第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 Day 01：開啟 Kotlin AI Agent 開發之旅

在人工智慧快速發展的今天，開發者面臨著如何快速、穩定地建構 AI 應用的挑戰。從 ChatGPT 的爆紅到各種 LLM 模型的百花齊放，我們見證了 AI 技術的革命性突破。然而，如何將這些強大的 AI 能力整合到實際的應用系統中，仍然是許多開發者頭痛的問題。今天，我們將開始一起探索 JetBrains 推出的革命性 AI 框架 —— Koog

什麼是 Koog？

Koog 是由 JetBrains 開發的Kotlin AI Agent 框架，專門用於建構和運行 AI Agent 應用。它不僅僅是另一個 AI 框架，而是一個經過精心設計的企業級解決方案，讓 Kotlin 開發者能夠輕鬆地建立複雜、可靠的 AI 應用。

為什麼選擇 Koog？ Koog 將 Kotlin 的類型安全、協程 (Coroutine) 支援和現代語言特性與 AI 開發完美結合，提供了一個既強大又易用的開發平台。目前 Koog 最新的版本為 0.3.0

核心設計理念

Koog 的設計理念可以歸納為幾個關鍵原則

1. Kotlin First

完全使用 Kotlin 編寫，充分利用 Kotlin 的語言特性
類型安全的 API 設計，減少運行時錯誤
原生協程支援，處理異步操作更加優雅

2. 多平台支援

支援 JVM、JavaScript 和 WasmJS 平台
一套程式碼，多平台部署
適應不同的執行環境需求

3. 企業級架構

模組化設計，可按需選擇功能
豐富的監控和日誌功能
完整的錯誤處理和復原機制

Koog 的核心特色

🤖 多 LLM 提供商整合

Koog 最大的優勢之一是其對多個 LLM 提供商的原生支援

OpenAI：GPT 系列模型
Anthropic：Claude 系列模型
Google：Gemini 系列模型
Ollama：Ollama 在本機執行的模型
OpenRouter：統一接入多種模型的路由服務

這種多元化的支援讓開發者可以

根據不同任務選擇最適合的模型
實現成本優化的智慧路由
建立備援機制，提高系統可用性

🛠️ 強大的工具系統

Koog 提供了豐富的工具系統，讓 AI Agent 不僅能夠對話，還能執行實際的操作

內建工具

SayToUser：向用戶輸出訊息
AskUser：請求用戶輸入
ExitTool：優雅地結束對話

自定義工具

簡單的 API 設計，快速建立自定義功能
類型安全的參數定義
異步操作支援

MCP (Model Context Protocol) 整合

支援業界標準的 MCP 協定
可整合 Google Maps、Playwright 等第三方工具
豐富的工具生態系統

🧠 智慧記憶體系統

Koog 的記憶體系統讓 AI Agent 具備了學習和記憶能力

持久化存儲：支援檔案系統和資料庫存儲
加密存儲：保護敏感資料的安全性
作用域管理：靈活的記憶體範圍控制
知識累積：讓 Agent 在對話中不斷學習

📊 企業級監控

在生產環境中，監控和可觀測性至關重要

OpenTelemetry 整合：業界標準的監控解決方案
詳細的執行追蹤：了解每個請求的執行過程
效能指標收集：監控系統效能和成本
自定義指標：根據業務需求定製監控內容

Kotlin 生態系統的獨特價值

為什麼選擇 Kotlin 進行 AI 開發？

現代語言特性
- 預設為 Null Safety 避免 NullPointerException
- 數據類別自動生成 equals、hashCode 等方法
- 擴展函數讓 API 更直觀易用
JVM 生態系統優勢
- 可直接使用 Spring Boot、Kafka、Redis 等相關成熟組件
- 豐富的監控工具：Micrometer、Prometheus、Grafana
- 成熟的部署方案：Docker、Kubernetes
效能優勢
- 編譯為 JVM bytecode，執行效能優於 Python
- 協程 (Coroutine) 比傳統執行緒更輕量級，適合 I/O 密集型應用
- GC 調校成熟，適合長時間運行的服務
開發者體驗
- IntelliJ IDEA IDE 的強大支援
- 優秀的除錯和性能分析工具
- 豐富的靜態分析和程式碼品質檢查

架構設計差異

Koog 採用了更加模組化和可擴展的架構設計

// Koog 的簡潔 API 設計
val agent = AIAgent(
    executor = simpleOpenAIExecutor(apiKey),
    systemPrompt = "你是一個友善的 AI 助手，用正體中文回答問題",
    llmModel = OpenAIModels.Chat.GPT4_1
)

val result = agent.run("你好！請介紹一下自己")

這種設計的優勢在於

簡潔直觀：API 設計符合 Kotlin 開發者的習慣
類型安全：編譯時檢查，減少運行時錯誤
易於測試：良好的依賴注入支援
可擴展性：插件化的功能擴展機制

豐富的配置選項

Koog 提供了細粒度的配置控制

溫度控制：調整回應的創造性
迭代次數限制：防止無限循環
模型選擇策略：動態選擇最適合的模型
快取策略：優化效能和成本

規劃的文章列表

Day 01：開啟 Kotlin AI Agent 開發之旅 (本篇)
Day 02：動手建立你的第一個 Koog AI 應用
Day 03：學會與 AI 對話：Koog 提示工程入門
Day 04：多 LLM 供應商整合
Day 05：賦予 AI 動手能力：工具系統入門
Day 06：調校你的 AI：深入解析 Agent 核心參數
Day 07：打造更穩健的 AI：錯誤處理基礎
Day 08：技術整合實戰：建立 AI 客服機器人
Day 09：讓 AI 更強大：開發能與外部世界互動的工具
Day 10：讓 AI 看見世界：圖像內容處理
Day 11：讓 AI 讀懂文件：文件內容處理
Day 12：讓 AI 聽懂聲音：音訊內容處理
Day 13：省錢又高效：學會使用提示快取
Day 14：賦予 AI 記憶：實現個人化服務的關鍵
Day 15：洞察 AI 的內心：掌握 Agent 的事件與生命週期
Day 16：策略路由：根據問題類型選擇最適合的 Agent
Day 17：流式處理與即時回應
Day 18：服務不中斷：建立智慧模型路由與容錯機制
Day 19：為 AI 裝上儀表板：OpenTelemetry 監控入門
Day 20：融入企業開發：將 Koog 整合到 Spring Boot
Day 21：MCP協定整合：擴展Agent的外部工具生態
Day 22：讓長任務不再怕中斷：Agent 狀態保存與恢復
Day 23：AI 的安全必修課：保護金鑰與用戶隱私
Day 24：Agent 資源池化與效能管理
Day 25：測試策略與品質保證
Day 26：上線實戰：將 AI 應用部署到生產環境
Day 27：自動化流程第一步：串連多個工具解決問題
Day 28：讓流程更智能：為工作流程加入條件與分支
Day 29：AI 團隊協作：建立一個雙 Agent 系統
Day 30：終極擴展：認識插件系統與自定義執行器
Day 31：AI 上線後：生產環境的維運與監控
Day 32：旅程的終點與新起點：Koog 學習總結與未來展望

總結

今天我們全面介紹了 Koog Kotlin AI 框架的核心特色和優勢。從多 LLM 整合能力到企業級的監控功能，從簡潔的 API 設計到強大的工具系統，Koog 為 Kotlin 開發者提供了一個完整的 AI 應用開發解決方案

下一篇文章我們將開始實際動手，學習如何設定 Koog 開發環境，並建立我們的第一個 AI Agent

參考文件

Koog 官方文件

支持創作

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圖片來源：AI 產生