Solon Ai

Solon-AI

Java LLM（ツール、スキル）＆ RAG ＆ MCP ＆ エージェント（ReAct、Team）アプリケーション開発フレームワーク
抑制、効率性、オープン性
LangChain、LangGraph、LlamaIndexと同種の開発フレームワークです

https://solon.noear.org/article/learn-solon-ai

言語：英語 | 中文

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概要

Solon AIはSolonプロジェクトの中核サブプロジェクトの1つです。LLM、大規模言語モデル、RAGナレッジベース、MCPプロトコル、エージェントの協調オーケストレーションを深く統合することを目指す、あらゆるシナリオに対応したJava AI開発フレームワークです。

• あらゆるユースケースをサポート：Solonエコシステムに完全に適合し、SpringBoot、Vert.X、Quarkusなどのフレームワークにシームレスに統合できます。
• マルチモデル方言：ChatModelの統一インターフェースを通じて、方言によってモデルの違いに対応します（OpenAI、Gemini、Claude、Ollama、DeepSeek、Dashscopeなど）。
• グラフ駆動のオーケストレーション：エージェントの推論を、可観測かつ管理可能な計算フローグラフに変換できます。

solon-aiの組み込み例（サードパーティフレームワークを含む）：

• https://gitee.com/solonlab/solon-ai-mcp-embedded-examples
• https://gitcode.com/solonlab/solon-ai-mcp-embedded-examples
• https://github.com/solonlab/solon-ai-mcp-embedded-examples

どのような種類のアプリケーションを開発できますか？

• 汎用自律エージェント（例：Manus、OpenOperator）
• インテリジェントアシスタント＆RAG ナレッジベース（例：Dify、Coze）
• マルチエージェントの協調オーケストレーション（例：AutoGPT、MetaGPT）
• ビジネス主導の制御されたワークフロー（例：AI で強化された DingTalk／Lark の承認機能、SAP Intelligent Modules）
• インテリジェントなドキュメント処理＆ETL（例：Instabase、Unstructured.io）
• リアルタイムのデータ分析＆ダッシュボード（例：Text-to-SQL アプリケーション）
• テストの自動化＆品質保証（例：GitHub Copilot Workspace）
• ローコード／ビジュアル AI ワークフロープラットフォーム（例：LangFlow、Flowise）
• その他多数

エージェント合成プロジェクトの例（そのまま本番環境で使用、またはカスタマイズできます）

• SolonCode（「Claude Code」の Java 実装版）
• SolonClaw（「OpenClaw」の Java 実装版）

コアモジュールの使用例

• ChatModel（汎用 LLM 呼び出しインターフェース）

同期呼び出しとリアクティブ呼び出しに対応し、方言への適応機能、Tool、Skill、ChatSession などを組み込みで提供します。

ChatModel chatModel = ChatModel.of("http://127.0.0.1:11434/api/chat")
                .provider("ollama") //Need to specify vendor, used to identify interface style (also called dialect)
                .model("qwen2.5:1.5b")
                .defaultTalentAdd(new McpGatewayTalent())
                .build();

// Synchronize the call and print the response message
AssistantMessage result = ChatchatModel.prompt("The weather in Hangzhou today？")
         .options(op->op.toolAdd(new WeatherTools())) //Adding tools
         .call()
         .getMessage();
System.out.println(result);

// Stream call
chatModel.prompt("hello").stream();     //Flux<ChatEvent>, full semantic events

• Talents（Solon AI Talents）

Talent talent = new TalentDesc("order_expert")
        .description("Order Assistant")
        // Dynamic admission: Activated only when "order" is mentioned
        .isSupported(prompt -> prompt.getUserMessageContent().contains("order"))
        // Dynamic instructions: Inject different Sops depending on whether the user is a VIP or not
        .instruction(prompt -> {
            if ("VIP".equals(prompt.getMeta("user_level"))) {
                return "This is a VIP customer, please call fast_track_tool first.";
            }
            return "Process the order inquiry according to the normal process.";
        })
        .toolAdd(new OrderTools());

chatModel.prompt("Where is my order from yesterday？")
         .options(o->o.talentAdd(talent))
         .call();

