附录B 配置参考

本附录提供AgentScope-Java各组件的配置参数详解。

B.1 模型配置

B.1.1 DashScope模型配置

参数	类型	必需	默认值	描述
apiKey	String	是	-	DashScope API密钥
modelName	String	是	-	模型名称
stream	boolean	否	true	是否流式输出
enableThinking	boolean	否	false	是否启用深度思考
formatter	Formatter	否	DashScopeChatFormatter	消息格式化器
defaultOptions	GenerateOptions	否	-	默认生成选项

可用模型

模型名称	描述	上下文长度
qwen-max	最强能力模型	32K
qwen-plus	平衡模型	128K
qwen-turbo	快速模型	128K
qwen-long	长文本模型	1M
qwen3-max-preview	Qwen3最强模型	32K

B.1.2 OpenAI模型配置

参数	类型	必需	默认值	描述
apiKey	String	是	-	OpenAI API密钥
modelName	String	是	-	模型名称
baseUrl	String	否	https://api.openai.com/v1	API端点
formatter	Formatter	否	OpenAIChatFormatter	消息格式化器

可用模型

模型名称	描述
gpt-4o	最新多模态模型
gpt-4-turbo	GPT-4 Turbo
gpt-4	GPT-4基础版
gpt-3.5-turbo	GPT-3.5 Turbo

B.1.3 生成选项配置

参数	类型	默认值	范围	描述
temperature	Double	0.7	0-2	采样温度
maxTokens	Integer	-	1-∞	最大生成token数
topP	Double	1.0	0-1	Top-P采样
seed	Long	-	-	随机种子
thinkingBudget	Integer	-	1-∞	思考token预算

B.2 Agent配置

B.2.1 ReActAgent配置

参数	类型	必需	默认值	描述
name	String	是	-	Agent名称
sysPrompt	String	是	-	系统提示词
model	Model	是	-	语言模型
memory	Memory	否	InMemoryMemory	记忆组件
toolkit	Toolkit	否	new Toolkit()	工具包
hooks	List	否	[]	Hook列表
maxIters	int	否	10	最大迭代次数
longTermMemory	LongTermMemory	否	null	长期记忆
longTermMemoryMode	LongTermMemoryMode	否	AUTO_SAVE	记忆模式
knowledge	Knowledge	否	null	知识库
ragMode	RAGMode	否	GENERIC	RAG模式
retrieveConfig	RetrieveConfig	否	default	检索配置
structuredOutputReminder	StructuredOutputReminder	否	TOOL_CHOICE	结构化输出模式

B.2.2 LongTermMemoryMode选项

模式	描述
STATIC_CONTROL	手动控制记忆存储
AUTO_SAVE	自动保存重要信息
PROMPT_BASED	基于提示词触发

B.2.3 StructuredOutputReminder选项

模式	描述
PROMPT	通过提示词引导输出
TOOL_CHOICE	强制使用generate_response工具

B.3 记忆配置

B.3.1 AutoContextConfig

参数	类型	默认值	范围	描述
tokenRatio	double	0.3	0-1	上下文占用token比例
lastKeep	int	10	1-∞	保留最近消息数
compressionStrategy	CompressionStrategy	SUMMARIZE	-	压缩策略

B.3.2 Mem0LongTermMemory

参数	类型	必需	描述
apiKey	String	是	Mem0 API密钥
userId	String	是	用户标识
agentName	String	否	Agent名称
apiBaseUrl	String	否	API端点

B.4 RAG配置

B.4.1 RetrieveConfig

参数	类型	默认值	描述
limit	int	5	最大检索文档数
scoreThreshold	double	0.3	相似度阈值
reranker	Reranker	null	重排序器

B.4.2 嵌入模型配置

DashScopeTextEmbedding

参数	类型	默认值	描述
apiKey	String	-	API密钥
modelName	String	text-embedding-v3	模型名称
dimensions	int	1024	向量维度

B.4.3 向量存储配置

InMemoryStore

参数	类型	默认值	描述
dimensions	int	-	向量维度

B.5 MsgHub配置

参数	类型	必需	描述
name	String	是	Hub名称
participants	AgentBase[]	是	参与者列表
announcement	Msg	否	公告消息
enableAutoBroadcast	boolean	否	自动广播

B.6 Session配置

B.6.1 JsonSession

参数	类型	描述
basePath	Path	会话文件存储目录

B.6.2 会话文件格式

${basePath}/
├── session_001.json
├── session_002.json
└── ...

B.7 Tracer配置

B.7.1 TelemetryTracer

参数	类型	必需	描述
endpoint	String	是	OTLP端点URL
headers	Map	否	请求头
timeout	Duration	否	超时时间

B.7.2 Langfuse集成

环境变量	描述
LANGFUSEPUBLICKEY	公钥
LANGFUSESECRETKEY	私钥
LANGFUSE_ENDPOINT	OTLP端点（可选）

B.8 A2A配置

B.8.1 AgentServer配置

agentscope:
  a2a:
    server:
      port: 8080
      path: /a2a

B.8.2 AgentClient配置

参数	类型	描述
serverUrl	String	Agent服务URL
timeout	Duration	请求超时

B.9 环境变量

B.9.1 必需环境变量

变量名	描述
DASHSCOPEAPIKEY	DashScope API密钥

B.9.2 可选环境变量

变量名	描述
OPENAIAPIKEY	OpenAI API密钥
MEM0APIKEY	Mem0 API密钥
LANGFUSEPUBLICKEY	Langfuse公钥
LANGFUSESECRETKEY	Langfuse私钥
LANGFUSE_ENDPOINT	Langfuse端点
NACOSSERVERADDR	Nacos服务地址

B.10 Spring Boot集成

B.10.1 application.yml示例

agentscope:
  dashscope:
    api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
    model-name: qwen-max
  
  openai:
    api-key: ${OPENAI_API_KEY}
    base-url: https://api.openai.com/v1
    model-name: gpt-4

  mem0:
    api-key: ${MEM0_API_KEY}
    api-base-url: https://api.mem0.ai

  tracing:
    enabled: true
    langfuse:
      public-key: ${LANGFUSE_PUBLIC_KEY}
      secret-key: ${LANGFUSE_SECRET_KEY}

  session:
    storage:
      type: json
      path: ${user.home}/.agentscope/sessions

B.10.2 Maven依赖

<dependency>
    <groupId>io.agentscope</groupId>
    <artifactId>agentscope-core</artifactId>
    <version>${agentscope.version}</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>io.agentscope</groupId>
    <artifactId>agentscope-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${agentscope.version}</version>
</dependency>