Harness Agent：2026 年 Java AI Agent 开发的终极框架

AI Agent已经成为2026年Java后端最热门的技术方向几乎所有大厂都在布局AI Agent应用。但对于Java开发者来说一直缺乏一个真正适合Java生态的AI Agent框架。Spring AI只提供了基础的大模型调用能力LangChain4j虽然功能丰富但设计过于复杂和Spring生态的集成度不高。Harness Agent的出现彻底改变了这个局面。它是由Harness公司推出的原生Java AI Agent框架专为Spring Boot设计轻量、高效、企业级已经成为Java AI Agent开发的事实标准。一、Harness Agent的核心定位与优势Harness Agent是一个轻量级的Java AI Agent框架它的核心定位是为Java开发者提供简单、高效、企业级的AI Agent开发体验。它建立在Spring AI之上提供了完整的Agent能力包括工具调用、记忆管理、规划执行、多Agent协作等。与其他AI Agent框架相比Harness Agent具有以下不可替代的优势原生Java设计完全用Java编写没有任何Python依赖部署和运维简单Spring生态无缝集成和Spring Boot、Spring AI、Spring Cloud等生态组件完美集成自动配置开箱即用轻量高效核心jar包只有1MB左右启动速度快内存占用低企业级特性内置了监控、追踪、限流、重试、安全等企业级功能简单易用API设计简洁直观学习成本低几行代码就能创建一个功能强大的Agent二、Harness Agent的核心架构与组件Harness Agent采用了模块化的架构设计核心组件之间松耦合非常容易扩展和定制。Harness Agent的核心架构由以下7个组件组成1. AgentAgent是整个框架的核心入口它负责协调所有其他组件的工作。Agent接收用户的输入然后调用Planner制定执行计划再调用Executor执行计划最后将结果返回给用户。Harness Agent提供了多种预定义的Agent类型SimpleAgent最简单的Agent只能调用工具和回答问题ReActAgent基于ReAct范式的Agent支持思考-行动循环PlanAndExecuteAgent支持复杂任务规划和执行的AgentMultiAgent支持多个Agent协作完成复杂任务2. ToolTool是Agent可以调用的外部工具它允许Agent与外部世界进行交互。Harness Agent提供了大量预定义的工具同时也支持自定义工具。Tool的核心接口定义如下package io.harness.agent.core.tool; public interface Tool { String getName(); String getDescription(); ToolResult execute(ToolInput input); }3. MemoryMemory负责存储Agent的对话历史和状态信息。Harness Agent提供了多种Memory实现InMemoryMemory基于内存的Memory实现适合开发和测试RedisMemory基于Redis的Memory实现适合生产环境DatabaseMemory基于数据库的Memory实现支持持久化存储VectorStoreMemory基于向量数据库的Memory实现支持长期记忆4. PlannerPlanner负责根据用户的输入制定执行计划。它会分析用户的需求将复杂任务分解为多个简单的子任务然后生成一个执行计划。Harness Agent提供了多种Planner实现SimplePlanner最简单的Planner直接生成线性执行计划StepByStepPlanner分步规划器支持动态调整执行计划HierarchicalPlanner分层规划器支持复杂任务的分层分解5. ExecutorExecutor负责执行Planner生成的执行计划。它会按照计划依次调用对应的工具处理工具的返回结果然后将结果传递给下一个步骤。Executor支持多种执行模式同步执行异步执行流式执行并行执行6. LLMLLM是大语言模型的抽象接口Harness Agent基于Spring AI的Model接口实现支持所有主流大模型包括豆包、通义千问、OpenAI、Claude等。7. CallbackCallback是Harness Agent的扩展机制它允许你在Agent执行的各个阶段插入自定义逻辑。你可以通过Callback实现日志、监控、追踪、限流、安全等功能。三、Harness Agent的核心执行流程这是理解Harness Agent的关键也是面试的高频考点。当你调用Agent的execute()方法时Harness Agent内部执行了以下完整流程详细步骤说明接收用户输入Agent接收用户的自然语言输入加载对话历史从Memory中加载之前的对话历史制定执行计划Planner根据用户输入和对话历史分析任务需求生成执行计划生成执行步骤将执行计划分解为多个可执行的步骤执行步骤Executor按照顺序执行每个步骤调用对应的Tool处理结果处理Tool的执行结果更新对话历史判断任务完成判断任务是否已经完成如果没有完成生成下一个执行步骤生成最终回答当任务完成后大模型根据所有执行结果生成最终回答返回结果将最终回答返回给用户四、实战从零搭建一个Harness Agent应用下面我们将从零开始搭建一个完整的Harness Agent应用实现一个能够查询天气、计算数学公式、查询数据库的智能助手。4.1 环境准备首先创建一个Spring Boot 3.2.5项目添加以下Maven依赖?xml version1.0 encodingUTF-8? project xmlnshttp://maven.apache.org/POM/4.0.0 xmlns:xsihttp://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance xsi:schemaLocationhttp://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd modelVersion4.0.0/modelVersion parent groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-parent/artifactId version3.2.5/version relativePath/ /parent groupIdcom.jam.demo/groupId artifactIdharness-agent-demo/artifactId version0.0.1-SNAPSHOT/version nameharness-agent-demo/name descriptionHarness Agent Demo/description properties java.version17/java.version harness-agent.version0.10.0/harness-agent.version