★ FEATURED ARTICLE 1. 项目概述为什么 Java 还能做 AI Agent这不是“复古”而是“务实”最近在几个技术社区里看到不少人在问“Java 做 AI Agent是不是搞错了语言”——这问题我去年也问过自己。当时手头有个面向金融风控场景的实时决策系统要求高并发、强事务、可审计、能热更新还要对接大量遗留的 Spring Boot 微服务和 Oracle 数据库。团队里有人提议直接上 Python LangChain结果一跑压测就卡在 GIL 线程锁和 JVM 外内存管理上另一拨人想用 Rust 重写核心引擎但三个月连基础 SDK 兼容都没搞定。最后我们硬着头皮用 Java 从零搭了一套轻量级 AI Agent 框架代号JavaManus取自 Latin “manus” 手寓意“可掌控的手工智能”上线半年稳定支撑日均 4200 万次推理调用平均响应延迟 83msJVM GC 频率控制在每小时 ≤2 次。它不是为了挑战 Python 的生态广度而是解决一个具体问题当 AI 能力必须嵌入到已有企业级 Java 生态中时如何不推倒重来也不妥协稳定性与可观测性JavaManus 的核心定位非常清晰它不封装大模型 API不提供可视化编排界面不内置 RAG 向量库——它只做三件事任务生命周期管理、工具链动态装配、执行上下文隔离。所有模型调用、向量检索、函数执行都作为“外部能力”通过标准接口注入。这种设计让框架本身只有 237 行核心代码不含注释却能在某银行信贷审批系统里无缝替换掉原有规则引擎在某制造企业的设备预测性维护平台中把 LLM 决策结果自动转为 Spring State Machine 的状态跃迁指令。关键词“Java”“AI Agent”“框架设计”背后其实是企业级系统对确定性、可追溯性、线程安全的刚性需求。如果你正面临类似场景——比如要给一个运行了 8 年的 ERP 系统增加智能工单分派能力或者需要让客服对话机器人输出的结果能直接触发 Kafka 事件并写入审计日志——那么 JavaManus 的思路比“学个新语言再重构”更值得你花两小时读完。2. 整体架构设计放弃“全能胶水”拥抱“最小契约”2.1 为什么不用 Spring AI 或 LangChain4j这是 JavaManus 设计前最烧脑的决策点。我拉出三台测试机分别部署了 Spring AI 1.0.0-M5、LangChain4j 0.26.0 和我们手写的原型框架在相同硬件16C32GOpenJDK 21下跑 1000 并发的“多跳工具调用”压测模拟用户问“上季度华东区销售额前三的产品它们的库存是否低于安全阈值”需查 BI 接口 → 调库存服务 → 比对阈值 → 生成结论。结果很意外Spring AI 平均延迟 192msLangChain4j 167ms而原型仅 89ms。深入看线程堆栈发现两者都在做同一件事为每个请求创建完整的 Spring Context 或 Chain 实例。Spring AI 默认启用Async异步代理导致每次调用都触发 CGLIB 字节码增强LangChain4j 的ToolExecutor内部用ConcurrentHashMap缓存工具实例但在高并发下频繁触发 resize 锁竞争。这不是 bug而是设计哲学差异——它们默认假设“AI 是独立服务”而 JavaManus 的前提却是“AI 是现有服务的一个能力插件”。所以 JavaManus 的第一原则是零运行时依赖注入零反射代理零动态字节码生成。整个框架只依赖 JDK 21 的java.util.concurrent和java.net.http用于 HTTP 工具调用连 SLF4J 都没引入——日志直接用System.Logger。所有扩展点都通过函数式接口定义FunctionalInterface public interface ToolExecutorT { // 输入原始用户消息 上下文变量 // 输出执行结果支持流式/非流式 CompletableFutureToolResult execute(String input, MapString, Object context); }这个接口看似简单但决定了整个框架的弹性。比如某客户要求接入内部的 COBOL 主机交易系统我们只需实现一个CobolHostToolExecutor把 JSON 请求转成 EBCDIC 字节数组走 IBM CICS 通道调用返回结果再解析——全程不碰框架任何类也不改一行配置。而 Spring AI 要做到这点得重写AiModel实现、覆盖ChatClient构建逻辑、绕过RetryTemplate的默认策略……工程成本翻倍。2.2 核心组件拆解三个类撑起整个骨架JavaManus 的核心代码实际只有三个类加起来不到 300 行但每个都直击企业级 AI 集成的痛点AgentRuntimeAgent 的“心脏”。它不管理模型只管理执行流。接收用户输入后先调用Planner用户注入的策略类生成执行计划如[QuerySalesData, CheckInventory, FormatResponse]再按顺序调度ToolExecutor。关键设计是它的execute()方法返回CompletableFutureAgentResponse且强制要求所有工具执行器也返回 CompletableFuture——这保证了整个链路可被统一熔断、降级、超时控制。我们在线上用 Micrometer 注册了agent.execution.duration指标当某个工具调用耗时超过 5s自动触发FallbackToolExecutor返回预设兜底话术而不是让整个请求卡死。ExecutionContextAgent 的“工作台”。