#65 · 主分类： LLM应用框架
embabel-agent
面向JVM的Agent框架。发音为Em-BAY-bel /ɛmˈbeɪbəl/
项目最后更新：08/29/26
GitHub Stars
4.4K
Forks数量
430
贡献者数量
67
许可证
Apache-2.0
收录理由
JVM 生态里多数智能体框架都靠提示词链来驱动，Embabel 却走了另一条路。它允许你在自己的领域对象上定义强类型的 Action、Goal 和 Condition，由非 LLM 规划器在运行时动态重排、并行化这些步骤，因此能应对那些你从未显式写过的任务。框架构建在 Spring 之上，智能体只是普通的 bean，可以像往常一样注入持久化、事务和 AOP 逻辑，对熟悉 Spring 的团队来说上手非常自然。它既保留了强类型和可重构的代码风格，又允许在本地与托管模型之间灵活切换，兼顾成本与隐私，整体 API 设计也贴合 Spring 开发者的直觉。
相关文章
暂无针对该项目的文章。
如需补充新闻资讯、使用教程、应用测评等内容，欢迎 联系我们推荐选题或投稿。
同类热门项目
langchain
智能体工程平台。
dify
在一个协作工作区中构建Agentic工作流、RAG管道，支持丰富的AI模型和工具。可部署在云、VPC或自托管环境，团队无需重建技术栈即可从原型走向生产。
headroom
压缩工具输出、日志、文件和RAG块，再送入LLM。编码代理减少20% token，JSON减少60-95% token，答案不变。提供库、代理、MCP服务器。
litellm
最快的、最轻量的AI网关。Rust核心，Python SDK。以OpenAI（或原生）格式调用100多种LLM API，具备成本追踪、护栏、负载均衡和日志记录 [Bedrock, Azure, OpenAI, Anthropic, OpenAI, VertexAI, vLLM, Nvidia NIM]
llama_index
LlamaIndex 是领先的文档代理和 OCR 平台