2026年Solon AI：面向 Java 开发者的全栈智能体开发框架，功能强大更新不断！

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Solon AI 发布：面向 Java 开发者的全栈智能体框架

Solon AI 是一款面向 Java 开发者的全栈智能体（Agent）应用开发框架。它秉承 Solon 家族一贯的 “克制、高效、开放” 理念，向上抽象统一接口屏蔽模型差异，向下深度集成向量库、MCP 协议与复杂流控制。

核心理念与架构图谱

核心理念为一份代码，跨模型运行；极致轻量，从 Java 8 纵跳至 Java 26。核心架构图谱如下：

维度核心能力支持生态接入层统一 Chat / Generate / Embedding 模型接口 OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, QWen, Ollama, 豆包等… 感知层全链路 RAG、多格式文档加载、多向量库适配 Chroma, Milvus, ES, Redis, Qdrant… 执行层 MCP 协议、ACP 协议、Function Call、Skills 技能包实时天气、数据库操作、本地 CLI、自定义 Skill 大脑层 ReAct 自省推理、多智能体（Team）协作、AI - Flow 自动任务拆解、层级式协作、YAML 工作流

可开发的应用类型

Solon AI 能用来开发以下应用：通用自主智能体应用（比如：Manus、OpenOperator、Claude Code、OpenClaw）；智能助理与 RAG 知识库应用（比如：Dify、Coze）；多 Agent 协作的任务编排应用（比如：AutoGPT、MetaGPT）；业务驱动的受控流程审批应用（比如：智能版钉钉审批流、SAP 智能模块）；结构化数据处理与 ETL 应用（比如：Instabase、Unstructured.io）；实时数据智能看板应用（比如：Text - to - SQL 类应用）；自动化测试与质量保障应用（比如：GitHub Copilot Workspace）；低代码/可视化 AI 工作流平台（比如：LangFlow、Flowise）等。

智能体综合示例项目

SolonCode（基于 Java8 实现的 “Claude Code” 或 “OpenCode”），项目地址为：https://gitee.com/opensolon/soloncode；https://gitcode.com/opensolon/soloncode；https://github.com/opensolon/soloncode。SolonClaw（基于 Java8 实现的 “OpenClaw” 或 “Moltbot”），项目地址为：https://gitee.com/opensolon/solonclaw；https://gitcode.com/opensolon/solonclaw；https://github.com/opensolon/solonclaw。

最近更新内容

最近 Solon AI 有诸多更新，包括新增 solon - ai - repo - dashvector - official 插件；添加 solon - ai - core ChatModel.getModel 方法；添加 solon - ai - core ChatModel.getProvider 方法；添加 solon - ai - core ChatOptions.name 方便 agent 传递 name（打印日志）；添加 solon - ai - core 基于语义的分割器 SemanticSplitter；添加 solon - ai - core AiConfig.name, description 配置属性（用于管理显示）；添加 solon - ai - agent AgentRequest.callAsync 异步调用方法；添加 solon - ai - agent AgentResponse.getTrace 方法；添加 solon - ai - agent SummarizationInterceptor.copyWith 方法（方便复制实例并调整限制）；添加 solon - ai - harness HarnessProperties.models 配置属性（替代 chatModel）；添加 solon - ai - harness 子代理切换模型的能力；添加 solon - ai - harness HarnessProperties.removeModel 方法；优化 solon - ai - core RepositoryTool 增加重排支持；优化 solon - ai - core OllamaEmbeddingDialect.matched 添加 endsWith 匹配；优化 solon - ai - core MethodToolProvider 允许是否使用自身的 ToolProvider 内容（同时优化 AbsSkill，AbsToolProvider）；优化 solon - ai - agent ReActAgent 流块输出；优化 solon - ai - cli TodoSkill 提示词；调整 solon - ai - cli 取消 TerminalSkill.undo 工具（几乎用不到，由 git 控制）；调整 solon - ai - harness 取消 SESSION_DEFAULT（由应用侧处理）；调整 solon - ai - harness 去除 getVersion 方法（由应用侧定义）；调整 solon - ai - harness CLAUDE.md 更名为 CODE.md（内部自动生成）；修复 solon - ai - core MethodExecuteHandler 当 llm.args 嵌套非规范 json 时出错的问题（比如，非规范控制符）；修复 solon - ai - core ChatResponseDefault.isEmpty 可能识别失败的问题（不同 llm 情况较多）；调整 solon - ai - harness HarnessProperties.restApis 更名为 apiServers；取消 chatModel（由 models 替代）；修复 solon - ai - agent FileAgentSession.getSessionId 可能为空的问题；修复 solon - ai - skill - web CodeSearchTool 失效的问题（mcp.exa.ai 变了地址）；修复 solon - ai - harness TaskOp jsonSchema 问题（可能造成 multitask 调度失败）。

核心模块体验

ChatModel（通用大语言模型 LLM 调用接口）

支持同步、流式（Reactive）调用，内置方言适配，工具（Tool），技能（Skill），会话记忆（ChatSession）等能力。示例代码如下：

ChatModel chatModel = ChatModel.of(“http://127.0.0.1:11434/api/chat").provider("ollama") //需要指定供应商，用于识别接口风格（也称为方言）.model(”qwen2.5:1.5b“).defaultSkillAdd(new ToolGatewaySkill()).build();//同步调用，并打印响应消息AssistantMessage result = ChatchatModel.prompt(”今天杭州的天气情况？“).options(op -> op.toolAdd(new WeatherTools())).call().getMessage();System.out.println(result);//响应式调用chatModel.prompt(”hello“).stream(); //Publisher

