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。
大模型使用需要从“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. // 1. 定义智能体
2. SimpleAgent agent = SimpleAgent.of(chatModel)
3.         .name("Translator")
4.         .systemPrompt(SimpleSystemPrompt.builder()
5.                 .role("你是一个中英文翻译助手")
6.                 .instruction("请直接输出翻译结果，不要输出任何解释。")
7.                 .build())
8.         .build();
10. // 2. 发起对话
11. String result = agent.prompt("请把：'Life is short, use Python' 翻译成中文").call().getContent();
12. System.out.println(result); // 人生苦短，我用 Python
13.                               

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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. // 1. 定义业务工具：给 Java 方法加上注解，AI 就能学会使用它
2. public class OrderService {
3.     @ToolMapping(description = "根据订单号查询快递状态")
4.     public String getOrderStatus(String orderNo) {
5.         return "订单 " + orderNo + " 正在派送中";
6.     }
7. }
9. // 2. 构建 ReAct 智能体
10. ReActAgent orderAgent = ReActAgent.of(chatModel)
11.         .name("order_assistant")
12.         .systemPrompt(ReActSystemPrompt.builder()
13.                         .role("你是一个专业的订单处理助手")
14.                         .instruction("请根据用户提供的信息处理订单")
15.                         .build())
16.         .toolAdd(new MethodToolProvider(new OrderService()))
17.         .build();
19. // 3. 执行：AI 会自主思考 -> 发现需查单 -> 调用接口 -> 组织语言反馈
20. String answer = orderAgent.prompt("我的订单 SN9527 到哪了？能退钱吗？").call().getContent();

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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。

1. // 构建一个技术支持团队：包含“查单专家”和“日志专家”
2. TeamAgent supportTeam = TeamAgent.of(chatModel)
3.         .name("tech_support_team")
4.         .addAgent(orderAgent, logAgent)   
5.         .protocol(TeamProtocols.HIERARCHICAL) // 主管负责分派任务
6.         .build();
8. 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。");

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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）。
  

[code]// 调试示例：实时打印 Agent 的思考过程agent.defaultInterceptorAdd(new ReActInterceptor() {    @Override    public void onThought(ReActTrace trace, String thought) {        System.out.println("
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