🔥 Solon AI v4.0.4 发布（智能体开发框架，支持 Java8 到 Java26）
## Solon AI
Solon AI 是一款面向 Java 开发者的全栈智能体（Agent）应用开发框架。它秉承 Solon 家族一贯的“克制、高效、开放”理念，向上抽象统一接口屏蔽模型差异，向下深度集成向量库、MCP 协议与复杂流控制。
### 核心理念：
* 一份代码，跨模型运行；极致轻量，从 Java 8 纵跳至 Java 26。
### 核心架构图谱：
| 维度 | 核心能力 | 支持生态 |
| -------- | ---------------------------------------- | ------------------------------------ |
| 接入层 | 统一 Chat / Generate / Embedding 模型接口 | OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, GLM, Ollama, 豆包等... |
| 感知层 | 全链路 RAG、多格式文档加载、多向量库适配 | Chroma, Milvus, ES, Redis, Qdrant... |
| 执行层 | MCP 协议、ACP协议、Function Call、Skills 技能包 | 实时天气、数据库操作、本地 CLI、自定义 Skill |
| 大脑层 | ReAct 自省推理、多智能体（Team）协作、Harness | 自动任务拆解、层级式协作、YAML 工作流 |
### 能用来开发什么应用？
* 通用自主智能体应用（比如：Manus、OpenOperator、Claude Code、OpenClaw）
* 智能助理与 RAG 知识库应用（比如：Dify、Coze）
* 多 Agent 协作的任务编排应用（比如：AutoGPT、MetaGPT）
* 业务驱动的受控流程审批应用（比如：智能版钉钉审批流、SAP 智能模块）
* 结构化数据处理与 ETL 应用（比如：Instabase、Unstructured.io）
* 实时数据智能看板应用（比如：Text-to-SQL 类应用）
* 自动化测试与质量保障应用（比如：GitHub Copilot Workspace）
* 低代码/可视化 AI 工作流平台（比如：LangFlow、Flowise）
* 等等...
## 智能体综合示例项目（可直接用于生产或定制）
SolonCode（基于 Java8 实现的 Coding Agent。类似 "Claude Code" 或 "OpenCode"）：
* [https://gitee.com/opensolon/soloncode](https://gitee.com/opensolon/soloncode)
* [https://gitcode.com/opensolon/soloncode](https://gitcode.com/opensolon/soloncode)
* [https://github.com/opensolon/soloncode](https://github.com/opensolon/soloncode)
## 最近更新
* 添加 solon-ai-core ModelOptionsAmend.reasoning_effort 统一选项 API
* 添加 solon-ai-core ModelOptionsAmend.thinking 思考模式开关统一选项 API
* 添加 solon-ai-core Prompt.copy 方法
* 添加 solon-ai-core ChatRequestDesc.role, instruction, systemPrompt 方法
* 添加 solon-ai-core AssistantMessage 多模态支持
* 添加 solon-ai-agent HITLStrategy 接口，替代 HITLInterceptor.InterventionStrategy（后者标为弃用）
* 添加 solon-ai-agent ActionChunk, ObservationChunk, ToolExchanger callId 属性
* 添加 solon-ai-agent 新流块 RunStartEvent, RunEndEvent, ReasonStartEvent, ReasonEndEvent 事件块
* 添加 solon-ai-agent 新流块 ToolStartEvent、ToolEndEvent
* 添加 solon-ai-agent 新流块 HITLPendingEvent、HITLDecidedEvent
* 添加 solon-ai-agent 新流块 ActionStartEvent、ActionEndEvent、ReasonDeltaEvent（替代 ReasonChunk）
* 添加 solon-ai-agent 新流块 TeamStartEvent、TeamEndEvent（替代 TeamChunk）
* 添加 solon-ai-agent 新流块 SimpleStartEvent、SimpleEndEvent（替代 SimpleChunk）
* 添加 solon-ai-agent ReActInterceptor onActionStart, onActionEnd 事件
* 添加 solon-ai-agent ReActInterceptor onToolCallStart, onToolCallEnd 事件
* 添加 solon-ai-harness 新的工具权限体系
* 添加 solon-ai-harness ToolName 类，替代 ToolPermission（后者标为弃用）
* 添加 solon-ai-harness AgentDefinition 链式构造方法
* 添加 solon-ai-harness TaskWrapChuck 类，包装子代理的流块，提高子代理调用的透明度
* 优化 solon-ai-core AbstractChatDialect 方言适配
* 优化 solon-ai-agent TeamAgent 相关实现代码
* 优化 solon-ai-agent hitl 实现（以支持多工具批量）
* 优化 solon-ai-agent ContextCompressionInterceptor 压缩算法
* 优化 solon-ai-talent-cli bash 脚本处理
* 优化 solon-ai-dialect-anthropic 方言适配
* 优化 solon-ai-dialect-openai Responses 方言适配
* 优化 solon-ai-dialect-dashscope 方言适配