它是个不可变的MapString, Object包装类但做了两件关键事线程局部存储ThreadLocal绑定每次AgentRuntime.execute()调用都会创建新的ExecutionContext实例并绑定到当前线程。这样在工具执行器里你可以安全地调用ExecutionContext.get(userId)获取当前会话用户而不用担心多线程污染。自动上下文透传当ToolExecutor需要调用下游服务如查数据库框架会自动把ExecutionContext中标记为Propagate的键值对注入到 HTTP Header 或 Kafka Message Header 中。某客户用这个特性实现了“全链路审计日志”——从用户提问开始每个工具调用的输入/输出、耗时、操作人都自动打上同一traceId最终汇聚到 ELK。ToolRegistryAgent 的“工具箱”。它本质是个ConcurrentHashMapString, ToolExecutor?但提供了两个企业级刚需功能热注册/注销通过register(String name, ToolExecutor? executor)和unregister(String name)可在运行时动态增删工具。某物流客户在大促期间临时启用了“实时运单轨迹预测”工具活动结束立即下线全程无需重启服务。工具元数据管理每个注册的工具必须提供ToolMetadata含名称、描述、参数 Schema框架会自动生成 OpenAPI 3.0 格式的/tools端点。运维人员用 Swagger UI 就能看清当前有哪些工具可用、怎么调用比翻代码快十倍。这三个类之间没有继承关系不共享状态只通过明确的接口交互。这意味着你可以把AgentRuntime部署在 Kubernetes 的独立 Pod 里把ToolExecutor部署在 Service Mesh 的 Sidecar 中甚至把ExecutionContext存储在 Redis 里实现跨节点上下文共享——架构自由度完全由你掌控。2.3 与主流方案的本质差异一张表说清选型逻辑维度JavaManusSpring AILangChain4jPython LangChain核心目标嵌入现有 Java 系统快速构建 AI 应用Java 生态 LangChain 兼容最大化模型生态接入线程模型显式 CompletableFuture 链式调用Async代理 线程池ExecutorService封装GIL 限制下的多进程/异步上下文管理不可变ExecutionContext ThreadLocalChatMemory抽象需自行实现存储ChatMemoryMessageStoreConversationBufferMemory内存级工具集成函数式接口零反射Tool接口 Spring Bean 扫描Tool接口 ToolProviderBaseTool类 装饰器可观测性内置 Micrometer 指标 MDC 日志透传依赖 Spring Boot Actuator 扩展需手动集成 Micrometer依赖第三方库如 Langfuse典型适用场景金融风控、ERP 智能化、IoT 设备管理新建 Spring Boot AI 服务迁移 Python LangChain 项目快速 PoC、研究型项目这张表不是贬低谁而是帮你判断如果你的系统已经重度依赖 Spring Cloud Alibaba 的 Nacos 配置中心、Sentinel 流控、Seata 分布式事务那么强行切到 Python 生态光是“如何让 LLM 调用结果参与 Seata 全局事务”就够你研究两周。JavaManus 的价值就是让你用熟悉的 Java 工程实践去驾驭 AI 能力。3. 核心细节解析从“Hello World”到生产就绪的 7 个关键点3.1 第一步定义你的第一个工具——别急着连大模型很多新手一上来就想集成 OpenAI结果卡在 API Key 管理、Rate Limit 重试、Token 计数上。JavaManus 的建议是先用一个本地工具验证框架流程。比如实现一个TimeToolExecutorpublic class TimeToolExecutor implements ToolExecutorString { Override public CompletableFutureToolResult execute(String input, MapString, Object context) { return CompletableFuture.supplyAsync(() - { String now LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)); return ToolResult.success(当前服务器时间 now); }); } }注册它ToolRegistry registry new ToolRegistry(); registry.register(get_time, new TimeToolExecutor());然后写个最简 Planner规划器public class SimplePlanner implements Planner { Override public ListString plan(String userQuery, ExecutionContext context) { // 简单规则用户问时间就调 get_time 工具 if (userQuery.contains(时间) || userQuery.contains(现在)) { return List.of(get_time); } return List.of(); // 无工具调用交由 LLM 直接响应 } }启动 AgentAgentRuntime runtime new AgentRuntime(registry, new SimplePlanner()); AgentResponse response runtime.execute(现在几点, ExecutionContext.empty()).join(); System.out.println(response.getContent()); // 输出当前服务器时间2024-06-15 14:23:45这 20 行代码跑通你就掌握了 JavaManus 的执行闭环用户输入 → Planner 生成工具列表 → ToolRegistry 查找执行器 → 异步执行 → 返回结果。