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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4550
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使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- JDK / JVM 环境(框架用 Kotlin 编写,运行在 JVM 上)
- Maven(README 称已有 Maven 和 OPENAI_API_KEY 时一分钟内即可跑起智能体)
- 已安装 uv/uvx(用于运行 project-creator 脚手架命令)
- OPENAI_API_KEY 环境变量,MCP 示例还需 Anthropic 密钥
- Docker(启动 Zipkin;运行 MCP 示例需 Docker Desktop 及 MCP 扩展)
安装与启动步骤
-
1生成智能体项目
用官方 project-creator 脚手架创建你自己的智能体项目,需预先安装 uv/uvx 与 Maven。
uvx --from git+https://github.com/embabel/project-creator.git project-creator -
2克隆示例仓库
拉取官方示例仓库并进入 Kotlin 脚本目录,也可直接用官方 Java/Kotlin 模板建仓。
git clone https://github.com/embabel/embabel-agent-examples cd embabel-agent-examples/scripts/kotlin -
3运行示例交互环境
执行 shell.sh 进入示例交互 shell,之后可在其中输入 execute 指令。
./shell.sh -
4执行智能体任务
在 shell 内执行研究任务,此示例需同时配置 OpenAI 与 Anthropic 密钥及 Docker MCP 工具。
execute "research the recent australian federal election. what is the position of the greens party?" -
5启动 Zipkin 追踪
用 Docker 后台启动 Zipkin,端口映射 9411,作为观测后端。
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin -
6运行应用并观测
在项目根目录用 Maven Wrapper 启动应用,无需改代码即可获得追踪与指标。
./mvnw spring-boot:run
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
OPENAI_API_KEY | 是 | 快速开始所需的大模型密钥,缺失则无法运行智能体 | sk-xxxxxxxxxxxxxxxx |
ANTHROPIC_API_KEY | 是 | 运行 MCP 研究类示例任务时同样需要的密钥 | sk-ant-xxxxxxxxxxxx |
如何确认成功
打开 http://localhost:9411 可看到 Agent/Action/ChatModel 调用链;示例 shell 能响应 execute 指令并输出结果。
常见问题
Q:最快的上手方式是什么?
A:用 uvx 运行 project-creator 生成项目,或点击官方 Java/Kotlin 模板仓库的 Use this template。README 称已有 OPENAI_API_KEY 和 Maven 时一分钟内可跑起来。
Q:没有 OPENAI_API_KEY 能运行吗?
A:不能。README 明确要求环境中已具备 OPENAI_API_KEY,MCP 示例还要求 Anthropic 密钥,缺少密钥无法完成快速开始。
Q:Zipkin 界面地址是什么?
A:README 使用 docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin 启动,访问 http://localhost:9411 即可查看链路。
Q:需要修改代码才能接入可观测性吗?
A:不需要。README 说明启动 Zipkin 后直接 ./mvnw spring-boot:run 运行应用,即可看到 Agent、Action、ChatModel 等调用链,零代码改动。
注意事项
- README 未给出 Maven 依赖坐标,Java/Kotlin 项目请基于官方模板仓库创建。
- 项目名发音为 Em-BAY-bel,作者为 Spring 的创造者。
- 更多示例与教程见 embabel-agent-examples 仓库,复杂真实案例见 Tripper 旅行规划智能体。
- 可访问 https://hub.embabel.com 用自然语言向文档智能体提问。
核心亮点
- 原生 Kotlin/Java 支持,与现有 JVM 生态无缝集成
- 内置多智能体编排能力,开箱即用处理复杂任务
- 活跃的社区和增长势头(4k+ 星标),文档持续完善
不足之处
- 项目较新,API 可能不稳定,生产环境需谨慎评估
- 文档/社区待观察
适用场景
- 在 Java/Kotlin 微服务中集成 AI 助手或自动化流程
- 构建需要多智能体协作的复杂任务处理系统
- 快速原型验证生成式 AI 应用,并平滑迁移到生产
替代项目
LangChain4j、Spring AI、Semantic Kernel
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