* 优化 solon-ai-dialect-gemini 方言适配
* 优化 solon-ai-harness 增加 skills 和 agents 局部（分组）动态刷新能力
* 调整 solon-ai-agent ToolCallEndEvent 替代 ObservationChunk, ToolCallStartEvent 替代 ActionChunk（后者标为弃用）
* 调整 solon-ai-agent ReActInterceptor onToolCallEnd 替代 onObservation，onToolCallStart 替代 onAction（后者标为弃用）
* 调整 solon-ai-agent ContextCompressionInterceptor 取消 maxTokens，由 maxContextLengthRatio 替代
* 调整 solon-ai-agent ContextCompressionInterceptor 取消 chatModelSupplier 参数（标为弃用）
* 调整 solon-ai-agent AgentChunk 更名为 AgentEvent
* 调整 solon-ai-harness 重构 hitl 实现
* 调整 solon-ai-harness getModelOrMain 标为弃用，由 getModelOrDefInstance 替代
* 调整 solon-ai-harness 取消 compressionMaxTokens，由 compressionMaxContextRatio 替代
* 修复 solon-ai-core ChatModel.stream 内部多次请求可能卡死的问题
* acp-sdk 升为 0.14
## 核心模块体验
* ChatModel（通用大语言模型 LLM 调用接口）
支持同步、流式（Reactive）调用，内置方言适配，工具（Tool），技能（Skill），会话记忆（ChatSession）等能力。
```java
ChatModel chatModel = ChatModel.of("https://api.deepseek.com/v1")
.standard(ChatDialects.OPENAI_CHAT) //指定供接口规范（也称为方言）
.model("deepseek-v4-flash")
.defaultTalentAdd(new ToolGatewayTalent())
.build();
//同步调用，并打印响应消息
AssistantMessage result = chatModel.prompt("今天杭州的天气情况？")
.options(op->op.toolAdd(new WeatherTools())) //添加工具
.call()
.getMessage();
System.out.println(result);
//响应式调用
chatModel.prompt("hello").stream(); //Publisher<ChatResponse>
```
* Talents（Solon AI Talents 才能）
```java
Talent talent = new TalentDesc("order_expert")
.description("订单助手")
// 动态准入：只有提到“订单”时才激活
.isSupported(prompt -> prompt.getUserMessageContent().contains("订单"))
// 动态指令：根据用户是否是 VIP 注入不同 SOP
.instruction(prompt -> {
if ("VIP".equals(prompt.getMeta("user_level"))) {
return "这是尊贵的 VIP 客户，请优先调用 fast_track_tool。";
}
return "按常规流程处理订单查询。";
})
.toolAdd(new OrderTools());
chatModel.prompt("我昨天的订单到哪了？")
.options(o->o.talentAdd(talent))
.call();
```
* RAG（知识库）
提供从加载（DocumentLoader）、切分（DocumentSplitter）、向量化（EmbeddingModel）到检索重排（RerankingModel）的全链路支持。
```java
//构建知识库
EmbeddingModel embeddingModel = EmbeddingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).batchSize(10).build();
RerankingModel rerankingModel = RerankingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).build();
InMemoryRepository repository = new InMemoryRepository(TestUtils.getEmbeddingModel()); //3.初始化知识库
repository.insert(new PdfLoader(pdfUri).load());
//检索
List<Document> docs = repository.search(query);
//如果有需要，可以重排一下
docs = rerankingModel.rerank(query, docs);
//提示语增强是
ChatMessage message = ChatMessage.ofUserAugment(query, docs);
//调用大模型
chatModel.prompt(message).call();
```
* MCP (Model Context Protocol)
深度集成 MCP 协议（MCP_2025_11_25），支持跨平台的工具、资源与提示语共享。
```java
//服务端
@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = "/mcp")
public class MyMcpServer implements ServerTransportSecurityValidator {
@Override
public void validateHeaders(Map<String, List<String>> headers) throws ServerTransportSecurityException {
if (headers.containsKey("role")) { //新的鉴权接口
