ai4j

用 Java 8+ 统一接入多家大模型，快速构建智能 Agent 和编码助手。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 对话助手 🍴 复刻 56 🐛 待处理 5 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 439
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

ai4j 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类对话助手
开发团队LnYo-Cly
官网地址https://lnyo-cly.github.io/ai4j
GitHubhttps://github.com/LnYo-Cly/ai4j
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
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Java
技术栈/模型agent,anthropic,chatglm,chatgpt,coding-agent,dashscope,deepseek,embedding,function-calling,hunyuan,java,mcp,ollama,openai,rag,runtime,sdk,spring-boot,vector-database
GitHub 星标★ 439
上线时间2024-08-17 00:00:00
代码更新2026-10-13
仓库体积10.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ai4j 是一个面向 Java 8+ 的 agentic SDK，旨在为 Java 开发者提供统一的 LLM 访问接口，支持 OpenAI、Anthropic、DashScope、Doubao、DeepSeek 等多种主流模型。它解决了 Java 生态中缺乏成熟 AI Agent 开发框架的问题，核心能力包括 Tool Calling（函数调用）、MCP（模型上下文协议）、RAG（检索增强生成）、Agent 运行时，以及内置的 Coding Agent CLI/TUI/ACP 工具。开发者可以用它快速构建智能对话助手、自动化编码工具等复杂 AI 应用，无需在多个 API 之间切换。项目处于早期阶段，但功能覆盖面广，适合希望用 Java 原生开发 AI 应用的团队。

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 ★ 439

使用教程

难度：进阶 约 30 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • JDK 8+
  • Maven 或 Gradle

安装与启动步骤

  1. 1装开发套件

    官方给了安装脚本，Windows 用 Git Bash 也能跑。

    curl -fsSL https://lnyo-cly.github.io/ai4j/install.sh | sh

  2. 2拉示例工程

    先从最简单的对话示例跑通。

  3. 3接一个模型服务

    填兼容接口的地址与 key。

  4. 4试工具调用与 RAG

    这两块是它的重点，各跑一个示例。

如何确认成功

示例工程能跑通一次带工具调用的对话，且换成另一家模型只需改配置

注意事项

  • 它面向仍在使用 JDK 8 的国内团队，这是它与多数 Agent 框架的关键差异。
  • JDK 8 意味着不能用新语法与新库，能力边界要提前确认。
  • 沙箱与长时任务治理是它的差异点，值得单独看。
  • 文档以中文为主，示例贴合国内模型服务。

核心亮点

  • 统一 API 接入多家主流 LLM（OpenAI/Anthropic/DeepSeek 等），降低切换成本
  • 内置 Tool Calling 和 MCP 支持，方便扩展工具调用和外部系统集成
  • 提供完整的 Coding Agent CLI/TUI，开箱即用，降低上手门槛

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态待观察
  • 部分高级功能（如 RAG、Agent Runtime）的稳定性和最佳实践尚未验证

适用场景

  • Java 后端服务集成 AI 对话能力
  • 构建企业内部智能助手或自动化工具
  • 开发基于 Agent 的代码生成和审查工具

替代项目

LangChain4j、Spring AI、OpenAI Java Client

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