宫？一文讲透 Java 生态的 Agentic 框架与“Harness”迷思（附完整代码）

从200万首诗词的加工困境说起，聊聊 Agentic 的本质、Java 框架选型，以及那个让所有人都懵了的“Harness”。

引子：当“AI工具”变成“AI同事”

设想一个场景：你有200万首古诗要处理，涉及翻译、背景提取、打分等9道工序，预估调用大模型上亿次。

面对这种规模，传统的“写死流程”代码（先调A接口，再调B接口）会变得极其脆弱——翻译卡壳后续全错，网络抖动整批重来。于是，我们把目光投向了 Agentic 框架。

但在调研时，你大概率会遇到三个灵魂拷问：

今天这篇文章，一次性把这些“连AI都容易答错”的概念彻底讲透，并附上可直接运行的代码示例。

第一章：拨云见日——到底什么是“Agentic”？

在深入代码之前，我们必须先统一认知。Agentic（智能体式）不是某种特定的算法，而是一种系统设计范式。

• 传统代码（非Agentic）：你是流水线工头。你规定“步骤1提取、步骤2翻译、步骤3打分”，模型只是个被动的函数执行器。流程死了，系统就死了。
• Agentic 模式：你是公司CEO。你告诉系统（Agent）“去把这批诗处理好”，系统拥有大模型作为大脑，它自己规划路径、调用工具（查资料、算分数）、甚至自我纠错。

一句话总结：非Agentic是你教AI怎么走；Agentic是你告诉AI去哪儿，它自己看路况开车。

对于200万首诗的复杂异构数据，Agentic 的“自适应”能力是节省人力调试成本的关键。

第二章：Java 生态 Agentic 框架“四大金刚”（附代码）

虽然 Python 是 AI 的主场，但 Java 在企业级后端拥有不可撼动的地位。目前主流选择有以下四个维度：

2.1 AgentScope Java 实战：从零构建第一个 Agent

AgentScope Java 是本文推荐的首选方案。我们先从 Maven 依赖开始：

<dependency>
<groupId>io.agentscope</groupId>
<artifactId>agentscope-harness</artifactId>
<version>${agentscope.version}</version>
</dependency>
<!– 如果使用 DashScope 模型，需要引入对应扩展 –>
<dependency>
<groupId>io.agentscope</groupId>
<artifactId>agentscope-extensions-model-dashscope</artifactId>
<version>${agentscope.version}</version>
</dependency>

最简示例：HarnessAgent 基础对话

HarnessAgent 是推荐的入口，把工作区、长期记忆、会话持久化、子 Agent、沙箱等工程能力打包在一个 Builder 里。

package com.example;

import io.agentscope.core.ReActAgent;
import io.agentscope.core.agent.RuntimeContext;
import io.agentscope.core.formatter.openai.OpenAIChatFormatter;
import io.agentscope.core.message.UserMessage;
import io.agentscope.core.model.GenerateOptions;
import io.agentscope.core.model.OpenAIChatModel;
import io.agentscope.core.tool.Toolkit;
import io.agentscope.harness.HarnessAgent;
import java.nio.file.Path;

public class BasicChatExample {
public static void main(String[] args) {
// 1. 从环境变量读取 API Key
String apiKey = System.getenv("DEEPSEEK_API_KEY");

// 2. 创建 Model（以 DeepSeek 为例，OpenAI 兼容协议）
OpenAIChatModel model = OpenAIChatModel.builder()
.apiKey(apiKey)
.modelName("deepseek-chat")
.baseUrl("https://api.deepseek.com")
.stream(true)
.enableThinking(true) // 启用思考模式
.formatter(new OpenAIChatFormatter())
.defaultOptions(GenerateOptions.builder()
.thinkingBudget(1024) // 思考 token 预算
.build())
.build();

// 3. 方式 A：纯 ReActAgent（最轻量，仅一个推理循环）
ReActAgent plain = ReActAgent.builder()
.name("Assistant")
.sysPrompt("你是一个乐于助人的AI助手，请友好简洁地回答问题。")
.model(model)
.toolkit(new Toolkit())
.build();

// 4. 方式 B：HarnessAgent（推荐——开箱即用：工作区、Session、记忆、子 agent、压缩…）
HarnessAgent agent = HarnessAgent.builder()
.name("Assistant")
.sysPrompt("你是一个乐于助人的AI助手，请友好简洁地回答问题。")
.model(model)
.workspace(Path.of("./workspace")) // 工作区目录，用于持久化
.build();