if ("1".equals(headers.get("role").get(0))) {
return;
}
}
throw new ServerTransportSecurityException(401, "没有权限");
}
@ToolMapping(description = "查询天气")
public String getWeather(@Param(description = "城市") String location) {
return "晴，25度";
}
}
//客户端
McpClientProvider clientProvider = McpClientProvider.builder()
.channel(McpChannel.STREAMABLE)
.url("http://localhost:8080/mcp")
.header("role", "1")
.build();
```
* Agent (基于计算流图的智能体体验)
Solon AI Agent 将推理逻辑转化为图驱动的协作流，支持 ReAct 自省推理和多智能体 Team 协作。
```java
//自省智能体：
ReActAgent agent = ReActAgent.of(chatModel) // 或者用 SimpleAgent.of(chatModel)
.name("weather_expert")
.description("查询天气并提供建议")
.defaultToolAdd(weatherTool) // 注入 MCP 或本地工具
.build();
agent.prompt("今天北京适合穿什么？").call(); // 自动完成：思考 -> 调用工具 -> 观察 -> 总结
// 组建团队智能体：通过协议（Protocol）自动编排成员角色
TeamAgent team = TeamAgent.of(chatModel)
.name("marketing_team")
.protocol(TeamProtocols.HIERARCHICAL) // 层级式协作（6种预置协议）
.agentAdd(copywriterAgent) // 文案专家
.agentAdd(illustratorAgent) // 视觉专家
.build();
team.prompt("策划一个深海矿泉水的推广方案").call(); // Supervisor 自动拆解任务并分发给对应专家 .defaultToolAdd(weatherTool) // 注入 MCP 或本地工具
```
* Agent Harness
Solon AI Harness 是一个高性能的智能体“马具（Harness）”框架。作为底层核心，它已在 SolonCode CLI 项目中经过了三个月的深度打磨与实战验证。
```java
import org.noear.solon.ai.agent.AgentSession;
import org.noear.solon.ai.agent.session.InMemoryAgentSession;
import org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig;
import org.noear.solon.ai.harness.HarnessEngine;
import org.noear.solon.ai.talents.mount.MountDir;
import org.noear.solon.ai.harness.permission.ToolPermission;
import org.noear.solon.ai.talents.mount.MountType;
public class DemoApp {
public static void main(String[] arg) throws Throwable {
//--- 1. 初始化
HarnessEngine engine = HarnessEngine.of("/data/work/", ".tmp")
.systemPrompt("xxx")
.sessionProvider(InMemoryAgentSession::of)
.toolsAdd(ToolPermission.TOOL_ALL_FULL) //设定工具权限
.disallowedToolsAdd(ToolPermission.TOOL_ALL_FULL)
.mountAdd(MountDir.builder()
.alias("@global-skills")
.type(MountType.SKILLS)
.path("~/.soloncode/skills/")
.primary(true)
.build())
.modelAdd(new ChatConfig().then(slf -> {
slf.setApiUrl("https://api.deepseek.com");
slf.setApiKey("sk-***");
slf.setModel("deepseek-v4-flash");
}))
.build();
AgentSession session = engine.getSession("demo");
//--- 用主代理模式
engine.prompt("hello")
.session(session) //没有，则为临时会话
.options(o -> {
//切换大模型
//o.chatModel(engine.getMainModel());
//按需，动态指定工作区（没有，则为默认工作区）
o.toolContextPut(HarnessEngine.ATTR_CWD, "xxx");
})
.call();
}
}
```
## 项目仓库地址？
* gitee：[https://gitee.com/opensolon/solon-ai](https://gitee.com/opensolon/solon-ai)
* gitcode：[https://gitcode.com/opensolon/solon-ai](https://gitcode.com/opensolon/solon-ai)
* github：[https://github.com/opensolon/solon-ai](https://github.com/opensolon/solon-ai)
## 官网？
* [https://solon.noear.org/article/learn-solon-ai](https://solon.noear.org/article/learn-solon-ai)
---
原文链接：[点击查看](https://www.oschina.net/news/483694)
