koog

用 Kotlin 快速构建跨平台企业级 AI 代理

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 509 🐛 待处理 265 👀 关注 159
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 4655
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,Apache-2.0 许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

koog 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队JetBrains
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,Apache-2.0 许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Kotlin
技术栈/模型agentframework,agentic-ai,agents,ai,ai-agents-framework,aiagentframework,android-ai,anthropic,genai,generative-ai,java,jvm,kotlin,ktor,llm,mcp,multi-agent-systems,ollama,openai,spring
GitHub 星标★ 4655
上线时间2025-05-01 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积65.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

Koog 是一个基于 JVM 的 Kotlin 框架,用于构建可预测、容错且企业级就绪的 AI 代理。它解决了跨平台(后端、Android、iOS、浏览器)开发 AI 代理时面临的复杂 LLM 集成问题,提供了经过验证的解决方案。核心能力包括:类型安全的代理定义、内置容错机制、可预测的执行流程,以及对企业级场景的支持。它利用 Kotlin 的协程和类型系统,简化了与 LLM 的交互,并支持在多种 JVM 环境中运行。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4655

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • Kotlin/JVM 运行环境
  • LLM 提供商的 API 密钥(如 OpenAI)

安装与启动步骤

  1. 1准备 Kotlin 项目

    创建一个 Kotlin/JVM 项目或使用现有项目,确保支持协程和依赖管理。

  2. 2设置 API 密钥

    将 LLM 提供商的 API 密钥设为环境变量,例如 OpenAI 的 OPENAI_API_KEY。

    export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
  3. 3编写代理代码

    将 README 的 Quickstart 示例复制到 Kotlin 源文件中,可按需更换 LLM 客户端。

  4. 4运行程序

    通过 IDE 或构建工具运行 main 函数,观察控制台输出的 AI 回复。

关键配置

配置项必填说明示例
OPENAI_API_KEY是OpenAI API 密钥,用于调用 GPT 模型sk-xxxxxxxx

如何确认成功

运行 main 函数后,控制台打印出 AI 的回复内容(如 'Hello! ...')。

常见问题

Q:如何切换到 Anthropic 或 Google 的模型?

A:替换 OpenAILLMClient 为对应的客户端(如 AnthropicLLMClient),并设置相应环境变量如 ANTHROPIC_API_KEY。

Q:Koog 支持哪些平台?

A:支持 JVM、JS、WasmJS、Android 和 iOS,通过 Kotlin Multiplatform 部署。

Q:需要安装什么依赖?

A:README 未提供具体依赖坐标,请参考官方文档 docs.koog.ai 获取构建配置。

注意事项

  • API 密钥应通过环境变量传入,不要硬编码在代码中。
  • 示例代码中的模型(GPT4o)可替换为其他支持的模型。
  • 更多安装和集成细节请查阅官方文档 https://docs.koog.ai。

核心亮点

  • 类型安全 DSL 定义代理,减少运行时错误
  • 内置容错和重试机制,提升生产稳定性
  • 跨平台支持,覆盖后端、移动端和浏览器

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 生态相对较新,第三方集成不如成熟框架丰富

适用场景

  • 企业级后端服务集成 LLM 智能客服
  • Android/iOS 移动端离线或在线 AI 助手
  • 浏览器端轻量级 AI 代理(如 Web 插件)

替代项目

LangChain4j、Spring AI、Ktor AI

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