Kotlin AI Agents with Koog：在 JVM 上构建 Agentic AI 应用程序

资源截图

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：2小时47米

你将学到什么

• 使用 Koog（JetBrains 的开源 JVM 代理框架）在 Kotlin 中构建可用于生产的 AI 代理，从第一个代理到已部署的服务。
• 为代理提供真正的功能：自定义工具、工具调用、结构化类型输出以及您设计和控制的多步骤图形工作流程。
• 通过 Ollama 使用本地模型在您自己的计算机上免费运行代理 – 学习和实验无需支付 API 费用。
• 使代理可靠且智能：添加持久性、历史压缩、跨会话内存以及可从您自己的文档中获取答案的 RAG。
• 通过 MCP 服务器将代理连接到外部世界，并在对话中在 OpenAI 和本地模型之间切换，而不会丢失历史记录。
• 使用 Ktor 将代理部署为真正的 Web 服务，然后添加可观察性、护栏和基本评估以提高生产信心。
• 通过清晰的心智模型，了解 AI 代理的真正含义 – 代理循环、自主性以及它们与普通的 LLM 呼叫有何不同。
• 跨平台应用您的技能：Koog 是 Kotlin 多平台，因此相同的代理代码可以针对 JVM 后端、Android 和 iOS

大多数 AI 代理教程都假设您将学习 Python。但如果您基于 JVM（Android、Spring、Ktor 或任何 Kotlin 后端）进行构建，仅仅为了添加 AI 功能而切换语言是没有意义的。本课程采用不同的路径：您将使用 Koog（JetBrains 的开源代理框架）完全在 Kotlin 中构建真正的、可用于生产的 AI 代理。

Koog 是专门为 JVM 构建的，使用类型安全的 Kotlin DSL，而不是大多数课程涵盖的松散类型的 Python 框架。这意味着您在这里构建的 AI 代理可以直接进入您已经使用的应用程序，并具有 JVM 世界所期望的工具、结构和可靠性。而且由于 Koog 1.0 附带稳定的核心，因此您所学到的内容是为了持久而构建的，而不是在下一个版本中破坏。

您不仅仅是观看幻灯片。从第一堂课开始，你就开始编写代码。我们首先揭秘人工智能代理到底是什么——它与单个 LLM 调用有何不同、代理循环如何工作以及自主权从何而来。然后，您只需几行代码即可构建您的第一个工作代理，并通过一个又一个讲座将其发展为您可以真正部署的东西。

在此过程中，您将学习如何：

• 创建您自己的工具并让代理调用它们来采取实际行动
• 从模型中获取结构化、类型化的输出，而不是脆弱的文本解析
• 使用 Koog 的图形策略设计多步骤工作流程，并完全控制流程
• 通过持久性、历史压缩和跨会话内存使代理变得可靠
• 构建 RAG 系统，以便您的代理根据您自己的文档回答问题，而不仅仅是其训练数据
• 通过 MCP 连接到外部工具，并在对话中在云端和本地模型之间切换
• 使用 Ktor 将您的代理部署为真正的 Web 服务，然后添加可观察性、护栏和基本评估

我关心的一点是：您无需花费一分钱 API 费用即可完成整个课程。 Koog 与 Ollama 集成，因此您可以在学习时在本地免费运行功能强大的模型。 OpenAI 密钥对于一些讲座很有用，但它是可选的，而不是付费专区。

一切都是围绕一个项目构建的 – 一个名为 Dev Helper 的开发人员助手 – 与您一起成长。每个部分在检查点都附带完整的源代码，因此您可以跟随或直接跳到任何阶段。有一些测验可以强化概念，还有一个最终项目可以使代理成为您自己的代理。

到最后，您将不仅仅是理论上理解人工智能代理。您将从头开始构建一个，为其提供工具和内存，将其连接到外部世界，然后部署它 – 一切都在 Kotlin 中，在您已经知道的堆栈上。