Solon AI 是一款面向 Java 开发者的全栈智能体（Agent）应用开发框架。它秉承 Solon 家族一贯的“克制、高效、开放”理念，向上抽象统一接口屏蔽模型差异，向下深度集成向量库、MCP 协议与复杂流控制。
### 核心理念：
* 一份代码，跨模型运行；极致轻量，从 Java 8 纵跳至 Java 26。
### 核心架构图谱：
| 维度 | 核心能力 | 支持生态 |
| -------- | ---------------------------------------- | ------------------------------------ |
| 接入层 | 统一 Chat / Generate / Embedding 模型接口 | OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, GLM, Ollama, 豆包等... |
| 感知层 | 全链路 RAG、多格式文档加载、多向量库适配 | Chroma, Milvus, ES, Redis, Qdrant... |
| 执行层 | MCP 协议、ACP协议、Function Call、Skills 技能包 | 实时天气、数据库操作、本地 CLI、自定义 Skill |
| 大脑层 | ReAct 自省推理、多智能体（Team）协作、Harness | 自动任务拆解、层级式协作、YAML 工作流 |
### 能用来开发什么应用？
* 通用自主智能体应用（比如：Manus、OpenOperator、Claude Code、OpenClaw）
* 智能助理与 RAG 知识库应用（比如：Dify、Coze）
* 多 Agent 协作的任务编排应用（比如：AutoGPT、MetaGPT）
* 业务驱动的受控流程审批应用（比如：智能版钉钉审批流、SAP 智能模块）
* 结构化数据处理与 ETL 应用（比如：Instabase、Unstructured.io）
* 实时数据智能看板应用（比如：Text-to-SQL 类应用）
* 自动化测试与质量保障应用（比如：GitHub Copilot Workspace）
* 低代码/可视化 AI 工作流平台（比如：LangFlow、Flowise）
* 等等...
## 智能体综合示例项目（可直接用于生产或定制）
SolonCode（基于 Java8 实现的 Coding Agent。类似 "Claude Code" 或 "OpenCode"）：
* [https://gitee.com/opensolon/soloncode](https://gitee.com/opensolon/soloncode)
* [https://gitcode.com/opensolon/soloncode](https://gitcode.com/opensolon/soloncode)
* [https://github.com/opensolon/soloncode](https://github.com/opensolon/soloncode)
## 最近更新
* 添加 solon-ai-core ModelOptionsAmend.reasoning_effort 统一选项 API
* 添加 solon-ai-core ModelOptionsAmend.thinking 思考模式开关统一选项 API
* 添加 solon-ai-core Prompt.copy 方法
* 添加 solon-ai-core ChatRequestDesc.role, instruction, systemPrompt 方法
* 添加 solon-ai-core AssistantMessage 多模态支持
* 添加 solon-ai-agent HITLStrategy 接口，替代 HITLInterceptor.InterventionStrategy（后者标为弃用）
* 添加 solon-ai-agent ActionChunk, ObservationChunk, ToolExchanger callId 属性
* 添加 solon-ai-agent 新流块 RunStartEvent, RunEndEvent, ReasonStartEvent, ReasonEndEvent 事件块
* 添加 solon-ai-agent 新流块 ToolStartEvent、ToolEndEvent
* 添加 solon-ai-agent 新流块 HITLPendingEvent、HITLDecidedEvent
* 添加 solon-ai-agent 新流块 ActionStartEvent、ActionEndEvent、ReasonDeltaEvent（替代 ReasonChunk）
* 添加 solon-ai-agent 新流块 TeamStartEvent、TeamEndEvent（替代 TeamChunk）
* 添加 solon-ai-agent 新流块 SimpleStartEvent、SimpleEndEvent（替代 SimpleChunk）
* 添加 solon-ai-agent ReActInterceptor onActionStart, onActionEnd 事件
* 添加 solon-ai-agent ReActInterceptor onToolCallStart, onToolCallEnd 事件
* 添加 solon-ai-harness 新的工具权限体系
* 添加 solon-ai-harness ToolName 类，替代 ToolPermission（后者标为弃用）
* 添加 solon-ai-harness AgentDefinition 链式构造方法
* 添加 solon-ai-harness TaskWrapChuck 类，包装子代理的流块，提高子代理调用的透明度
* 优化 solon-ai-core AbstractChatDialect 方言适配
* 优化 solon-ai-agent TeamAgent 相关实现代码
* 优化 solon-ai-agent hitl 实现（以支持多工具批量）
* 优化 solon-ai-agent ContextCompressionInterceptor 压缩算法
* 优化 solon-ai-talent-cli bash 脚本处理
* 优化 solon-ai-dialect-anthropic 方言适配
* 优化 solon-ai-dialect-openai Responses 方言适配
* 优化 solon-ai-dialect-dashscope 方言适配
* 优化 solon-ai-dialect-gemini 方言适配
* 优化 solon-ai-harness 增加 skills 和 agents 局部（分组）动态刷新能力
