Leavesfly/EvoX

記録された最新のソース活動: 2026年5月21日 06:01

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# EvoX：自进化的多智能体框架 <div align="center"> **让 Agent 在运行中自主进化 —— 企业级 Java 智能代理框架** [![Java](https://img.shields.io/badge/Java-17+-orange.svg)](https://www.oracle.com/java/) [![Spring Boot](https://img.shields.io/badge/Spring%20Boot-3.2.5-brightgreen.svg)](https://spring.io/projects/spring-boot) [![Maven](https://img.shields.io/badge/Maven-3.8+-blue.svg)](https://maven.apache.org/) [![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](LICENSE) [🧬 自进化核心](#-自进化核心evolving-layer) • [快速开始](#-快速开始) • [核心特性](#-核心特性) • [架构设计](#-架构设计) • [示例代码](#-示例代码) </div> --- ## 📖 简介 EvoX 是一个以 **Agent 自进化（Self-Evolution）** 为核心理念的企业级智能代理框架，基于 **Java 17**、**Spring Boot 3.2+** 和 **Project Reactor** 构建。 > 💡 **核心理念**：传统 Agent 框架的智能体是"静态"的 —— 部署后能力固定。EvoX 的 Agent 能够在运行过程中**自主优化自身的 Prompt、工作流结构和记忆策略**，实现越用越聪明的自进化闭环。 EvoX 内置完整的 **Evolving Layer（进化层）**，通过三层优化器（Agent / Workflow / Memory）驱动智能体持续进化： ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Evolving Layer（进化层） │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ Agent │ │ Workflow │ │ Memory │ │ │ │ Optimizer │ │ Optimizer │ │ Optimizer │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Prompt优化 │ │ DAG结构进化 │ │ 记忆裁剪 │ │ │ │ 工具配置 │ │ 节点增删改 │ │ 优先级调整 │ │ │ │ 行动策略 │ │ 参数调优 │ │ 选择性保留 │ │ │ └──────┬──────┘ └───────┬─────────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ │ │ │ │ └──────────────────┼─────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌───────▼───────┐ │ │ │ Evaluation │ │ │ │ Feedback │ ← 统一评估信号 E │ │ └───────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### ✨ 核心优势 - 🧬 **自进化能力**：内置 Evolving Layer，Agent 自动优化 Prompt、工作流和记忆，越用越强 - 🏢 **企业级架构**：基于 Spring 生态，分层清晰，依赖明确，适合大型项目 - 🧩 **模块化设计**：19 个独立模块，按需引入，支持渐进式集成 - 🤖 **多模型支持**：统一接口层级（ILLMSync → ILLMAsync → ILLM），支持 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Gemini、Ollama、阿里云通义千问、OpenRouter、SiliconFlow 等 8 大提供商 - ⚡ **响应式编程**：基于 Project Reactor，支持异步、非阻塞调用 - 🔌 **可扩展性强**：丰富的扩展点，支持自定义 Agent、Action、Tool、Skill、优化器 - 🛡️ **弹性能力**：内置熔断器（CircuitBreaker）与重试执行器（RetryExecutor），提升系统稳定性 - 🎯 **技能系统**：支持通过 Skill 文件定义、加载和共享可复用的智能体技能，内置 SkillMarketplace - 🚀 **生产就绪**：完善的异常处理、日志记录、配置管理 ### 🎯 适用场景 - **Agent 自进化**：Prompt 自动调优、工作流结构进化、记忆策略优化 - **智能对话**：客服机器人、虚拟助手、问答系统 - **知识管理**：企业知识库、文档问答、智能搜索 - **流程自动化**：业务流程编排、任务调度、审批流 - **多智能体协同**：团队协作、辩论系统、共识决策 - **代码辅助**：Claude Code 风格代码助手、代码生成与重构 - **工具集成**：API 调用、文件操作、Shell 脚本、邮件、Git 等 20+ 工具类型 --- ## 🧬 自进化核心（Evolving Layer） EvoX 的灵魂在于 **Evolving Layer** —— 一套基于评估反馈驱动的三层自进化系统。它让 Agent 不再是"一次性写死"的静态程序，而是能从每次执行中学习、持续优化的智能体。 ### 进化公式 Evolving Layer 遵循统一的优化范式： ``` Target(t+1) = O(Target(t), E) ``` 其中 `O` 为优化算子，`E` 为评估反馈信号。具体到三层： | 层级 | 公式 | 优化目标 | 内置算法 | |------|------|---------|---------| | **Agent 层** | `(Prompt(t+1), θ(t+1)) = O_agent(Prompt(t), θ(t), E)` | Prompt 模板、工具配置、行动策略 | TextGrad、MIPRO、EvoPrompt | | **Workflow 层** | `W(t+1) = O_workflow(W(t), E)` | DAG 图结构、节点参数、执行顺序 | AFlow、SEW（进化算法） | | **Memory 层** | `M(t+1) = O_memory(M(t), E)` | 记忆保留策略、裁剪规则、检索优先级 | MemoryOptimizer | ### Demo 1：Agent Prompt 自进化（TextGrad）基于文本梯度的 Prompt 优化 —— Agent 根据执行效果自动改写自己的 Prompt： ```java import io.leavesfly.evox.optimizers.TextGradOptimizer; import io.leavesfly.evox.optimizers.base.EvaluationFeedback; // 1. 