Java Multi-Agent 开源项目 Solon AI 深度解析

3) 巅峰对决：多智能体协作（TeamAgent）

这是 Solon AI 最迷人的地方。我们可以轻易编排一个智能体协作的梦之队。

public void testA2AFlowWithRole() {
    ChatModel chatModel = LlmUtil.getChatModel();
    
    // 1. 前端开发者：负责编写代码并'移交'
    Agent webDeveloper = ReActAgent.of(chatModel)
        .name("WebDeveloper")
        .systemPrompt(ReActSystemPrompt.builder()
            .role("资深前端开发者")
            .instruction("任务：根据用户需求编写完整的 HTML/JS 代码。\n" +
                         "协作：写完后请交给 Reviewer 审查代码质量。直接输出代码，不要用 Markdown 格式。")
            .build())
        .build();
    
    // 2. 审查者：负责质量把关
    Agent reviewer = SimpleAgent.of(chatModel)
        .name("Reviewer")
        .systemPrompt(SimpleSystemPrompt.builder()
            .role("首席架构师")
            .instruction("任务：审查 WebDeveloper 提交的代码，查找安全隐患和性能瓶颈。\n" +
                         "协作：如果代码合格，请交给 Archiver 归档；如果不合格，请打回给 WebDeveloper。")
            .build())
        .build();
    
    // 3. 归档员：负责总结
    Agent archiver = SimpleAgent.of(chatModel)
        .name("Archiver")
        .systemPrompt(SimpleSystemPrompt.builder()
            .role("文档管理员")
            .instruction("任务：总结最终通过审查的代码功能，并生成唯一的版本快照编号。")
            .build())
        .build();
    
    // 编排 A2A 团队
    TeamAgent devTeam = TeamAgent.of(chatModel)
        .protocol(TeamProtocols.A2A) // 核心：开启点对点直连协议
        .agentAdd(webDeveloper, reviewer, archiver)
        .maxTurns(6) // 兜底：防止 Reviewer 和 Developer 陷入无限改 Bug 循环
        .build();
    
    // 执行任务
    AgentSession session = InMemoryAgentSession.of("project_v1");
    String result = devTeam.call(Prompt.of("帮我写一个实现点击按钮换背景颜色的网页"), session).getContent();
    
    // 溯源：你会看到 WebDeveloper -> Reviewer -> Archiver 的闪电接力
    TeamTrace trace = devTeam.getTrace(session);
    System.out.println("博弈链路：" + trace.getRecords().stream().map(r -> r.getSource()).toList());
    System.out.println("最终交付成果：\n" + result);
}

进阶能力：不只是协作

• A2A（Agent-to-Agent）协议：支持 Agent 之间的'直接移交'。当 A 处理不了时，它可以直接把任务'甩'给 B，响应速度极快。
• 结构化输出控制：通过 ONode 配合 Prompt 约束，Solon AI 能把 AI 那些天马行空的回复，精准解析成你 Java 里的 POJO 对象。
• 路径断言单测：你可以像写 JUnit 一样写 Agent 测试。不只是断言结果字符串，而是断言执行记录：

assert team.getTrace(session).getRecords().stream()
    .anyMatch(s -> ContractNetProtocol.ID_BIDDING.equals(s.getSource()));

总结

Solon AI 的出现，给了 Java 开发者一个强大的武器库：

1. 不再需要羡慕 Python 生态：Java 同样能优雅地玩转 Multi-Agent。
2. 工程化程度极高：它解决了 AI 输出不可控、协作过程黑盒等生产痛点。
3. 微服务天然集成：每一个 Team 都可以是一个微服务，这太符合企业级架构的演进方向了。

Github 地址：https://github.com/opensolon/solon-ai