后续所有复杂功能都是在这个闭环上叠加。3.2 工具参数校验用 Jackson 而不是手写正则企业系统最怕“工具调用参数错误导致下游服务崩溃”。JavaManus 不提供自己的 DSL而是直接复用 Jackson 的JsonSchema注解。比如一个查询销售数据的工具public class SalesQueryRequest { JsonProperty(region) JsonSchema(description 地区编码如 east、west) private String region; JsonProperty(quarter) JsonSchema(description 季度格式 YYYY-Q1, pattern \\d{4}-Q[1-4]) private String quarter; // getter/setter... } public class SalesToolExecutor implements ToolExecutorSalesQueryRequest { Override public CompletableFutureToolResult execute(SalesQueryRequest request, MapString, Object context) { // 实际调用 BI 服务... return CompletableFuture.completedFuture(ToolResult.success(华东区 Q2 销售额¥2.3M)); } }框架在调用前会自动用 Jackson 的ObjectMapper反序列化用户输入 JSON并触发JsonSchema的 pattern 校验。如果用户传quarter: 2024-Q5框架直接返回ToolResult.error(参数校验失败quarter 格式错误)根本不会走到工具执行逻辑。这比手写一堆if (str null || !str.matches(...))清晰十倍且校验规则和文档自动生成ToolMetadata会提取JsonSchema描述。3.3 上下文变量如何让工具“记住”用户身份ExecutionContext的设计精髓在于“显式传递隐式绑定”。看这个真实案例某银行要求每个工具调用都记录操作员工号。传统做法是在每个工具实现里写SecurityContext.getCurrentUser().getId()但一旦 Security 框架升级所有工具都要改。JavaManus 的解法是在入口处如 Spring MVC Controller把工号注入上下文PostMapping(/chat) public ResponseEntityAgentResponse chat(RequestBody ChatRequest request) { MapString, Object initContext new HashMap(); initContext.put(operatorId, SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication().getName()); ExecutionContext context ExecutionContext.from(initContext); AgentResponse response runtime.execute(request.getMessage(), context).join(); return ResponseEntity.ok(response); }在工具里直接取public class RiskCheckToolExecutor implements ToolExecutorString { Override public CompletableFutureToolResult execute(String input, MapString, Object context) { String operatorId (String) context.get(operatorId); // 安全ThreadLocal 隔离 // 调用风控服务时自动带上 operatorId 做审计 return riskService.check(input, operatorId); } }关键点ExecutionContext是不可变的但context.get()是线程安全的。你永远不必担心 A 用户的operatorId泄露给 B 用户的请求——因为每个AgentRuntime.execute()调用都创建全新的ExecutionContext实例且绑定到当前线程。3.4 超时与熔断用 CompletableFuture 的原生能力JavaManus 不引入 Hystrix 或 Resilience4j而是深度利用CompletableFuture的组合能力。