从 Chatbot 到 Agent
微软最近发布的 Copilot Cowork 在技术圈引起了广泛关注。它不再仅仅是代码补全插件，而是演变为具备协作能力的'同事'。基于大模型构建，它现在能像真人一样处理复杂任务。
作为开发者，不仅要会用，更要懂得背后的原理。今天我们来拆解一下 Copilot Cowork 的核心逻辑，并教你如何利用 Kotlin 和 大模型 API 构建一个属于自己的简易 AI Agent。
从 Chatbot 到 Agent
传统的 Copilot 就像一个实习生，你给它一个指令，它执行一个动作。而 Copilot Cowork 更像是一个成熟的合作伙伴。它具备了 感知（Perception）、规划（Planning） 和 执行（Execution） 的完整闭环。
- 感知：读取邮件、文档、代码仓库。
- 规划：拆解任务，决定先做什么后做什么。
- 执行：调用工具，生成内容，发送反馈。
这种能力的背后，是大模型的进化。微软这次选择了 Claude，看中的就是它在长文本处理和逻辑推理上的优势。
实战：用 Kotlin 手搓一个 AI Agent
Copilot Cowork 是闭源的，但我们可以利用大模型 API 来模拟它的工作流。为了保证调用的稳定性和成本控制，推荐使用稳定且高性价比的中转服务。
API 选型考量
构建 Agent 需要频繁调用大模型进行推理。选择稳定的 API 服务商至关重要：
- 接口兼容：支持标准的 OpenAI SDK，迁移成本几乎为零。
- 模型全：支持主流模型，如 GPT 系列及 Claude 3.5 Sonnet，让你在同一接口下体验不同模型的优势。
- 专线优化：Agent 的运行依赖于多次连续的 API 调用，任何一次失败都可能导致任务中断。专线优化能有效保障复杂任务链的执行。
代码实现
下面是一个简单的 Kotlin 示例，展示如何通过 HTTP 请求调用大模型 API 来模拟一个简单的任务规划 Agent。
import okhttp3.MediaType.Companion.toMediaType
import okhttp3.OkHttpClient
import okhttp3.Request
import okhttp3.RequestBody.Companion.toRequestBody
import org.json.JSONObject
import java.util.concurrent.TimeUnit
// 配置 API Key
const val API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
// 替换为你的 API Key
const val BASE_URL = "https://api.example.com/v1/chat/completions"
val client = OkHttpClient.Builder()
.connectTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)
.readTimeout(, TimeUnit.SECONDS)
.build()
{
task =
println()
plan = think(task)
println()
}
: String {
prompt = .trimIndent()
jsonBody = JSONObject().apply {
put(, )
put(, org.json.JSONArray().put(JSONObject().apply {
put(, )
put(, prompt)
}))
}.toString()
request = Request.Builder()
.url(BASE_URL)
.addHeader(, )
.addHeader(, )
.post(jsonBody.toRequestBody(.toMediaType()))
.build()
client.newCall(request).execute().use { response ->
(!response.isSuccessful) RuntimeException()
responseBody = response.body?.string()
jsonResponse = JSONObject(responseBody)
jsonResponse.getJSONArray().getJSONObject()
.getJSONObject().getString()
}
}