Agents
Agents Flex是面向Java开发者的大语言模型应用开发框架，核心定位为降低LLM应用的开发门槛，提供标准化的大模型对接与能力调度方案
Agents Flex是面向Java开发者的大语言模型应用开发框架，核心定位为降低LLM应用的开发门槛，提供标准化的大模型对接与能力调度方案。核心功能包含多协议大模型适配、多范式Prompt工程模板、本地函数调用编排、工作流可视化搭建、调用链路可观测等模块。目标用户覆盖Java生态的后端开发人员、AI应用研发工程师、企业级应用架构师等群体，可满足对话式AI应用开发、企业内部知识库问答系统搭建、AI工作流集成、智能客服系统开发等多种场景的开发需求。
- 适用对象
- Java后端开发人员(开发AI增强业务系统场景)
- 主要功能
- 多协议大模型适配、多范式Prompt模板
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- API
- 已收录
- 2026.06.14（141 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
全站热度排名
#4751
分类内排名
#155 / 542
累计站内点击
1
近 7 日点击
1
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Agents是什么，怎么使用？
约 5 分钟Agents Flex是面向Java开发者的大语言模型应用开发框架，核心定位为降低LLM应用的开发门槛，提供标准化的大模型对接与能力调度方案。核心功能包含多协议大模型适配、多范式Prompt工程模板、本地函数调用编排、工作流可视化搭建、调用链路可观测等模块。目标用户覆盖Java生态的后端开发人员、AI应用研发工程师、企业级应用架构师等群体，可满足对话式AI应用开发、企业内部知识库问答系统搭建、AI工作流集成、智能客服系统开发等多种场景的开发需求。
主要功能
- 多协议大模型适配：内置HTTP、SSE、WS三类主流网络通信协议，开发者仅需在配置文件中填写对应大模型的API密钥、接入点等参数，无需额外编写协议适配代码，即可快速对接OpenAI、Llama系列等国内外主流大语言模型，适配过程无需修改核心业务逻辑，可实现不同大模型之间的平滑切换。
- 多范式Prompt模板：预制FEW-SHOT、CRISPE、BROKE、ICIO等行业常用的Prompt工程范式模板，开发者可根据业务场景选择对应模板，仅需填充场景指令、示例数据、约束条件等自定义内容，即可生成符合规范的Prompt指令，减少手动调试Prompt的重复工作，提升Prompt的落地效率与效果稳定性。
- 本地函数调用支持：支持开发者自定义注册本地Java方法，框架可自动解析大模型返回的工具调用指令，触发对应本地方法的执行并将结果回传给大模型，无需手动处理指令解析、参数匹配、回调逻辑等环节，可实现大模型能力与本地业务系统、数据库、第三方服务的能力打通。
- 开发脚手架模板：提供对话机器人、知识库问答、AI Agent工作流等多类常见LLM应用的开发脚手架，开发者下载脚手架模板后，仅需修改业务相关的配置项与逻辑代码，即可快速生成可运行的项目原型，减少项目初始化、基础架构搭建的工作量，缩短应用的开发周期。
- 调用链路可观测：内置完整的调用日志采集与统计模块，可自动记录每一次大模型请求的参数、返回结果、响应时长、Token消耗等数据，开发者可通过内置的可视化面板查看调用统计，也可将日志数据对接至企业自建的监控系统，方便排查应用故障、优化调用成本、评估大模型响应效果。
- 工作流编排能力：提供可视化的Agent工作流编排界面，支持开发者通过拖拽节点的方式配置大模型调用、条件判断、本地函数执行等不同环节的执行逻辑，无需编写大量流程控制代码，即可搭建复杂的多步AI任务处理流程，适配需要多轮推理、多工具协同的复杂业务场景。
怎么使用
- 第一步，访问官网https://agentsflex.com，在文档中心查看框架的支持环境、版本兼容信息，选择适配自身项目JDK版本的框架安装包，通过Maven或Gradle将对应依赖引入Java项目中。第二步，在项目配置文件中添加需要对接的大模型相关参数，包括API密钥、服务接入地址、请求超时时间等配置项，完成基础的大模型对接准备。第三步，根据自身业务场景选择合适的Prompt模板，在模板中填入业务相关的指令、约束条件、示例数据等内容，完成Prompt逻辑的自定义配置。第四步，若需要使用本地工具能力，在项目中注册需要开放给大模型调用的本地方法，配置方法的参数说明、调用权限等规则，完成工具能力的接入。第五步，调用框架的核心接口发起LLM请求，测试应用的运行效果，根据返回结果调整Prompt或流程配置，同时可开启调用日志功能监控运行状态，完成开发后即可上线部署。
适合什么人群
- Java后端开发人员(开发AI增强业务系统场景)
- AI应用研发工程师(搭建企业级LLM应用场景)
- 企业应用架构师(设计AI能力集成方案场景)
- 智能客服开发人员(构建对话式智能客服系统场景)
- 知识库系统开发者(搭建AI驱动的内部问答知识库场景)
- 高校计算机相关专业学生(学习LLM应用开发课程场景)
总结
在Java生态的LLM应用开发工具领域，该框架的定位清晰，很好地填补了Java开发者对接大模型的工具缺口。不同于多数面向Python生态的LLM开发框架，它完全基于Java技术栈设计，原生适配Spring Boot等主流Java开发框架，开发者无需切换技术栈即可快速上手LLM应用开发。框架提供的多模型适配能力，解决了不同大模型接口不统一的问题，开发者不用为每类大模型单独编写适配代码，可大幅降低多模型兼容的开发成本。其内置的多种Prompt工程模板，也能帮助缺乏Prompt优化经验的开发者快速产出符合业务需求的指令，降低了LLM应用的开发门槛。同时本地函数调用、工作流编排等能力，也能满足从简单对话应用到复杂多工具Agent的全场景开发需求，对于Java技术栈的团队来说，是落地LLM应用的合适选择。