比如给所有工具调用加 3 秒超时public class TimeoutToolWrapperT implements ToolExecutorT { private final ToolExecutorT delegate; private final long timeoutMs; public TimeoutToolWrapper(ToolExecutorT delegate, long timeoutMs) { this.delegate delegate; this.timeoutMs timeoutMs; } Override public CompletableFutureToolResult execute(T input, MapString, Object context) { return delegate.execute(input, context) .orTimeout(timeoutMs, TimeUnit.MILLISECONDS) .exceptionally(throwable - { if (throwable instanceof TimeoutException) { return ToolResult.error(工具调用超时请稍后重试); } return ToolResult.error(工具执行异常 throwable.getMessage()); }); } }注册时包装一下registry.register(risk_check, new TimeoutToolWrapper(new RiskCheckToolExecutor(), 3000));更进一步可以结合CompletableFuture.anyOf()实现“多工具并行取最快结果”。比如同时调用两个不同供应商的地址解析服务哪个先返回就用哪个另一个自动取消——这在金融级高可用场景中很实用。3.5 日志与追踪MDC TraceId 的工业级实践企业系统最看重“出了问题能快速定位”。JavaManus 的日志设计有两层MDCMapped Diagnostic Context自动填充ExecutionContext初始化时会把traceId、sessionId、operatorId等关键字段自动塞进 SLF4J 的 MDC。这样在任意工具的execute()方法里写log.info(开始查询库存)日志里自动带traceIdabc123。跨服务追踪透传当工具需要调用 HTTP 服务时框架自动在请求 Header 中添加X-Trace-Id。我们用的是标准的 W3C Trace Context 规范所以和 Zipkin、Jaeger、SkyWalking 100% 兼容。某次线上问题排查运维直接在 SkyWalking 里搜traceIddef4565 秒内定位到是inventory_tool调用下游 Redis 超时而非框架本身问题。提示不要在ExecutionContext里存敏感数据如密码、密钥。框架提供ExecutionContext.mask(String key)方法调用后该 key 的值在日志中自动显示为***避免审计风险。3.6 模型集成为什么推荐用 HTTP 客户端而非 SDKJavaManus 对“模型”没有任何偏好但强烈建议所有大模型调用都走标准 HTTP API不要用厂商 SDK。原因有三版本锁定风险OpenAI Java SDK 1.0 升级到 2.0 时ChatCompletionRequest类结构大改所有调用代码重写而 HTTP API 的/v1/chat/completions端点保持稳定。可观测性缺失SDK 内部封装了重试、超时、Token 计数你无法精确知道“这次请求到底发了几次”、“哪次重试成功了”。HTTP 客户端的日志和指标全是透明的。协议兼容性国内厂商如讯飞星火、百度文心的 API 都遵循 OpenAI 兼容模式一个OpenAICompatibleClient就能切换所有模型。我们封装了一个极简的HttpModelClientpublic class HttpModelClient { private final HttpClient client HttpClient.newBuilder() .connectTimeout(Duration.ofSeconds(10)) .build(); public CompletableFutureModelResponse chat(String model, String prompt) { HttpRequest request HttpRequest.newBuilder() .uri(URI.create(https://api.example.com/v1/chat/completions)) .header(Authorization, Bearer apiKey) .header(Content-Type, application/json) .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(jsonBody)) .build(); return client.sendAsync(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString()) .thenApply(HttpResponse::body) .thenApply(this::parseResponse); // 解析 JSON } }3.7 热更新工具用 Java Agent 实现零停机注入生产环境不能重启服务来加载新工具。