Skills（Solon AI Skills 技能）

示例代码如下：

Skill skill = new SkillDesc(”order_expert“).description(”订单助手“).isSupported(prompt -> prompt.getUserMessageContent().contains(”订单“)).instruction(prompt -> return ”按常规流程处理订单查询。“;}).toolAdd(new OrderTools());chatModel.prompt(”我昨天的订单到哪了？“).options(o -> o.skillAdd(skill)).call();

RAG（知识库）

提供从加载（DocumentLoader）、切分（DocumentSplitter）、向量化（EmbeddingModel）到检索重排（RerankingModel）的全链路支持。示例代码如下：

//构建知识库EmbeddingModel embeddingModel = EmbeddingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).batchSize(10).build();RerankingModel rerankingModel = RerankingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).build();InMemoryRepository repository = new InMemoryRepository(TestUtils.getEmbeddingModel()); //3.初始化知识库repository.insert(new PdfLoader(pdfUri).load());//检索List 
  
    
    
      docs = repository.search(query);//如果有需要，可以重排一下docs = rerankingModel.rerank(query, docs);//提示语增强是ChatMessage message = ChatMessage.ofUserAugment(query, docs);//调用大模型chatModel.prompt(message).call();

MCP (Model Context Protocol)

深度集成 MCP 协议（MCP_2025_06_18），支持跨平台的工具、资源与提示语共享。示例代码如下：

//服务端@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = ”/mcp“) public class MyMcpServer }//客户端McpClientProvider clientProvider = McpClientProvider.builder().channel(McpChannel.STREAMABLE).url(”http://localhost:8080/mcp").build();

Agent (基于计算流图的智能体体验)

Solon AI Agent 将推理逻辑转化为图驱动的协作流，支持 ReAct 自省推理和多智能体 Team 协作。示例代码如下：

//自省智能体：ReActAgent agent = ReActAgent.of(chatModel) // 或者用 SimpleAgent.of(chatModel).name(“weather_expert”).description(“查询天气并提供建议”).defaultToolAdd(weatherTool).build();agent.prompt(“今天北京适合穿什么？”).call(); // 自动完成：思考 -> 调用工具 -> 观察 -> 总结// 组建团队智能体：通过协议（Protocol）自动编排成员角色TeamAgent team = TeamAgent.of(chatModel).name(“marketing_team”).protocol(TeamProtocols.HIERARCHICAL) // 层级式协作（6种预置协议）.agentAdd(copywriterAgent) // 文案专家.agentAdd(illustratorAgent) // 视觉专家.build();team.prompt(“策划一个深海矿泉水的推广方案”).call(); // Supervisor 自动拆解任务并分发给对应专家

Agent Harness

Solon AI Harness 是一个高性能的智能体 “马具（Harness）” 框架。作为底层核心，它已在 SolonCode CLI 项目中经过了三个月的深度打磨与实战验证。示例代码如下：

HarnessProperties harnessProps = new HarnessProperties(“.tmp/”);harnessProps.addTools(ToolPermission.TOOL_PI); //设定工具权限harnessProps.addModel(null); //设定大模型配置ChatModel chatModel = ChatModel.of(harnessProps.getChatModel()).build();AgentSessionProvider sessionProvider = new AgentSessionProvider() };HarnessEngine engine = HarnessEngine.builder().properties(harnessProps).chatModel(chatModel).sessionProvider(sessionProvider).build();AgentSession session = engine.getSession(HarnessEngine.SESSION_DEFAULT);//— 用主代理模式engine.getMainAgent().prompt(prompt).session(session) //没有，则为临时会话.options(o -> {o.toolContextPut(HarnessEngine.ATTR_CWD, “xxx”); //按需，动态指定工作区（没有，则为默认工作区）}).call();

Ai Flow（流程编排体验）

模拟 Dify 的低代码流式应用，将 RAG、提示词增强、模型调用等环节 YAML 化编排。示例代码如下：

id: demo1layout:- type: “start”- task: “@VarInput”meta:message: “Solon 是谁开发的？”- task: “@EmbeddingModel”meta:embeddingConfig: # “@type”: “org.noear.solon.ai.embedding.EmbeddingConfig”provider: “ollama”model: “bge - m3”apiUrl: “http://127.0.0.1:11434/api/embed"- task: ”@InMemoryRepository“meta:documentSources:- ”https://solon.noear.org/article/about?format=md"splitPipeline:- “org.noear.solon.ai.rag.splitter.RegexTextSplitter”- “org.noear.solon.ai.rag.splitter.TokenSizeTextSplitter”- task: “@ChatModel”meta:systemPrompt: “你是个知识库”stream: falsechatConfig: # “@type”: “org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig”provider: “ollama”model: “qwen2.5:1.5b”apiUrl: “http://127.0.0.1:11434/api/chat"- task: ”@ConsoleOutput“# FlowEngine flowEngine = FlowEngine.newInstance();# …# flowEngine.eval( ”demo1“);

项目仓库与官网地址

项目仓库地址：gitee：https://gitee.com/opensolon/solon - ai；gitcode: https://gitcode.com/opensolon/solon - ai；github：https://github.com/opensolon/solon - ai。官网地址为：https://solon.noear.org/article/learn - solon - ai。