创建 TextGrad 优化器 TextGradOptimizer optimizer = TextGradOptimizer.builder() .optimizerLLM(llm) // 用于生成"文本梯度"的 LLM .maxSteps(10) // 最大迭代步数 .evalEveryNSteps(1) // 每步评估 .convergenceThreshold(3) // 3步无提升则收敛停止 .build(); // 2. 初始 Prompt（待优化） String initialPrompt = "你是一个客服助手，请回答用户问题。"; // 3. 模拟评估反馈（来自真实执行结果的评分） EvaluationFeedback feedback = EvaluationFeedback.builder() .primaryScore(0.65) // 当前得分：65% .textualGradient("回答缺乏结构化，未给出具体步骤，语气过于生硬") // 文本梯度 .metrics(Map.of("accuracy", 0.7, "helpfulness", 0.6)) .build(); // 4. 一步进化！Agent 自动优化自己的 Prompt String evolvedPrompt = optimizer.optimizePrompt(initialPrompt, Map.of(), feedback); // 输出进化后的 Prompt（自动融入了梯度反馈） System.out.println("进化后: " + evolvedPrompt); // → "你是一个专业的客服助手。请用分步骤的方式回答用户问题， // 语气友好专业，每个步骤给出具体操作指引..." ``` ### Demo 2：Workflow 结构进化（SEW 进化算法）工作流不再需要手动设计 —— SEW 优化器通过**进化算法**自动发现最优 DAG 结构： ```java import io.leavesfly.evox.optimizers.SEWOptimizer; // 1. 配置 SEW（Sequential Workflow Evolution）优化器 SEWOptimizer sewOptimizer = SEWOptimizer.builder() .evaluatorLLM(llm) .scheme(SEWOptimizer.Scheme.YAML) // 工作流用 YAML 表示 .maxIterations(20) // 进化 20 代 .populationSize(8) // 种群大小 8 .mutationRate(0.3) // 30% 变异率 .eliteRatio(0.25) // 25% 精英保留 .build(); // 2. 提供初始工作流（可以很简单，甚至是空的） Workflow initialWorkflow = WorkflowBuilder.sequential() .name("数据处理流水线") .step("提取", extractAgent) .step("转换", transformAgent) .build(); // 3. 启动进化！自动变异（增删节点、调整参数、重排顺序）+ 评估 + 选择 EvaluationFeedback workflowFeedback = EvaluationFeedback.builder() .primaryScore(0.72) .metrics(Map.of("completeness", 0.8, "efficiency", 0.65)) .build(); Workflow evolvedWorkflow = sewOptimizer.optimizeWorkflow(initialWorkflow, workflowFeedback); // 查看进化历史 sewOptimizer.getEvolutionHistory().forEach(record -> System.out.printf("第%d代: 最优适应度=%.3f, 平均适应度=%.3f%n", record.getGeneration(), record.getBestFitness(), record.getAvgFitness())); ``` ### Demo 3：EvoPrompt —— 基于遗传算法的 Prompt 种群进化不同于单次优化，EvoPrompt 维护一个 Prompt **种群**，通过交叉、变异、选择实现群体进化： ```java import io.leavesfly.evox.optimizers.EvoPromptOptimizer; // 1. 创建 EvoPrompt 优化器 EvoPromptOptimizer evoPrompt = EvoPromptOptimizer.builder() .optimizerLLM(llm) .populationSize(6) // 种群 6 个个体 .iterations(15) // 进化 15 轮 .mutationRate(0.2) // 20% 变异率 .crossoverRate(0.7) // 70% 交叉率 .eliteSize(2) // 保留 2 个精英 .build(); // 2. 初始化种群（从一个种子 Prompt 扩展） evoPrompt.initializePopulation("qa_agent", "你是一个问答助手，请根据上下文回答用户问题。"); // 3. 执行进化（内部自动完成：评估 → 选择 → 交叉 → 变异） evoPrompt.evolve(); // 4. 获取进化后的最优 Prompt String bestPrompt = evoPrompt.getBestIndividuals().get("qa_agent"); System.out.println("最优个体: " + bestPrompt); ``` ### Demo 4：完整自进化闭环将三层优化器组合，实现 Agent 的全方位自进化： ```java import io.leavesfly.evox.optimizers.TextGradOptimizer; import io.leavesfly.evox.optimizers.SEWOptimizer; import io.leavesfly.evox.optimizers.MemoryOptimizer; // === 构建自进化 Agent 系统 === // Agent 层：优化 Prompt 和工具策略 TextGradOptimizer agentOptimizer = TextGradOptimizer.builder() .optimizerLLM(llm).maxSteps(5).build(); // Workflow 层：优化执行流程 SEWOptimizer workflowOptimizer = SEWOptimizer.builder() .evaluatorLLM(llm).maxIterations(10).populationSize(6).mutationRate(0.3).build(); // Memory 层：优化记忆策略 MemoryOptimizer memoryOptimizer = MemoryOptimizer.builder() .llm(llm).build(); // === 进化循环 === for (int epoch = 0; epoch < 10; epoch++) { // 1. Agent 执行任务 Message result = agent.execute(taskMessages); // 2. 