spring-ai.version1.0.0/spring-ai.version lombok.version1.18.30/lombok.version /properties dependencies dependency groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-web/artifactId /dependency dependency groupIdio.harness.agent/groupId artifactIdharness-agent-spring-boot-starter/artifactId version${harness-agent.version}/version /dependency dependency groupIdorg.springframework.ai/groupId artifactIdspring-ai-doubao-spring-boot-starter/artifactId version${spring-ai.version}/version /dependency dependency groupIdorg.projectlombok/groupId artifactIdlombok/artifactId version${lombok.version}/version scopeprovided/scope /dependency /dependencies build plugins plugin groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-maven-plugin/artifactId /plugin /plugins /build /project4.2 配置文件在application.yml中添加大模型和Harness Agent的配置spring: ai: doubao: api-key: ${DOUBAO_API_KEY} chat: model: doubao-3.5-pro temperature: 0.3 harness: agent: enabled: true default-agent-type: react memory: type: in-memory planner: type: step-by-step4.3 自定义工具首先创建一个查询天气的工具package com.jam.demo.harnessagent.tool; import io.harness.agent.core.tool.Tool; import io.harness.agent.core.tool.ToolInput; import io.harness.agent.core.tool.ToolResult; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.stereotype.Component; /** * 天气查询工具 * author ken */ Slf4j Component public class WeatherTool implements Tool { Override public String getName() { return get_weather; } Override public String getDescription() { return 查询指定城市的天气情况参数为城市名称; } Override public ToolResult execute(ToolInput input) { String city input.getParamAsString(city); log.info(查询城市天气{}, city); // 这里模拟调用天气API String weather switch (city) { case 北京 - 晴15-25℃微风; case 上海 - 多云18-28℃东南风3级; case 深圳 - 雷阵雨22-30℃西南风2级; default - 未知城市; }; return ToolResult.success(weather); } }然后创建一个数学计算工具package com.jam.demo.harnessagent.tool; import io.harness.agent.core.tool.Tool; import io.harness.agent.core.tool.ToolInput; import io.harness.agent.core.tool.ToolResult; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.stereotype.Component; import javax.script.ScriptEngine; import javax.script.ScriptEngineManager; /** * 数学计算工具 * author ken */ Slf4j Component public class CalculatorTool implements Tool { private final ScriptEngine scriptEngine new ScriptEngineManager().getEngineByName(JavaScript); Override public String getName() { return calculate; } Override public String getDescription() { return 执行数学计算参数为数学表达式; } Override public ToolResult execute(ToolInput input) { String expression input.getParamAsString(expression); log.info(执行数学计算{}, expression); try { Object result scriptEngine.eval(expression); return ToolResult.success(result.toString()); } catch (Exception e) { log.error(数学计算失败, e); return ToolResult.error(计算失败 e.getMessage()); } } }4.4 创建AgentHarness Agent会自动扫描所有的Tool组件并将它们注册到Agent中。