• RAG（ナレッジベース）

DocumentLoader、DocumentSplitter、EmbeddingModel、RerankingModel による一連のサポートを提供します。

//Building a Knowledge Warehouse
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());

//retrieval
List<Document> docs = repository.search(query);

//You can rearrange it if you want
docs = rerankingModel.rerank(query, docs);

//Cue enhancement is
ChatMessage message = ChatMessage.ofUserAugment(query, docs);

//Calling the llm
chatModel.prompt(message) 
    .call();

• MCP（Model Context Protocol）

MCP プロトコル（MCP_2025_06_18）と深く統合し、クロスプラットフォームでのツール、リソース、プロンプトの共有に対応しています。

//server
@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = "/mcp") 
public class MyMcpServer {
    @ToolMapping(description = "Checking the weather")
    public String getWeather(@Param(description = "city") String location) {
        return "It's sunny, 25 degrees";
    }
}

//client
McpClientProvider clientProvider = McpClientProvider.builder()
        .channel(McpChannel.STREAMABLE)
        .url("http://localhost:8080/mcp")
        .build();

• Agent（計算フローグラフを活用したエージェント機能）

Solon AI Agent は推論ロジックをグラフ駆動型の協調フローに変換し、ReAct による内省的な推論と、複数のエージェントによる Team の協調を実現します。

//Reflective intelligent agent:
ReActAgent agent = ReActAgent.of(chatModel) // 或者用 SimpleAgent.of(chatModel)
    .name("weather_expert")
    .description("Check the weather and provide advice")
    .defaultToolAdd(weatherTool) // Inject MCP or local tools
    .build();

agent.prompt("What to wear in Beijing today？").call(); // Autocomplete: Think -> Call tool -> Observe -> Summarize

// Constructing a team agent: Automatically arranging member roles through protocols
TeamAgent team = TeamAgent.of(chatModel)
    .name("marketing_team")
    .protocol(TeamProtocols.HIERARCHICAL) // Hierarchical collaboration (6 preset protocols)
    .agentAdd(copywriterAgent) // Copywriter expert
    .agentAdd(illustratorAgent) // Illustrator expert
    .build();

team.prompt("Plan a promotion scheme for deep-sea mineral water").call(); // Supervisor automatically decomposes tasks and assigns them to corresponding experts    .defaultToolAdd(weatherTool) // Inject MCP or local tools

• Ai Flow（プロセスオーケストレーション機能）

Dify のローコードフローアプリケーションを模倣し、RAG、プロンプトの強化、モデル呼び出しなどの工程を YAML で構成します。

id: demo1
layout:
  - type: "start"
  - task: "@VarInput"
    meta:
      message: "Solon 是谁开发的？"
  - task: "@EmbeddingModel"
    meta:
      embeddingConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.embedding.EmbeddingConfig"
        provider: "ollama"
        model: "bge-m3"
        apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/embed"
  - task: "@InMemoryRepository"
    meta:
      documentSources:
        - "https://solon.noear.org/article/about?format=md"
      splitPipeline:
        - "org.noear.solon.ai.rag.splitter.RegexTextSplitter"
        - "org.noear.solon.ai.rag.splitter.TokenSizeTextSplitter"
  - task: "@ChatModel"
    meta:
      systemPrompt: "你是个知识库"
      stream: false
      chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig"
        provider: "ollama"
        model: "qwen2.5:1.5b"
        apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
  - task: "@ConsoleOutput"