评估执行效果 EvaluationFeedback feedback = evaluator.evaluate(result, groundTruth); // 3. 三层同步进化 String newPrompt = agentOptimizer.optimizePrompt( agent.getPrompt(), agent.getConfig(), feedback); agent.setPrompt(newPrompt); // Agent 进化 Workflow newWorkflow = workflowOptimizer.optimizeWorkflow( currentWorkflow, feedback); // Workflow 进化 memoryOptimizer.optimizeMemory(feedback); // Memory 进化 System.out.printf("Epoch %d: score %.3f → %.3f%n", epoch, feedback.getPrimaryScore(), agentOptimizer.getBestScore()); } // 恢复各层最优状态 agentOptimizer.restoreBest(); workflowOptimizer.restoreBestWorkflow(); ``` ### 与传统 Agent 框架的本质区别 | | 传统 Agent 框架 | EvoX | |---|---|---| | **Prompt** | 人工编写，部署后固定 | 自动优化，持续进化 | | **工作流** | 手动设计 DAG | 进化算法自动发现最优结构 | | **记忆** | 简单 FIFO / 全量保留 | 智能裁剪、优先级动态调整 | | **能力提升** | 需要人工介入修改 | 运行中自主进化，越用越强 | | **评估驱动** | 无 / 离线评估 | 在线评估反馈驱动实时优化 | --- ## 🚀 快速开始 ### 📋 前置要求 - ✅ JDK 17+ - ✅ Maven 3.8+ - ✅ OpenAI API Key（或其他 LLM 提供商的 Key） ### 🔧 安装 ```bash # 克隆项目 git clone https://github.com/your-org/evox.git cd evox # 编译安装 mvn clean install -DskipTests ``` ### ⚙️ 配置 API Key ```bash # 方式一：环境变量（推荐） export OPENAI_API_KEY="sk-your-actual-api-key-here" # 方式二：配置文件（application.yml） # 在 evox-application/evox-examples/src/main/resources/application.yml 中配置 ``` ### 🎉 第一个示例创建一个简单的聊天机器人： ```java import io.leavesfly.evox.agents.specialized.ChatBotAgent; import io.leavesfly.evox.core.message.Message; import io.leavesfly.evox.core.message.MessageType; import io.leavesfly.evox.models.provider.openai.OpenAILLM; import io.leavesfly.evox.models.provider.openai.OpenAILLMConfig; import java.util.Collections; public class QuickStart { public static void main(String[] args) { // 1. 配置 OpenAI（也可换成 Ollama / DeepSeek / Gemini 等其他提供商） OpenAILLMConfig config = new OpenAILLMConfig(); // config.setApiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY")); // config.setModel("gpt-4o-mini"); // 2. 创建聊天机器人 ChatBotAgent agent = new ChatBotAgent(new OpenAILLM(config)); agent.setName("QuickBot"); agent.initModule(); // 3. 发送消息 Message userMsg = Message.builder() .content("你好！请用一句话介绍你自己。") .messageType(MessageType.INPUT) .build(); Message response = agent.execute("chat", Collections.singletonList(userMsg)); // 4. 获取回复 System.out.println("AI: " + response.getContent()); } } ``` ### ▶️ 运行示例 ```bash # 运行快速开始示例 cd evox-application/evox-examples mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.evox.examples.QuickStart" ``` **输出**： ``` AI: 你好！我是一个基于 EvoX 框架的智能助手，可以帮助你解答问题、处理任务。 ``` --- ## 🌟 核心特性 ### 1️⃣ 智能体系统 EvoX 提供多种类型的智能体，满足不同场景需求： | Agent 类型 | 实现类 | 说明 | 适用场景 | |-----------|--------|------|---------| | **聊天机器人** | `ChatBotAgent` | 多轮对话智能体 | 对话交互、问答系统 | | **工具感知智能体** | `ToolAwareAgent` | 具备工具调用能力的智能体 | 工具调用、API 集成、ReAct 推理 | | **任务规划智能体** | `TaskPlannerAgent` | 自动分解任务并规划步骤 | 任务分解、计划制定 | | **自定义智能体** | `CustomizeAgent` | 灵活扩展的基础智能体 | 特殊需求、业务定制 | **示例：带记忆的对话** ```java // 创建短期记忆 ShortTermMemory memory = new ShortTermMemory(100); // 创建带记忆的聊天机器人 ChatBotAgent agent = new ChatBotAgent(llm, memory); // 持续对话，机器人能记住之前的内容 agent.execute("chat", List.of(Message.of("我叫张三"))); agent.execute("chat", List.of(Message.of("我叫什么名字？"))); // AI 回复：你叫张三 ``` **IAgent 接口核心方法**： ```java // 同步执行 Message result = agent.execute(actionName, messages); // 使用默认动作的简便方式 Message result = agent.execute(messages); // 异步执行（返回 Reactor Mono） Mono<Message> resultMono = agent.callAsync("你好"); ``` ### 2️⃣ 多智能体协作框架支持多种协作模式，构建复杂的智能体系统： - **辩论框架（DebateFramework）**：多个智能体辩论达成结论 - **共识框架（ConsensusFramework）**：通过投票、加权等策略达成共识 - **团队协作框架（TeamFramework）**：分工协作完成复杂任务 - **分层决策框架（HierarchicalFramework）**：层级化决策与执行 - **拍卖框架（AuctionFramework）**：通过竞价分配任务 **示例：辩论框架** ```java DebateFramework framework = new DebateFramework(); framework.addAgent(agent1); // 正方 framework.addAgent(agent2); // 反方 // 辩论主题 Message result = framework.debate("人工智能是否会取代人类工作？", 3); // 3轮辩论 ``` ### 3️⃣ 工作流编排引擎强大的 DAG 工作流引擎，支持复杂业务流程自动化： ```java // 顺序工作流 Workflow workflow = WorkflowBuilder.sequential() .name("用户注册流程") .goal("完成新用户注册") .step("验证信息", validationAgent) .step("创建账户", createAccountAgent) .step("发送欢迎邮件", emailAgent) .maxSteps(100) .build(); // 执行工作流 WorkflowResult result = workflow.execute(initialInput); ``` **支持特性**： - ✅ 顺序执行 - ✅ 条件分支（if-else） - ✅ 并行执行 - ✅ 循环控制 - ✅ 错误处理与重试 - ✅ 状态持久化 - ✅ 可视化监控 ### 4️⃣ RAG 检索增强生成完整的 RAG 管道，提升 AI 回答的准确性和可靠性： ```java // 构建 RAG 配置 RAGConfig config = RAGConfig.builder() .embedding(RAGConfig.EmbeddingConfig.builder() .dimension(1536) .build()) .chunker(RAGConfig.ChunkerConfig.builder() .strategy("fixed") .chunkSize(500) .chunkOverlap(50) .build()) .retriever(RAGConfig.RetrieverConfig.builder() .topK(3) .similarityThreshold(0.7) .build()) .build(); // 创建 RAG 引擎 RAGEngine ragEngine = new RAGEngine(config, embeddingService, vectorStore); // 索引文档 ragEngine.indexDocuments(documents); // 检索相关文档 RetrievalResult result = ragEngine.retrieve("如何使用 EvoX 创建工作流？"); ``` **功能覆盖**： - 📄 文档加载与解析 - ✂️ 智能分块（Fixed、Semantic、Recursive） - 🔢 向量嵌入与存储 - 🔍 相似度检索与重排序 - 📊 上下文优化与合并 ### 5️⃣ 记忆管理系统双层记忆架构，让智能体具备长期记忆能力： ```java // 短期记忆（滑动窗口） ShortTermMemory shortTerm = new ShortTermMemory(100); // 长期记忆（向量检索） InMemoryLongTermMemory longTerm = new InMemoryLongTermMemory(); // 记忆管理器（自动协调） MemoryManager memoryManager = new MemoryManager(shortTerm, longTerm); // 存储记忆 memoryManager.addMessage(message); // 检索相关记忆 List<Message> relevantMemories = memoryManager.retrieve("上次讨论的话题"); ``` ### 6️⃣ 多模型支持（LLM Providers） EvoX 采用层级接口设计（`ILLMSync → ILLMAsync → ILLM`），统一适配 8 大主流 LLM 提供商： | 提供商 | 实现类 | 说明 | |-------|--------|------| | **OpenAI** | `OpenAILLM` | GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o | | **Anthropic** | `AnthropicLLM` | Claude 3 系列 | | **DeepSeek** | `DeepSeekLLM` | DeepSeek-V2、DeepSeek-R1 | | **Google Gemini** | `GeminiLLM` | Gemini 1.5 Pro/Flash | | **Ollama** | `OllamaLLM` | 本地部署任意开源模型 | | **阿里云通义千问** | `AliyunLLM` | Qwen 系列 | | **OpenRouter** | `OpenRouterLLM` | 统一网关，支持 100+ 模型 | | **SiliconFlow** | `SiliconFlowLLM` | 硅基流动平台 | ```java // 