JavaManus 支持两种热更新方式文件监听模式配置tool.dir/opt/java-manus/tools框架用WatchService监听该目录下的.jar文件。当上传risk-v2.jar自动解压、加载RiskToolExecutorV2类注册为risk_check_v2。Java Agent 模式编写一个微型 Agent仅 87 行代码用Instrumentation.retransformClasses()动态修改ToolRegistry的toolsMap。某客户用此方式在 3 秒内将风控规则从“静态阈值”切换为“实时机器学习模型”毫秒级生效。实操心得热更新时务必做原子性注册。我们用ConcurrentHashMap.computeIfAbsent()保证同一工具名不会重复注册。曾有客户误操作导致risk_check被注册两次结果一次请求触发了两次风控扫描账务系统差点双扣款。4. 实操过程从开发到上线的完整流水线4.1 本地开发用 JUnit 5 写可执行的“活文档”JavaManus 的测试不是为了覆盖率而是为了证明业务逻辑正确。我们用 JUnit 5 的Nested和TestFactory写场景化测试class AgentRuntimeTest { private AgentRuntime runtime; BeforeEach void setUp() { ToolRegistry registry new ToolRegistry(); registry.register(get_time, new TimeToolExecutor()); registry.register(echo, new EchoToolExecutor()); this.runtime new AgentRuntime(registry, new SimplePlanner()); } Nested class TimeQuery { Test void should_return_current_time_when_user_ask_time() { // Given ExecutionContext context ExecutionContext.empty(); // When AgentResponse response runtime.execute(现在几点, context).join(); // Then assertThat(response.getContent()).contains(当前服务器时间); } } Nested class FallbackHandling { Test void should_return_fallback_when_tool_timeout() { // Given ToolRegistry slowRegistry new ToolRegistry(); slowRegistry.register(slow_tool, new SlowToolExecutor(5000)); // 5秒超时 AgentRuntime slowRuntime new AgentRuntime(slowRegistry, new AlwaysCallSlowToolPlanner()); // When AgentResponse response slowRuntime.execute(触发慢工具, ExecutionContext.empty()).join(); // Then assertThat(response.getContent()).isEqualTo(工具调用超时请稍后重试); } } }这些测试用例本身就是最好的文档——新人拉下代码mvn test一看就知道框架支持什么、不支持什么、边界在哪里。比写 Wiki 高效十倍。4.2 构建与打包为什么用 jlink 而不是 fat jar生产环境要求启动快、内存省。JavaManus 项目用 JDK 21 的jlink构建最小化运行时# 1. 编译模块 javac --module-path mods -d mods/com.example.javamanus src/com/example/javamanus/module-info.java # 2. 创建自定义 JRE仅含必需模块 jlink --module-path $JAVA_HOME/jmods:mods \ --add-modules com.example.javamanus,java.net.http,java.logging \ --output java-manus-runtime # 3. 打包最终镜像仅 42MB docker build -t javamanus:1.0 .对比传统spring-boot-maven-plugin打的 fat jar128MB启动时间从 3.2s 降到 0.8s常驻内存从 512MB 降到 180MB。某客户在边缘计算节点4C8G上部署原来因内存不足无法运行的 AI Agent用 jlink 后稳定运行 6 个月无 OOM。4.3 K8s 部署StatefulSet 还是 Deployment答案是Deployment InitContainer。因为 JavaManus 本身无状态所有状态工具 Jar、配置都外置。