* 调整 solon-ai-agent ToolCallEndEvent 替代 ObservationChunk, ToolCallStartEvent 替代 ActionChunk（后者标为弃用）
* 调整 solon-ai-agent ReActInterceptor onToolCallEnd 替代 onObservation，onToolCallStart 替代 onAction（后者标为弃用）
* 调整 solon-ai-agent ContextCompressionInterceptor 取消 maxTokens，由 maxContextLengthRatio 替代
* 调整 solon-ai-agent ContextCompressionInterceptor 取消 chatModelSupplier 参数（标为弃用）
* 调整 solon-ai-agent AgentChunk 更名为 AgentEvent
* 调整 solon-ai-harness 重构 hitl 实现
* 调整 solon-ai-harness getModelOrMain 标为弃用，由 getModelOrDefInstance 替代
* 调整 solon-ai-harness 取消 compressionMaxTokens，由 compressionMaxContextRatio 替代
* 修复 solon-ai-core ChatModel.stream 内部多次请求可能卡死的问题
* acp-sdk 升为 0.14
## 核心模块体验
* ChatModel（通用大语言模型 LLM 调用接口）
支持同步、流式（Reactive）调用，内置方言适配，工具（Tool），技能（Skill），会话记忆（ChatSession）等能力。
```java
ChatModel chatModel = ChatModel.of("https://api.deepseek.com/v1")
.standard(ChatDialects.OPENAI_CHAT) //指定供接口规范（也称为方言）
.model("deepseek-v4-flash")
.defaultTalentAdd(new ToolGatewayTalent())
.build();
//同步调用，并打印响应消息
AssistantMessage result = chatModel.prompt("今天杭州的天气情况？")
.options(op->op.toolAdd(new WeatherTools())) //添加工具
.call()
.getMessage();
System.out.println(result);
//响应式调用
chatModel.prompt("hello").stream(); //Publisher<ChatResponse>
```
* Talents（Solon AI Talents 才能）
```java
Talent talent = new TalentDesc("order_expert")
.description("订单助手")
// 动态准入：只有提到“订单”时才激活
.isSupported(prompt -> prompt.getUserMessageContent().contains("订单"))
// 动态指令：根据用户是否是 VIP 注入不同 SOP
.instruction(prompt -> {
if ("VIP".equals(prompt.getMeta("user_level"))) {
return "这是尊贵的 VIP 客户，请优先调用 fast_track_tool。";
}
return "按常规流程处理订单查询。";
})
.toolAdd(new OrderTools());
chatModel.prompt("我昨天的订单到哪了？")
.options(o->o.talentAdd(talent))
.call();
```
* RAG（知识库）
提供从加载（DocumentLoader）、切分（DocumentSplitter）、向量化（EmbeddingModel）到检索重排（RerankingModel）的全链路支持。
```java
//构建知识库
EmbeddingModel embeddingModel = EmbeddingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).batchSize(10).build();
RerankingModel rerankingModel = RerankingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).build();
InMemoryRepository repository = new InMemoryRepository(TestUtils.getEmbeddingModel()); //3.初始化知识库
repository.insert(new PdfLoader(pdfUri).load());
//检索
List<Document> docs = repository.search(query);
//如果有需要，可以重排一下
docs = rerankingModel.rerank(query, docs);
//提示语增强是
ChatMessage message = ChatMessage.ofUserAugment(query, docs);
//调用大模型
chatModel.prompt(message).call();
```
* MCP (Model Context Protocol)
深度集成 MCP 协议（MCP_2025_11_25），支持跨平台的工具、资源与提示语共享。
```java
//服务端
@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = "/mcp")
public class MyMcpServer implements ServerTransportSecurityValidator {
@Override
public void validateHeaders(Map<String, List<String>> headers) throws ServerTransportSecurityException {
if (headers.containsKey("role")) { //新的鉴权接口
if ("1".equals(headers.get("role").get(0))) {
return;
}
}