切换模型提供商只需替换 LLM 实现类 ILLM llm = new DeepSeekLLM(new DeepSeekLLMConfig()); // 或 ILLM llm = new AnthropicLLM(new AnthropicLLMConfig()); // 或本地 Ollama ILLM llm = new OllamaLLM(new OllamaLLMConfig()); // 智能体调用方式完全相同 ChatBotAgent agent = new ChatBotAgent(llm); ``` ### 7️⃣ 工具系统丰富的内置工具（20+ 类型），轻松集成外部能力： | 工具类型 | 说明 | |---------|------| | **FileSystemTool** | 文件读写、目录遍历 | | **HttpTool** | HTTP GET/POST/PUT/DELETE | | **DatabaseTool** | SQL 查询、CRUD | | **CalculatorTool** | 数学运算、表达式求值 | | **SearchTool** | 网页搜索、信息检索 | | **BrowserTool** | 浏览器自动化、网页抓取 | | **ShellTool** | Shell 命令执行 | | **EmailTool** | 邮件发送与接收 | | **GitTool** | Git 仓库操作 | | **GrepTool** | 代码/文本正则检索 | | **ImageTool** | 图像生成与处理 | | **CodeInterpreterTool** | 代码解释与执行 | | **CalendarTool** | 日历与日程管理 | | **ClipboardTool** | 系统剪贴板读写 | | **DocumentTool** | 文档解析与生成 | | **JsonTool** | JSON 数据处理 | | **SystemTool** | 系统信息与进程管理 | | **TaskTool** | 任务创建与跟踪 | | **ProjectTool** | 项目结构分析 | | **AgentTool** | 子智能体作为工具调用 | **示例：工具集成** ```java List<BaseTool> tools = List.of( new FileSystemTool(), new HttpTool(), new ShellTool(), new CalculatorTool() ); ToolAwareAgent agent = new ToolAwareAgent(llm, tools); agent.execute(List.of(Message.builder() .content("帮我读取 data.txt 并计算文件中所有数字的总和") .messageType(MessageType.INPUT) .build())); ``` ### 8️⃣ 优化与评估系统内置多种优化算法，持续提升系统性能： - **TextGrad**：基于梯度的提示词优化 - **MIPRO**：多指标联合优化 - **AFlow**：自动化工作流优化 - **PromptOptimizer**：通用提示词优化器 - **MemoryOptimizer**：记忆管理优化 **示例：提示词优化** ```java PromptOptimizer optimizer = new PromptOptimizer(llm, evaluator); String optimizedPrompt = optimizer.optimize(originalPrompt, trainingData); ``` ### 9️⃣ 人机协同（HITL）灵活的人工介入机制，确保关键决策的准确性： ```java HITLManager hitlManager = new HITLManager(); // 注册审批介入点 hitlManager.registerInterceptor("approval", (context) -> { // 展示待审批内容 System.out.println("待审批: " + context.getData()); // 等待人工审批 return getUserApproval(); }); // 在工作流中触发人工介入 workflow.addHITLPoint("approval"); ``` **介入模式**： - 🔒 前置介入：执行前审批 - ✅ 后置介入：执行后审查 - ⚠️ 异常介入：错误时人工修正 - 🔄 持续介入：全程监控与指导 ### 🔟 MCP 协议支持完整支持 Model Context Protocol（MCP），实现标准化的工具集成： ```java // MCP 服务器 MCPServer server = new MCPServer(); server.registerTool(new FileSystemTool()); server.start(); // MCP 客户端 MCPClient client = new MCPClient("http://localhost:8080"); client.callTool("readFile", Map.of("path", "data.txt")); ``` ### 1️⃣1️⃣ 技能系统（Skill System） EvoX 内置完整的技能系统，支持通过结构化文件定义可复用的智能体技能，并提供技能市场： ```java // 加载技能定义文件 SkillLoader loader = new SkillLoader(); BaseSkill skill = loader.load("skills/code-review.yaml"); // 注册到技能注册表 SkillRegistry registry = new SkillRegistry(); registry.register(skill); // 作为工具挂载到智能体 ToolAwareAgent agent = new ToolAwareAgent(llm, List.of(new SkillTool(registry))); ``` **核心组件**： - `BaseSkill` - 技能基础抽象，定义技能输入/输出/提示词 - `SkillDefinitionFile` - YAML/JSON 技能定义文件格式 - `SkillLoader` - 从文件或 classpath 加载技能 - `SkillRegistry` - 技能注册与查询 - `SkillMarketplace` - 技能市场，支持技能发现与共享 - `SkillTool` - 将技能包装为标准工具，挂载给智能体 ### 1️⃣2️⃣ 弹性系统（Resilience System）内置熔断器与重试机制，保障智能体在网络抖动或 LLM 限流时的稳定运行： ```java // 配置重试策略 RetryPolicy policy = RetryPolicy.builder() .maxAttempts(3) .initialDelay(Duration.ofSeconds(1)) .maxDelay(Duration.ofSeconds(10)) .build(); // 