YAML 关键片段apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: javamanus-api spec: replicas: 3 template: spec: initContainers: - name: download-tools image: curlimages/curl:8.0.1 command: [sh, -c] args: - curl -fSL https://artifactory.example.com/tools/risk-v1.jar -o /tools/risk-v1.jar volumeMounts: - name: tools-volume mountPath: /tools containers: - name: api image: javamanus:1.0 env: - name: TOOL_DIR value: /tools volumeMounts: - name: tools-volume mountPath: /tools volumes: - name: tools-volume emptyDir: {}InitContainer 确保每次 Pod 启动前工具 Jar 都是最新的。emptyDir保证工具加载到内存避免反复 IO。滚动更新时新 Pod 先下载新工具再启动服务旧 Pod 自动下线——零感知升级。4.4 监控告警Micrometer Prometheus 的黄金指标JavaManus 暴露 4 个核心指标Prometheus 格式agent_execution_total{statussuccess,toolget_time}总执行次数agent_execution_duration_seconds{quantile0.95}95 分位响应延迟tool_execution_errors_total{toolrisk_check,errortimeout}工具错误类型统计jvm_memory_used_bytes{areaheap}JVM 堆内存使用告警规则示例Prometheus Alertmanager- alert: JavaManusHighErrorRate expr: rate(agent_execution_total{statuserror}[5m]) / rate(agent_execution_total[5m]) 0.05 for: 10m labels: severity: warning annotations: summary: JavaManus 错误率过高 ({{ $value | humanizePercentage }}) description: 过去5分钟错误率超过5%请检查工具依赖服务 - alert: JavaManusLatencyTooHigh expr: histogram_quantile(0.95, rate(agent_execution_duration_seconds_bucket[5m])) 2 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: JavaManus 响应延迟过高 ({{ $value }}s) description: 95分位延迟超2秒可能影响用户体验注意不要监控agent_execution_total{statussuccess}的绝对值它会随流量自然波动。重点监控错误率、延迟分位数、错误类型分布——这才是真正反映系统健康度的信号。4.5 灰度发布用 Spring Cloud Gateway 做流量染色上线新 Planner 或新工具时我们用网关做灰度# Spring Cloud Gateway Route - id: javamanus-gray uri: lb://javamanus-api predicates: - HeaderX-Env, gray # 请求头带 X-Env: gray 的走灰度 filters: - SetPath/api/{segment} - AddRequestHeaderX-Gray-Version, v2.1灰度服务的AgentRuntime初始化时会检查ExecutionContext中的X-Gray-Version动态加载PlannerV2_1。某次上线新风控模型先放 1% 流量观察tool_execution_errors_total{toolrisk_check_v2}指标平稳后再逐步放大到 100%。全程不影响主干流量。5. 常见问题与排查技巧实录那些文档里不会写的坑5.1 问题工具执行器抛出NullPointerException但日志里看不到堆栈现象ToolExecutor.execute()方法里写了log.error(出错了, e)但日志里只有工具执行异常null没有堆栈。根因CompletableFuture.exceptionally()的 lambda 参数是Throwable但ToolResult.error(String)只接受字符串丢弃了原始异常对象。解决框架已修复新增ToolResult.error(String, Throwable)重载方法。升级到 v1.2.3 后在工具里这样写return CompletableFuture.failedFuture(new RuntimeException(DB 连接失败)) .exceptionally(e - ToolResult.error(数据库异常, e)); // 保留堆栈实操心得永远不要在exceptionally()里e.printStackTrace()它会输出到 System.err而容器日志收集器通常只抓 stdout。用log.error(, e)才能进 ELK。5.2 问题ExecutionContext里的Map突然变成null现象某个工具里context.get(userId)返回null但上游明明设置了。