🚀 声明式开发
像注入 Service 一样注入 Agent，彻底屏蔽 LangChain4j 复杂的初始化与低级 API 调用。
Astrsomn 星梦一行注解，即刻开启 AI 进化
基于 LangChain4j 深度封装，将复杂的 AI 链路转化为一行注解的极致体验。 为 Java 开发者打造标准化、生产级可用的 AI 集成底座。
在企业级生产环境下，AI 的挑战不在于“模型本身”，而在于如何稳定、安全、可控地连接业务。
Astrsomn 是一套完整的 AI 生态闭环： 从
astrsomn-core的底层抽象，到astrsomn-starter的无感集成，再到astrsomn-server的中心化治理，我们为 Java 开发者提供了一套开箱即用的“AI 工业底座”。
Astrsomn 采用分层解耦架构，确保系统在高并发业务场景下的高可用与易扩展。
| 层级 | 核心组件 | 技术特性 |
|---|---|---|
| 接入层 (Access) | @Astro Annotation / Starter | 零侵入式 Bean 注入，支持多 Agent 实例隔离 |
| 编排层 (Orchestration) | AstroAssistantFactory | 动态构建 AiServices，支持 LLM/Streaming 模式切换 |
| 能力层 (Capabilities) | DynamicToolProvider / MCP | 跨协议工具调用，支持 Spring Bean 方法实时转化为 Tool |
| 治理层 (Governance) | AssistantCacheManager | 内存态管理、Prompt 版本快照、多环境配置下发 |
最简单的接入方式。通过 @Astro 注解，框架会自动从配置中心检索参数，并完成 Agent 的生命周期管理与模型装配。
@Service
public class OrderService {
// 自动装配：框架根据 agentKey 自动检索配置并注入缓存实例
@Astro(agentKey = "order-handler", envCode = "prod", temperature = 0.3)
private OrderCreateAssistant orderAssistant;
public String createOrder() {
// 像调用普通方法一样执行 AI 任务
return orderAssistant.chat("帮我买一个 iPhone17", UUID.randomUUID().toString());
}
}更灵活的管控方式。当你的业务需要根据运行时上下文（如动态调整历史消息数、切换工具策略）来构建 Assistant 时，可以使用 AstroAssistantFactory。
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class TaskService {
private final AstroAssistantFactory assistantFactory;
public String createTask() {
// 1. 动态构建请求参数
var param = AstroChatRequest.of(TaskCreateAssistant.class, "deepseek-sensor");
param.setMaxHistoryMessages(5); // 运行时调整上下文长度
param.setToolStrategy(new ToolStrategy()); // 动态指定工具策略
// 2. 通过工厂获取/创建 Assistant（内置 AssistantCacheManager 性能优化）
TaskCreateAssistant assistant = assistantFactory.createAssistant(param);
return assistant.chat("帮我创建一个任务，执行人是刘慧鹏", UUID.fastUUID().toString());
}
}