配置熔断器 CircuitBreaker breaker = new CircuitBreaker("llm-breaker"); // 通过重试执行器执行智能体调用 RetryExecutor executor = new RetryExecutor(policy, breaker); Message result = executor.execute(() -> agent.execute(messages)); ``` **弹性组件**： - `CircuitBreaker` - 熔断器，自动检测失败率并熔断请求 - `RetryExecutor` - 带退避策略的重试执行器 - `RetryPolicy` - 重试策略配置（最大次数、延迟、退避类型） --- ## 🏗️ 架构设计 EvoX 采用清晰的分层架构，模块间依赖明确，遵循"向下依赖、禁止跨层"原则： ``` ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 应用层 (Application Layer) │ │ evox-examples, evox-cowork, evox-claudecode │ │ evox-benchmark, evox-spring-boot-starter │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 扩展层 (Extensions Layer) │ │ evox-optimizers, evox-hitl, evox-evaluation │ │ evox-channels │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 运行时层 (Runtime Layer) │ │ evox-agents (含 Skill/Resilience/Frameworks) │ │ evox-workflow, evox-rag, evox-memory │ │ evox-tools, evox-storage, evox-mcp-runtime │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 核心层 (Core Layer) │ │ evox-core (含 Actions), evox-models, evox-mcp │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 基础设施层 (Infrastructure Layer) │ │ Spring Boot 3.2+, Project Reactor, Jackson │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 📦 模块概览 #### 核心层（Core Layer） | 模块 | 说明 | |------|------| | **evox-core** | 核心抽象、消息系统、配置管理、动作系统（Actions 已内置） | | **evox-models** | LLM 多模型适配器（8 大提供商）及接口层级（ILLMSync/ILLMAsync/ILLM） | | **evox-mcp** | MCP 协议核心定义 | #### 运行时层（Runtime Layer） | 模块 | 说明 | |------|------| | **evox-agents** | 智能体（ChatBotAgent、ToolAwareAgent、TaskPlannerAgent）、多智能体协作框架（5 种）、技能系统、弹性系统 | | **evox-workflow** | 工作流编排引擎（DAG、分支、循环、并行、可视化） | | **evox-rag** | RAG 检索增强生成 | | **evox-memory** | 记忆管理（短期/长期记忆、Session 持久化） | | **evox-tools** | 工具集成（20+ 种工具） | | **evox-storage** | 存储抽象（内存、向量、图、关系数据库） | | **evox-mcp-runtime** | MCP 协议运行时（Server/Client） | #### 扩展层（Extensions Layer） | 模块 | 说明 | |------|------| | **evox-optimizers** | 优化器（TextGrad、MIPRO、AFlow） | | **evox-hitl** | 人机协同（HITL） | | **evox-evaluation** | 评估系统 | | **evox-channels** | 多渠道通信 | #### 应用层（Application Layer） | 模块 | 说明 | |------|------| | **evox-examples** | 示例应用（15+ 完整示例） | | **evox-cowork** | 多智能体协作应用（含 UI、插件、权限、连接器） | | **evox-claudecode** | Claude Code 风格代码助手（CLI、MCP 集成、权限管理） | | **evox-benchmark** | 性能基准测试 | | **evox-spring-boot-starter** | Spring Boot 自动配置 | --- ## 💡 示例代码 EvoX 提供 15+ 完整示例，涵盖各种应用场景： ### 基础示例 - **[QuickStart.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/QuickStart.java)** - 极简快速开始 - **[SimpleChatBot.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/SimpleChatBot.java)** - 完整聊天机器人 - **[ComprehensiveChatBot.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/ComprehensiveChatBot.java)** - 综合对话机器人（多轮、记忆、工具） - **[MemoryAgentExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/MemoryAgentExample.java)** - 带记忆的对话 ### 多模型与构建 - **[LLMFactoryExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/LLMFactoryExample.java)** - 多模型提供商切换（8 个提供商） - **[MultiModelExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/MultiModelExample.java)** - 多模型对比调用 - **[BuilderExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/BuilderExample.java)** - AgentBuilder 构建器模式 ### 工具与集成 - **[ToolsExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/ToolsExample.java)** - 工具使用示例（20+ 工具） ### 工作流与编排 - **[SequentialWorkflowExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/SequentialWorkflowExample.java)** - 顺序工作流 - **[WorkflowDemo.