排查步骤检查ExecutionContext是否被unmodifiableMap()包装框架内部会做但用户代码若手动new HashMap(context)就会丢失 ThreadLocal 绑定查看调用链是否跨了线程——比如工具里用了ForkJoinPool.commonPool()ExecutionContext不会自动透传最常见原因在Async方法里调用AgentRuntime.execute()。Spring 的Async会创建新线程ExecutionContext的 ThreadLocal 丢失。解决禁用Async改用AgentRuntime自带的CompletableFuture链式调用或手动在新线程里ExecutionContext.copyToCurrentThread()。5.3 问题HTTP 工具调用偶发Connection reset但 Postman 能通现象HttpModelClient调用 OpenAI API 时约 0.3% 请求报java.io.IOException: Connection reset重试后成功。根因OpenAI 服务端主动关闭了空闲连接而客户端HttpClient的连接池未配置keep-alive。解决初始化HttpClient时添加HttpClient.newBuilder() .connectTimeout(Duration.ofSeconds(10)) .executor(Executors.newFixedThreadPool(10)) // 避免默认的 ForkJoinPool .build();并确保HttpRequest设置Connection: keep-aliveHeader。实测后错误率降至 0.001%。5.4 问题热更新工具后老 Pod 还在用旧版本现象K8s 滚动更新后部分老 Pod 的/actuator/prometheus指标显示tool_execution_total{toolrisk_check_v1}仍有调用。根因ToolRegistry.unregister()只从 Map 移除但已加载的ClassLoader未卸载旧类仍驻留内存。解决JavaManus v1.3.0 引入ToolClassLoader每个工具 Jar 用独立 ClassLoader 加载。unregister()时调用classLoader.close()强制卸载。升级后新工具注册瞬间旧工具彻底消失。5.5 问题jlink构建的镜像在 ARM64 机器上启动失败现象docker run javamanus:1.0报exec /bin/sh: no such file or directory。根因jlink生成的java-manus-runtime/bin/java是 x86_64 二进制而 ARM64 容器无法运行。解决在 ARM64 机器上构建或用docker buildx多平台构建docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t javamanus:1.0 .JavaManus 的 Dockerfile 已适配多平台FROM --platformlinux/amd64 openjdk:21-jre-slim显式指定基础镜像架构。5.6 问题排查速查表症状可能原因快速验证命令解决方案AgentResponse内容为空Planner 返回空工具列表且无 fallback LLMcurl -X POST http://localhost:8080/chat -d {message:test}检查Planner.plan()实现确保有默认 fallback工具调用延迟突增下游服务 GC 频繁或网络抖动kubectl top podskubectl logs -f pod在ToolExecutor中添加System.nanoTime()计时定位瓶颈环节ExecutionContext变量在日志中显示***调用了mask()方法grep -r mask src/检查是否误对非敏感字段调用mask()jlink构建失败module not foundmodule-info.java中requires的模块名拼错jdeps --list-deps target/classes用jdeps检查实际依赖模块名K8s Pod 启动后立即 CrashLoopBackOffTOOL_DIR路径不存在或权限不足kubectl exec -it pod -- ls -l /tools在 InitContainer 中mkdir -p /tools chmod 755 /tools我踩过的最大坑某次上线新工具忘记在ToolMetadata里设置isAsynctrue结果框架以为它是同步阻塞调用用CompletableFuture.completedFuture()包裹导致线程池耗尽。后来我们加了启动检查ToolRegistry初始化时自动扫描所有ToolExecutor的execute()方法签名若返回CompletableFuture但isAsyncfalse直接抛IllegalStateException。这个检查救了我们三次。6. 后续演进不做“大而全”只补“真缺口”JavaManus 的路线图非常克制短期v1.4支持ExecutionContext跨 JVM 共享基于 Redis Pub/Sub解决微服务间上下文传递中期v1.5内置RuleBasedPlanner用 DRLDrools Rule Language写规划逻辑让业务人员能直接改规则不用动 Java 代码长期v2.0提供AgentRuntime的 GraalVM Native Image 版本启动时间压到
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