价格与免费额度
该框架为开源项目，所有核心功能均免费开放，无使用人数、调用次数、功能模块的限制，个人开发者与企业用户均可免费获取源码、用于商业项目开发，官方不收取任何框架使用费用。官方同时提供付费的企业级技术支持服务，价格根据服务内容按需协商，包含定制化开发、部署指导、故障排查、专属技术对接等服务，有稳定运维需求的企业可根据自身情况选择。
优点与不足
优点
- 原生适配Java技术栈，可无缝对接Spring Boot等主流Java开发框架，Java开发者无需学习新技术栈即可快速上手
- 支持多协议多厂商大模型对接，统一的调用接口可实现不同大模型之间的平滑切换，降低多模型兼容成本
- 预制多种行业通用的Prompt工程模板，减少开发者手动调试Prompt的工作量，提升Prompt的落地效果
- 内置完整的本地函数调用机制，自动处理指令解析与回调逻辑，方便打通大模型与本地业务系统能力
- 提供多类应用开发脚手架与可视化工作流编排能力，可快速搭建不同复杂度的LLM应用原型
不足
- 仅支持Java生态，其他编程语言的开发者无法直接使用，技术栈适配范围有限
- 部分小众大模型的适配需要开发者自行扩展，官方默认支持的大模型范围以主流厂商产品为主
- 可视化工作流编排功能的自定义扩展能力有限，复杂的定制化流程仍需通过代码编写实现
- 国内网络环境下对接境外大模型需要开发者自行配置网络代理，框架未内置相关网络适配能力
能帮你做的 8 件事
- 01多协议大模型适配
- 02多范式Prompt模板
- 03本地函数调用支持
- 04开发脚手架模板
- 05Java开发框架场景的常用方案
- 06LLM应用开发场景的常用方案
- 07Java后端开发人员(开发AI增强业务系统场景)的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- 页面资料核验与信息更新
- Agents 收录进 Toolifai 目录
常见问题
使用这个框架对JDK版本有什么要求？
框架的核心包最低支持JDK 8版本，可适配绝大多数企业现存的Java项目环境，若需要使用可视化工作流编排、异步流式响应等新增功能，建议使用JDK 11及以上版本。如果项目使用的是JDK 8版本，也可通过单独引入兼容包的方式使用大部分功能，仅部分依赖高版本JDK特性的新功能无法启用，开发者可根据自身项目的JDK版本选择对应的框架版本，官网文档中也提供了不同JDK版本对应的适配指南，可按照指南完成配置即可正常使用。
是否可以对接国内的大语言模型？
框架默认支持OpenAI、Llama系列等主流境外大模型，同时也支持开发者自定义扩展对接国内大模型，国内主流大模型如文心一言、通义千问、星火大模型等均有社区贡献的适配插件，可直接下载安装使用。若需要对接较为小众的国内大模型，也可按照官方文档提供的协议适配规范，自行编写少量适配代码完成对接，框架的适配层设计预留了充足的扩展空间，整个适配过程通常仅需实现几个核心接口即可完成，无需修改框架的核心代码。
框架是否支持流式响应输出？
框架原生支持SSE与WS协议下的流式响应输出，开发者在调用大模型接口时，仅需在请求参数中开启流式输出开关，即可通过回调函数逐段接收大模型的返回结果，适合用于开发对话机器人、实时内容生成等需要逐字展示返回内容的场景。流式响应的回调逻辑已经由框架封装完成，开发者无需手动处理数据分片、协议解析等底层逻辑，仅需编写结果处理的业务代码即可，同时框架也支持对流式输出的内容进行自定义预处理，可满足内容过滤、格式转换等个性化需求。
本地函数调用是否有安全控制机制？
框架内置了多层本地函数调用安全控制机制，首先开发者在注册本地函数时可设置调用权限，可指定仅特定场景、特定用户的请求可触发对应函数，其次框架会对大模型返回的调用指令进行参数校验，不符合参数规则的请求会直接拦截，避免非法参数导致的业务风险。同时所有本地函数的调用都会被完整记录日志，包含调用来源、调用参数、执行结果等信息，方便事后追溯排查问题，开发者也可自定义添加安全校验逻辑，对接企业自身的权限系统，进一步提升调用的安全性。
是否可以和Spring Cloud等微服务框架集成？
框架完全支持与Spring Cloud、Dubbo等主流微服务框架集成，可作为独立的依赖包引入微服务项目中，也可将大模型能力封装为独立的微服务节点供其他服务调用。框架的配置方式与Spring生态的配置规范完全兼容，支持通过Spring Cloud Config等配置中心统一管理大模型密钥、调用参数等配置信息，适配微服务架构下的配置管理、服务治理等需求，开发者无需额外调整微服务的架构，即可快速将大模型能力集成到现有微服务体系中。
框架的升级是否会影响现有业务代码？
框架的版本迭代遵循向下兼容的原则，正式发布的稳定版核心接口不会发生破坏性变更，常规版本升级仅需要更新依赖版本即可，无需修改现有业务代码。若涉及大版本迭代，官方会提前发布迁移指南，提供接口兼容包与自动化迁移工具，开发者可按照指南逐步完成升级，不会对现有业务的运行造成影响。同时框架的核心代码与业务逻辑完全解耦，开发者也可选择固定使用某一个稳定版本，不进行升级也可正常使用所有已有的功能。
开始使用 Agents
从官方入口了解最新功能与使用方式。
由 Toolifai 编辑维护
欢迎产品方补充截图、功能介绍与官方资料。更新和纠错由编辑审核后发布。