throw new ServerTransportSecurityException(401, "没有权限");
}
@ToolMapping(description = "查询天气")
public String getWeather(@Param(description = "城市") String location) {
return "晴，25度";
}
}
//客户端
McpClientProvider clientProvider = McpClientProvider.builder()
.channel(McpChannel.STREAMABLE)
.url("http://localhost:8080/mcp")
.header("role", "1")
.build();
```
* Agent (基于计算流图的智能体体验)
Solon AI Agent 将推理逻辑转化为图驱动的协作流，支持 ReAct 自省推理和多智能体 Team 协作。
```java
//自省智能体：
ReActAgent agent = ReActAgent.of(chatModel) // 或者用 SimpleAgent.of(chatModel)
.name("weather_expert")
.description("查询天气并提供建议")
.defaultToolAdd(weatherTool) // 注入 MCP 或本地工具
.build();
agent.prompt("今天北京适合穿什么？").call(); // 自动完成：思考 -> 调用工具 -> 观察 -> 总结
// 组建团队智能体：通过协议（Protocol）自动编排成员角色
TeamAgent team = TeamAgent.of(chatModel)
.name("marketing_team")
.protocol(TeamProtocols.HIERARCHICAL) // 层级式协作（6种预置协议）
.agentAdd(copywriterAgent) // 文案专家
.agentAdd(illustratorAgent) // 视觉专家
.build();
team.prompt("策划一个深海矿泉水的推广方案").call(); // Supervisor 自动拆解任务并分发给对应专家 .defaultToolAdd(weatherTool) // 注入 MCP 或本地工具
```
* Agent Harness
Solon AI Harness 是一个高性能的智能体“马具（Harness）”框架。作为底层核心，它已在 SolonCode CLI 项目中经过了三个月的深度打磨与实战验证。
```java
import org.noear.solon.ai.agent.AgentSession;
import org.noear.solon.ai.agent.session.InMemoryAgentSession;
import org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig;
import org.noear.solon.ai.harness.HarnessEngine;
import org.noear.solon.ai.talents.mount.MountDir;
import org.noear.solon.ai.harness.permission.ToolPermission;
import org.noear.solon.ai.talents.mount.MountType;
public class DemoApp {
public static void main(String[] arg) throws Throwable {
//--- 1. 初始化
HarnessEngine engine = HarnessEngine.of("/data/work/", ".tmp")
.systemPrompt("xxx")
.sessionProvider(InMemoryAgentSession::of)
.toolsAdd(ToolPermission.TOOL_ALL_FULL) //设定工具权限
.disallowedToolsAdd(ToolPermission.TOOL_ALL_FULL)
.mountAdd(MountDir.builder()
.alias("@global-skills")
.type(MountType.SKILLS)
.path("~/.soloncode/skills/")
.primary(true)
.build())
.modelAdd(new ChatConfig().then(slf -> {
slf.setApiUrl("https://api.deepseek.com");
slf.setApiKey("sk-***");
slf.setModel("deepseek-v4-flash");
}))
.build();
AgentSession session = engine.getSession("demo");
//--- 用主代理模式
engine.prompt("hello")
.session(session) //没有，则为临时会话
.options(o -> {
//切换大模型
//o.chatModel(engine.getMainModel());
//按需，动态指定工作区（没有，则为默认工作区）
o.toolContextPut(HarnessEngine.ATTR_CWD, "xxx");
})
.call();
}
}
```
## 项目仓库地址？
* gitee：[https://gitee.com/opensolon/solon-ai](https://gitee.com/opensolon/solon-ai)
* gitcode：[https://gitcode.com/opensolon/solon-ai](https://gitcode.com/opensolon/solon-ai)
* github：[https://github.com/opensolon/solon-ai](https://github.com/opensolon/solon-ai)
## 官网？
* [https://solon.noear.org/article/learn-solon-ai](https://solon.noear.org/article/learn-solon-ai)
---
原文链接：[点击查看](https://www.oschina.net/news/483694)
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