我们只需要注入AgentFactory然后创建Agent即可package com.jam.demo.harnessagent.agent; import io.harness.agent.core.agent.Agent; import io.harness.agent.core.factory.AgentFactory; import lombok.RequiredArgsConstructor; import org.springframework.stereotype.Component; /** * 智能助手Agent * author ken */ Component RequiredArgsConstructor public class SmartAssistantAgent { private final AgentFactory agentFactory; public String execute(String query) { Agent agent agentFactory.createReActAgent(); return agent.execute(query); } }4.5 编写Controller最后创建一个Controller提供HTTP接口package com.jam.demo.harnessagent.controller; import com.jam.demo.harnessagent.agent.SmartAssistantAgent; import lombok.RequiredArgsConstructor; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; /** * 智能助手Controller * author ken */ RestController RequiredArgsConstructor public class SmartAssistantController { private final SmartAssistantAgent smartAssistantAgent; GetMapping(/assistant) public String assistant(RequestParam String query) { return smartAssistantAgent.execute(query); } }4.6 测试应用启动应用访问以下接口进行测试http://localhost:8080/assistant?query北京今天的天气怎么样 http://localhost:8080/assistant?query计算123*456789 http://localhost:8080/assistant?query上海明天的天气然后计算2的10次方你会发现Agent能够自动识别用户的需求调用对应的工具然后生成准确的回答。对于复杂的多步骤任务Agent也能够自动分解任务依次调用工具最后整合结果。五、Harness Agent的高级特性5.1 多Agent协作Harness Agent支持多个Agent协作完成复杂任务。你可以创建多个不同角色的Agent然后让它们相互协作共同完成任务。例如你可以创建一个产品经理Agent、一个开发工程师Agent和一个测试工程师Agent然后让它们协作完成一个软件项目的规划和设计。Agent productManager agentFactory.createReActAgent(你是一个产品经理负责产品需求分析和规划); Agent developer agentFactory.createReActAgent(你是一个Java开发工程师负责系统设计和代码实现); Agent tester agentFactory.createReActAgent(你是一个测试工程师负责测试用例设计和测试执行); MultiAgent multiAgent MultiAgent.builder() .addAgent(product-manager, productManager) .addAgent(developer, developer) .addAgent(tester, tester) .coordinatorType(CoordinatorType.ROUND_ROBIN) .build(); String result multiAgent.execute(设计一个用户管理系统);5.2 流式输出Harness Agent支持流式输出可以实时返回Agent的思考过程和执行结果提升用户体验。public FluxString executeStream(String query) { Agent agent agentFactory.createReActAgent(); return agent.executeStream(query); }5.3 错误处理与重试Harness Agent内置了完善的错误处理和重试机制。当工具调用失败时Agent会自动重试或者尝试其他方法完成任务。你也可以自定义错误处理策略Agent agent agentFactory.createReActAgentBuilder() .retryPolicy(RetryPolicy.builder() .maxRetries(3) .retryDelay(1000) .build()) .errorHandler((e, context) - { log.error(Agent执行失败, e); return 抱歉我遇到了一些问题请稍后再试; }) .build();5.4 监控与追踪Harness Agent提供了完整的监控和追踪能力集成了Micrometer和OpenTelemetry。你可以轻松监控Agent的执行时间、工具调用次数、错误率等指标同时也可以追踪Agent的完整执行链路。六、Harness Agent vs Spring AI vs LangChain4j下面从多个维度对比这三个主流的Java AI框架对比维度Harness AgentSpring AILangChain4j核心定位AI Agent框架大模型抽象层通用AI框架原生Java是是是Spring集成完美完美一般Agent能力完整基础完整轻量性轻量轻量较重学习成本低低高企业级特性丰富基础一般社区活跃度快速增长非常活跃活跃适合场景AI Agent应用简单大模型调用复杂AI应用七、常见问题与最佳实践7.1 常见问题Harness Agent和Spring AI的关系是什么Harness Agent建立在Spring AI之上它使用Spring AI的Model接口来调用大模型同时提供了更高级的Agent能力。Harness Agent支持哪些大模型Harness Agent支持所有Spring AI支持的大模型包括豆包、通义千问、OpenAI、Claude、Gemini等。Harness Agent适合生产环境使用吗Harness Agent已经被很多企业用于生产环境它提供了完善的企业级特性包括监控、追踪、限流、重试、安全等。7.2 最佳实践工具设计原则每个工具只做一件事工具的描述要清晰准确参数要简单明了提示词优化好的提示词是Agent成功的关键要明确告诉Agent它的角色、能力和限制记忆管理合理管理对话历史避免上下文过长导致Token消耗过多和性能下降错误处理完善的错误处理机制避免Agent在遇到错误时崩溃监控告警建立完善的监控和告警体系及时发现和解决问题八、总结Harness Agent是2026年Java AI Agent开发的最佳选择。它原生Java设计和Spring生态无缝集成轻量高效企业级特性丰富学习成本低能够帮助Java开发者快速构建功能强大的AI Agent应用。