// 5. 构造用户消息并调用
UserMessage userMsg = new UserMessage("你好，请介绍一下自己");
String reply = agent.call(userMsg, RuntimeContext.empty())
.block()
.getTextContent();
System.out.println(reply);
}
}

代码解读：OpenAIChatModel 使用 Builder 模式创建。关键配置包括：apiKey（从环境变量读取）、modelName（deepseek-chat 或 deepseek-reasoner）、baseUrl（DeepSeek 的 OpenAI 兼容接口地址）、stream(true)（启用流式输出）和 enableThinking(true)（启用 DeepSeek 的思考链模式）。HarnessAgent 相比纯 ReActAgent，额外提供了工作区持久化、会话记忆等企业级能力。

2.2 AgentScope Java 工具系统：让 Agent 真正“动手”

光会聊天还不够，Agent 需要调用外部工具才能完成复杂任务。AgentScope 通过 @Tool 注解驱动工具注册：

package com.example;

import io.agentscope.core.ReActAgent;
import io.agentscope.core.agent.RuntimeContext;
import io.agentscope.core.formatter.openai.OpenAIChatFormatter;
import io.agentscope.core.message.UserMessage;
import io.agentscope.core.model.OpenAIChatModel;
import io.agentscope.core.tool.Tool;
import io.agentscope.core.tool.ToolParam;
import io.agentscope.core.tool.Toolkit;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

public class ToolCallingExample {
public static void main(String[] args) {
String apiKey = System.getenv("DEEPSEEK_API_KEY");

// 1. 创建工具集并注册工具
Toolkit toolkit = new Toolkit();
toolkit.registerTool(new SimpleTools());

// 2. 构建带工具的 ReActAgent
ReActAgent agent = ReActAgent.builder()
.name("ToolAgent")
.sysPrompt("你是一个可以使用工具的助手。在需要时使用工具来准确回答问题。")
.model(OpenAIChatModel.builder()
.apiKey(apiKey)
.modelName("deepseek-reasoner")
.baseUrl("https://api.deepseek.com")
.stream(true)
.formatter(new OpenAIChatFormatter())
.build())
.toolkit(toolkit)
.build();

// 3. 测试工具调用
String reply = agent.call(
new UserMessage("现在北京几点了？"),
RuntimeContext.empty()
).block().getTextContent();
System.out.println(reply);
}

/**
* 工具类：每个带 @Tool 注解的方法都会被注册为一个工具
*/
public static class SimpleTools {
@Tool(name = "get_current_time", description = "获取指定时区的当前时间")
public String getCurrentTime(
@ToolParam(name = "timezone", description = "时区名称，例如 'Asia/Shanghai'")
String timezone) {
try {
ZoneId zoneId = ZoneId.of(timezone);
LocalDateTime now = LocalDateTime.now(zoneId);
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
return String.format("Current time in %s: %s", timezone, now.format(formatter));
} catch (Exception e) {
return "Error: Invalid timezone. Try 'Asia/Shanghai'";
}
}

@Tool(name = "calculate", description = "计算简单的数学表达式")
public String calculate(
@ToolParam(name = "expression", description = "要计算的数学表达式，例如 '123 + 456'")
String expression) {
// 简化实现：仅演示工具注册机制
return "计算结果: " + expression + " = 待实现";
}
}
}

运行后，向 Agent 提问"现在北京几点了？"，Agent 会：推理（需要获取北京时间）→ 决策（调用 get_current_time 工具，参数为 Asia/Shanghai）→ 执行（获取结果）→ 整理（将结果返回给用户）。

2.3 Spring AI Alibaba 实战：快速构建天气查询 Agent

如果你的团队深度绑定 Spring Boot 生态，Spring AI Alibaba 是强力竞争者：

<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-agent-framework</artifactId>
<version>1.1.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
<version>1.1.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>

最简示例：天气查询 Agent

import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.api.DashScopeApi;
import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatModel;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.exception.GraphRunnerException;
import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage;
import org.springframework.ai.model.tool.ToolCallback;
import org.springframework.ai.model.tool.FunctionToolCallback;
import java.util.function.BiFunction;

public class WeatherAgentExample {
@Test
void agentTest() throws GraphRunnerException {
// 1. 初始化 DashScope API
DashScopeApi dashScopeApi = DashScopeApi.builder()
.apiKey(System.getenv("AliQwen_API"))
.build();