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/WorkflowDemo.java)** - 复杂工作流演示 ### 专业智能体 - **[SpecializedAgentsExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/SpecializedAgentsExample.java)** - 专业智能体（TaskPlanner、ToolAware） - **[CustomizeAgentExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/CustomizeAgentExample.java)** - 自定义智能体 ### 多智能体协作 - **[frameworks/DebateFrameworkExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/frameworks/DebateFrameworkExample.java)** - 辩论框架 - **[frameworks/ConsensusFrameworkExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/frameworks/ConsensusFrameworkExample.java)** - 共识框架 ### RAG、记忆与技能 - **[rag/RagQuickStartExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/rag/RagQuickStartExample.java)** - RAG 快速开始 - **[memory/MemoryBasicsExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/memory/MemoryBasicsExample.java)** - 记忆系统基础 - **[skill/（目录）](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/skill/)** - 技能系统示例 ### 高级应用 - **[optimizer/OptimizerExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/optimizer/OptimizerExample.java)** - 优化器示例 - **[hitl/HITLExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/hitl/HITLExample.java)** - 人机协同 - **[BenchmarkExample.java](evox-application/evox-examples/src/main/java/io/leavesfly/evox/examples/BenchmarkExample.java)** - 性能基准测试 ### 运行所有示例 ```bash cd evox-application/evox-examples # 使用脚本运行 ./run-examples.sh # 或使用 Maven 单独运行 mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.evox.examples.QuickStart" mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.evox.examples.LLMFactoryExample" mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.leavesfly.evox.examples.SpecializedAgentsExample" ``` --- ## 📚 文档 ### 快速导航 - **[快速开始指南](evox-application/evox-examples/QUICKSTART.md)** - 5 分钟快速上手 - **[架构设计文档](docs/ARCHITECTURE.md)** - 深入理解系统架构 - **[示例代码说明](evox-application/evox-examples/README.md)** - 完整示例列表 - **[配置参考](evox-application/evox-examples/src/main/resources/application.yml)** - 配置项说明 ### 模块文档 - [evox-core 核心抽象](evox-core/evox-core/README.md) - [evox-models LLM 多模型适配](evox-core/evox-models/README.md) - [evox-agents 智能体系统](evox-runtime/evox-agents/README.md) - [evox-workflow 工作流引擎](evox-runtime/evox-workflow/README.md) - [evox-rag RAG 系统](evox-runtime/evox-rag/README.md) - [evox-memory 记忆管理](evox-runtime/evox-memory/README.md) - [evox-tools 工具系统（20+ 工具）](evox-runtime/evox-tools/src/main/java/io/leavesfly/evox/tools/README.md) - [evox-optimizers 优化器](evox-extensions/evox-optimizers/README.md) - [evox-hitl 人机协同](evox-extensions/evox-hitl/README.md) --- ## 🛠️ 技术栈 | 类型 | 技术 | 版本 | |-----|------|------| | 语言 | Java | 17+ | | 框架 | Spring Boot | 3.2.5 | | 响应式 | Project Reactor | - | | JSON | Jackson | 2.15.4 | | 构建工具 | Maven | 3.8+ | | 工具库 | Lombok | 1.18.30 | | 工具库 | Guava | 32.1.3-jre | | 工具库 | MapStruct | 1.5.5.Final | | 数据库 | H2 | 2.2.224 | | 数据库 | HSQLDB | 2.7.2 | | 脚本引擎 | Groovy | 4.0.18 | | 测试 | JUnit 5 | 5.10.2 | | 测试 | Mockito | 5.8.0 | --- ## ⚙️ 配置说明 ### 基础配置（application.yml） ```yaml evox: # LLM 配置 llm: provider: openai # openai, dashscope, litellm temperature: 0.7 max-tokens: 2000 timeout: 30000 retry: max-attempts: 3 initial-delay: 1000 max-delay: 10000 # Agent 配置 agents: default-timeout: 60000 max-concurrent: 10 # Memory 配置 memory: short-term: capacity: 100 window-size: 10 long-term: enabled: true storage-type: in-memory # in-memory, redis, database # Workflow 配置 workflow: max-depth: 10 timeout: 300000 enable-parallel: true # Tools 配置 tools: enabled: true timeout: 30000 max-retries: 3 ``` ### 环境变量配置 ```bash # LLM Provider export LLM_PROVIDER=openai export OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here # 阿里云通义千问 export DASHSCOPE_API_KEY=your-dashscope-key # 数据库（可选） export DB_URL=jdbc:postgresql://localhost:5432/evox export DB_USERNAME=evox export DB_PASSWORD=password # 向量存储（可选） export VECTOR_PROVIDER=qdrant export VECTOR_HOST=localhost export VECTOR_PORT=6333 ``` --- ## 🔍 故障排查 ### Q: 编译失败？ **A:** 检查 Java 和 Maven 版本： ```bash java -version # 应为 17+ mvn -version # 应为 3.8+ # 清理并重新编译 mvn clean install -U -DskipTests ``` ### Q: API Key 错误？ **A:** 确认环境变量设置： ```bash echo $OPENAI_API_KEY # 检查是否正确设置 # 测试 API Key 有效性 curl https://api.openai.com/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" ``` ### Q: 依赖下载慢？ **A:** 配置国内 Maven 镜像（~/.m2/settings.xml）： ```xml <mirrors> <mirror> <id>aliyun</id> <mirrorOf>central</mirrorOf> <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </mirror> </mirrors> ``` ### Q: 运行时出现 OutOfMemoryError？ **A:** 增加 JVM 堆内存： ```bash export MAVEN_OPTS="-Xmx2048m -Xms512m" mvn exec:java -Dexec.mainClass="..." ``` --- ## 🤝 贡献指南欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！ ### 开发流程 1. Fork 本仓库 2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`) 3. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`) 5. 提交 Pull Request ### 代码规范 - 遵循 Java 代码规范 - 所有 public 方法必须有 Javadoc - 单元测试覆盖率 > 30% - 提交信息遵循 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/) --- ## 📄 许可证本项目采用 [Apache License 2.0](LICENSE) 许可证。 --- ## 🙏 致谢感谢以下开源项目的启发和支持： - [Spring Boot](https://spring.io/projects/spring-boot) - [Spring AI](https://spring.io/projects/spring-ai) - [Project Reactor](https://projectreactor.io/) - [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain) - [AutoGen](https://github.com/microsoft/autogen) --- ## 📞 联系我们 - **Issue Tracker**: [GitHub Issues](https://github.com/your-org/evox/issues) - **讨论区**: [GitHub Discussions](https://github.com/your-org/evox/discussions) --- <div align="center"> **⭐ 如果 EvoX 对你有帮助，请给我们一个 Star！** Made with ❤️ by EvoX Team </div>

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ソフトウェア開発者一般事務員ソフトウェア品質保証アナリスト・テスター市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト

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ソフトウェア品質保証アナリスト・テスター

Generate unit tests with edge case and error coverage

原文の言語: 英語

2026-02-17

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