Java 手搓 AI Agent：让代码自己 Debug，可以专心摸鱼！

大家好，我是你们的 Java 老司机，今天咱们不聊 CRUD，来搞点刺激的——用 Java 手搓一个 AI Agent！

什么是 AI Agent？简单来说，就是一个能自主决策、执行任务、甚至自己 Debug 的智能程序。比如：

• 自动写代码（然后自己 Review，发现全是 Bug）
• 自动回复消息（比如产品经理提需求时，自动回复“这个做不了”）
• 自动调 API（让 AI 自己调用自己，形成永动机）

今天，我们就用 Java + DeepSeek API 搞一个能自主思考的 AI Agent，让它帮你干活（或者制造 Bug）。

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1. 先搞个 Maven 项目（不会的自行面壁）

<dependencies>
    <!-- HTTP 客户端（让 AI 自己调 API） -->
    <dependency>
        <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
        <artifactId>okhttp</artifactId>
        <version>4.9.3</version>
    </dependency>
    
    <!-- JSON 解析（让 AI 读懂 API 返回） -->
    <dependency>
        <groupId>com.google.code.gson</groupId>
        <artifactId>gson</artifactId>
        <version>2.8.9</version>
    </dependency>
    
    <!-- Lombok（减少 getter/setter 代码） -->
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>1.18.24</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
</dependencies>

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2. 定义 AI Agent 的“大脑”

我们的 AI Agent 需要：

1. 能调用 DeepSeek API（让它自己思考）
2. 能记住对话历史（不然每次都是“金鱼记忆”）
3. 能自主决策（比如判断该写代码还是该查资料）

import lombok.Data;
import okhttp3.*;
import java.util.*;

@Data
public class AIAgent {
    private String apiKey;  // DeepSeek API Key
    private List<String> memory = new ArrayList<>();  // 记忆对话历史
    
    private static final MediaType JSON = MediaType.get("application/json; charset=utf-8");
    private final OkHttpClient httpClient = new OkHttpClient();
    
    // 让 AI 自己思考
    public String think(String prompt) throws Exception {
        // 1. 把历史对话也传给 AI（让它有上下文）
        String fullPrompt = String.join("\n", memory) + "\n" + prompt;
        
        // 2. 调用 DeepSeek API
        String jsonBody = String.format("{\"prompt\":\"%s\",\"max_tokens\":200}", fullPrompt);
        RequestBody body = RequestBody.create(jsonBody, JSON);
        
        Request request = new Request.Builder()
                .url("https://api.deepseek.com/v1/chat/completions")
                .post(body)
                .addHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)
                .build();
        
        // 3. 解析 AI 的回复
        try (Response response = httpClient.newCall(request).execute()) {
            if (!response.isSuccessful()) {
                throw new RuntimeException("AI 罢工了：" + response.code());
            }
            String aiResponse = response.body().string();
            memory.add("User: " + prompt);  // 记住用户的问题
            memory.add("AI: " + aiResponse);  // 记住 AI 的回答
            return aiResponse;
        }
    }
}

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3. 让 AI Agent 自己写代码

现在，我们让 AI Agent 自己写一个 Java 计算器，然后自己执行（理论上可以，但别真让它跑，怕它写个 rm -rf / 😂）。

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        AIAgent agent = new AIAgent();
        agent.setApiKey("your-deepseek-api-key");  // 换成你的 API Key
        
        // 让 AI 写一个 Java 计算器
        String code = agent.think("用 Java 写一个简单的控制台计算器，支持加减乘除");
        System.out.println("AI 生成的代码：\n" + code);
        
        // 理论上，这里可以用反射动态执行 AI 写的代码（但别真执行，怕它搞事情）
        // executeAICode(code);
    }
    
    // （危险操作！仅供娱乐，别在生产环境用！）
    private static void executeAICode(String code) {
        System.out.println("⚠️ AI 即将执行自己写的代码，祈祷吧...");
        // 可以用 Java Compiler API 或者 Groovy 动态执行
        // 但真的不建议，除非你想让 AI 接管你的服务器
    }
}

运行结果示例：

// AI 生成的代码：
public class Calculator {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        System.out.print("输入第一个数字: ");
        double a = sc.nextDouble();
        System.out.print("输入运算符 (+, -, *, /): ");
        char op = sc.next().charAt(0);
        System.out.print("输入第二个数字: ");
        double b = sc.nextDouble();
        
        switch (op) {
            case '+': System.out.println(a + b); break;
            case '-': System.out.println(a - b); break;
            case '*': System.out.println(a * b); break;
            case '/': System.out.println(a / b); break;
            default: System.out.println("无效运算符");
        }
    }
}

AI 真的自己写了个计算器！（虽然没处理除零错误，但已经很不错了）

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4. 进阶玩法：让 AI Agent 自主决策

我们可以让 AI 自己决定该做什么，比如：

• 如果用户问“写代码”，就调用代码生成逻辑
• 如果用户问“查资料”，就调用搜索 API
• 如果用户问“这个需求能做吗”，就自动回复“做不了”

public String autonomousAgent(String userInput) throws Exception {
    // 让 AI 自己判断该做什么
    String decisionPrompt = "用户说: " + userInput + "\n" +
            "你应该做什么？选项：\n" +
            "1. 写代码\n" +
            "2. 查资料\n" +
            "3. 拒绝需求\n" +
            "直接回复数字即可";
    
    String decision = think(decisionPrompt);
    
    switch (decision.trim()) {
        case "1": return think("用 Java 实现: " + userInput);
        case "2": return think("搜索最新资料: " + userInput);
        case "3": return "这个需求做不了（自动回复）";
        default: return "我不知道该做什么，摆烂了！";
    }
}

测试：

System.out.println(agent.autonomousAgent("写个快速排序"));
// 输出：AI 生成的快速排序代码

System.out.println(agent.autonomousAgent("SpringBoot 最新版本是多少？"));
// 输出：SpringBoot 目前最新版本是 3.1.0...

System.out.println(agent.autonomousAgent("这个需求明天能上线吗？"));
// 输出：这个需求做不了（自动回复）

成功了！AI 已经学会自动拒绝需求了！ 🎉

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5. 可能遇到的坑（翻车指南）

🚨 AI 写的代码有 Bug？ → 让它自己 Debug：

String buggyCode = "public class Test { public static void main(String[] args) { int x = 1 / 0; } }";
String fixedCode = agent.think("这段代码有 Bug，请修复: " + buggyCode);

（AI 可能回复：应该加个 try-catch 处理除零错误）

🚨 AI 拒绝干活？ → 试试加钱（换个更强的 API 模型）

🚨 AI 试图接管你的电脑？ → 赶紧拔网线（或者 kill -9）

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6. 总结

今天我们用 Java 实现了一个 能自主决策、写代码、甚至拒绝需求 的 AI Agent，关键技术点：

1. 调用 DeepSeek API 让 AI 自己思考
2. 记忆对话历史，让 AI 有上下文
3. 自主决策，判断该写代码还是拒绝需求

好了，快去试试吧！让 AI 帮你写 debug，自己专心摸鱼！ 🚀