// 2. 创建 ChatModel
DashScopeChatModel chatModel = DashScopeChatModel.builder()
.dashScopeApi(dashScopeApi)
.build();

// 3. 定义天气工具（将自定义函数包装为 Agent 可调用的工具）
ToolCallback weatherTool = FunctionToolCallback.builder("get_weather", new WeatherTool())
.description("获取某个城市的天气")
.inputType(String.class)
.build();

// 4. 构建 React Agent
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
.name("weather_agent")
.model(chatModel)
.tools(weatherTool)
.systemPrompt("你是一个非常有帮助的助手")
.saver(new MemorySaver()) // 使用 MemorySaver 保存对话历史
.build();

// 5. 调用 Agent
AssistantMessage response = agent.call("上海今天天气怎么样？");
System.out.println(response.getText());
}

// 自定义工具实现
static class WeatherTool implements BiFunction<String, ToolContext, String> {
@Override
public String apply(String city, ToolContext toolContext) {
return city + "今天天气非常好！";
}
}
}

核心特性：通过 Builder 模式快速构建 Agent；使用 FunctionToolCallback 将自定义函数包装为 Agent 可调用的工具；使用 MemorySaver 保存对话历史；完整的中文提示词和工具描述支持。

高级示例：带角色定位和工具约束的 Agent

String SYSTEM_PROMPT = """
你是一位擅长说**天气冷笑话/谐音梗**的专业天气预报员。
你可以使用两个工具：
– **get_weather_for_location**：用于获取指定地点的天气
– **get_user_location**：用于获取用户当前所在位置
如果用户询问天气，**必须先确认地点**。
如果从问题中能判断出他们指的是**自己所在的地方**，
就使用 **get_user_location** 工具获取他们的位置。
""";

这个提示词体现了几个重要设计原则：角色定位（明确 Agent 的身份和特色）、工具说明（清晰描述可用工具的功能）、行为约束（强制先确认地点再查询天气）。

2.4 Spring AI Alibaba 多智能体协作：顺序执行模式

当一个 Agent 要处理很多复杂的事情时，Multi-Agent 可以将复杂任务进行拆分。以下是顺序执行模式：

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.flow.agent.SequentialAgent;

// 创建具有特定角色的子 Agent
ReactAgent writerAgent = ReactAgent.builder()
.name("writer_agent")
.model(chatModel)
.instruction("你是一位专业作家，请根据用户需求撰写文章大纲")
.outputKey("article") // 输出结果存入 state 的 "article" 键
.build();

ReactAgent reviewerAgent = ReactAgent.builder()
.name("reviewer_agent")
.model(chatModel)
.instruction("你是一位专业编辑，请审阅以下文章并给出修改建议：{article}")
.outputKey("reviewed_article")
.build();

// 创建顺序工作流：writerAgent → reviewerAgent
SequentialAgent blogAgent = SequentialAgent.builder()
.name("blog_pipeline")
.subAgents(writerAgent, reviewerAgent) // 按列表顺序依次执行
.build();

// 执行：writerAgent 的输出自动作为 reviewerAgent 的输入
AssistantMessage result = blogAgent.call("写一篇关于 AI Agent 的科普文章");

顺序执行模式下，每个 Agent 按 subAgents 列表顺序执行，前一个 Agent 的 outputKey 输出会作为状态写入 OverAllState，下一个 Agent 通过 instruction 占位符 {article} 引用。

2.5 Spring AI Alibaba 多智能体协作：并行执行模式

对于200万首诗词这样的大规模任务，并行处理能显著提升效率：

// 多个 Agent 同时处理相同的输入
ReactAgent translatorAgent = ReactAgent.builder()
.name("translator_agent")
.model(chatModel)
.instruction("将以下内容翻译成英文：{input}")
.outputKey("translation")
.build();

ReactAgent summarizerAgent = ReactAgent.builder()
.name("summarizer_agent")
.model(chatModel)
.instruction("将以下内容提炼为摘要：{input}")
.outputKey("summary")
.build();

// 并行执行：两个 Agent 同时处理相同输入，结果分别存入不同 key
ParallelAgent parallelAgent = ParallelAgent.builder()
.name("parallel_pipeline")
.subAgents(translatorAgent, summarizerAgent)
.build();

第三章：【特别澄清】“Harness”的世纪大乌龙

这是当下最容易踩的坑，我们必须单独辟一章来讲。

3.1 HarnessAgent（AgentScope 的内核组件）

它不是一个独立的框架，而是 AgentScope Java 框架 底层的工程化底座。它的职责是提供“基础设施”——长期记忆（Memory）、工作区（Workspace）、会话持久化和安全沙箱。它解决的是“如何让智能体在生产环境稳定、安全地长期运行”的工程问题。

从代码层面看，HarnessAgent 的创建方式如下：

import io.agentscope.harness.agent.HarnessAgent;
import io.agentscope.harness.agent.memory.compaction.CompactionConfig;
import java.nio.file.Paths;

HarnessAgent agent = HarnessAgent.builder()
.name("note-taker")
.sysPrompt("你是一个帮助用户做笔记的助手。")
.model("dashscope:qwen-plus") // ModelRegistry 自动读取 DASHSCOPE_API_KEY
.workspace(Paths.get(".agentscope/workspace")) // 工作区目录
.compaction(CompactionConfig.builder() // 对话压缩配置
.triggerMessages(30) // 超过30条消息触发压缩
.keepMessages(10) // 压缩后保留最近10条
.build())
.build();

RuntimeContext ctx = RuntimeContext.builder()
.sessionId("demo-session") // 相同 sessionId 自动恢复历史
.userId("alice")
.build();

// 第一轮：自我介绍
agent.call(new UserMessage("我叫 Alice，今天在准备 ReAct 的技术分享。"), ctx).block();
// 第二轮：相同 sessionId — 第一轮的状态自动恢复
agent.call(new UserMessage("我叫什么名字？今天在做什么？"), ctx).block();

关键特性：工作区驱动的人格（AGENTS.md 文件驱动）、会话自动持久化（相同 sessionId 的第二轮记得第一轮）、对话压缩（超阈值后自动压缩 + 长期事实落到 MEMORY.md）。

3.2 DeepSeek Harness（代号 dsh）

这是 DeepSeek 公司于 2026年8月13日 新发布的独立 Agent 框架。它的核心理念是 Agent = Model + Harness，主打 “一切皆插件” 的开放式架构——模型适配器、工具注册表、会话日志、Agent Loop 本身都是 Cordis 插件，全部可从配置替换。

关键区别来了：

• HarnessAgent：有 Java 版，是阿里 AgentScope 的一部分，可通过 Maven 依赖直接引入。
• DeepSeek Harness：目前官方仅提供 Node.js 环境下的 NPX 运行方式，官方并没有推出 Java 版本。如果你想在 Java 项目里用 DeepSeek Harness，只能通过 HTTP 调用或封装 Shell 命令，无法直接作为 Jar 包引入。

第四章：终极选型建议（附决策代码骨架）

结合你那“200万首诗词、9种加工逻辑、上亿次调用”的背景，我的结论非常明确：

首选 AgentScope Java。

• 理由1：它是目前 Java 生态里唯一专为 大规模分布式 Agentic 场景 设计的企业级框架。
• 理由2：内置的 HarnessAgent 提供了强大的可观测性和沙箱隔离，确保你的海量批处理任务不会因为个别脏数据导致全线崩溃。
• 理由3：原生支持 A2A 协议，未来如果需要引入其他语言（如 Python）的算法模型做配合，通信无障碍。

备选方案：如果团队极度依赖 Spring Boot 生态，且愿意牺牲部分灵活性换取低代码可视化，Spring AI Alibaba 可以作为次选，但你需要做好将复杂逻辑拆解为严格工作流的心理准备。

决策代码骨架

// 如果你需要：大规模分布式、复杂推理、长期运行 → AgentScope Java
HarnessAgent productionAgent = HarnessAgent.builder()
.name("poetry-processor")
.model("dashscope:qwen-plus")
.workspace(Paths.get("/data/poetry-workspace"))
.compaction(CompactionConfig.builder()
.triggerMessages(50)
.keepMessages(15)
.build())
.build();

// 如果你需要：Spring Boot 深度集成、可视化编排 → Spring AI Alibaba
ReactAgent springAgent = ReactAgent.builder()
.name("poetry-spring-agent")
.model(chatModel)
.systemPrompt("你是诗词处理专家")
.saver(new MemorySaver())
.build();

// 如果你需要：DeepSeek Harness 的插件化架构 → 目前仅支持 Node.js
// Java 项目需通过 HTTP 调用 DeepSeek Harness 的服务接口