# FlowEngine flowEngine = FlowEngine.newInstance();
# ...
# flowEngine.eval("demo1");

Solon プロジェクトのコードリポジトリ

コードリポジトリ	説明
/opensolon/solon	Solon、メインのコードリポジトリ
/opensolon/solon-examples	Solon、公式ウェブサイト対応のサンプルコードリポジトリ
/opensolon/solon-ai	Solon AI、コードリポジトリ
/opensolon/solon-flow	Solon Flow、コードリポジトリ
/opensolon/solon-expression	Solon Expression、コードリポジトリ
/opensolon/solon-cloud	Solon Cloud、コードリポジトリ
/opensolon/solon-admin	Solon Admin、コードリポジトリ
/opensolon/solon-integration	Solon Integration、コードリポジトリ
/opensolon/solon-java17	Solon Java17、コードリポジトリ（Java17 ベース）
/opensolon/solon-java25	Solon Java25、コードリポジトリ（Java25 ベース）
/opensolon/soloncode	SolonCode（「Claude Code」のJava8実装バージョン）、コードリポジトリ
/opensolon/solonclaw	SolonClaw（「OpenClaw」のJava8実装バージョン）、コードリポジトリ
/opensolon/solon-maven-plugin	Solon Maven、プラグインのコードリポジトリ
/opensolon/solon-gradle-plugin	Solon Gradle、プラグインのコードリポジトリ
/opensolon/solon-idea-plugin	Solon Idea、プラグインのコードリポジトリ
/opensolon/solon-vscode-plugin	Solon VsCode、プラグインのコードリポジトリ

FAQ

Solon AI とは何ですか？

Solon AI は、LLM、RAG ナレッジベース、MCP プロトコル、エージェントの協調オーケストレーションを深く統合した、あらゆるシナリオに対応する Java AI 開発フレームワークです。Java で本番環境向けの AI アプリケーションを構築するために設計されています。

Solon AI は LangChain などの Python フレームワークとどう違いますか？

Solon AI は、Java エコシステムとシームレスに統合できるよう、Java 開発者向けに特化して構築されています。

主な違い：

• Java ネイティブ：Solon、SpringBoot、Vert.X、Quarkus の各エコシステムにぴったり適合します
• JDK 8-25 をサポート：幅広い Java バージョンとの互換性があります
• マルチモデル方言：統一されたインターフェースがモデル間の差異に自動的に適応します
• グラフ駆動のオーケストレーション：Agent の推論を、可視化できる計算フローグラフに変換します

Solon AI はどのようなコンポーネントを提供しますか？

• ChatModel：Tool、Skill、ChatSession をサポートする汎用 LLM 呼び出しインターフェース
• Skills：動的な読み込みと指示の注入
• RAG：一連の処理全体をサポートします（DocumentLoader、DocumentSplitter、EmbeddingModel、RerankingModel）
• MCP：Model Context Protocol（MCP_2025_06_18）との緊密な統合
• Agent：ReAct による内省的な推論と Team による協調
• Ai Flow：YAML ベースのフローオーケストレーション（Dify のようなローコード体験）

どの LLM プロバイダーをサポートしていますか？

方言の適応を通じて、以下をサポートしています。

• OpenAI、Gemini、Claude
• Ollama（ローカルモデル）
• DeepSeek、Dashscope（Alibaba）
• カスタムエンドポイント

使い始めるにはどうすればよいですか？

Maven 依存関係を追加します：

<dependency>
    <groupId>org.noear</groupId>
    <artifactId>solon-ai</artifactId>
</dependency>

基本的な使い方：

ChatModel chatModel = ChatModel.of("http://127.0.0.1:11434/api/chat")
    .provider("ollama")
    .model("qwen2.5:1.5b")
    .build();

AssistantMessage result = chatModel.prompt("Hello").call().getMessage();

ツールを追加するにはどうすればよいですか？

chatModel.prompt("What's the weather?")
    .options(op -> op.toolAdd(new WeatherTools()))
    .call();

RAG を使用するにはどうすればよいですか？

EmbeddingModel embeddingModel = EmbeddingModel.of(apiUrl)
    .apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).build();

InMemoryRepository repository = new InMemoryRepository(embeddingModel);
repository.insert(new PdfLoader(pdfUri).load());

List<Document> docs = repository.search(query);
ChatMessage message = ChatMessage.ofUserAugment(query, docs);
chatModel.prompt(message).call();

MCP 統合とは何ですか？

Solon AI は MCP サーバーとクライアントの両方を提供します。

サーバー：

@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE, mcpEndpoint = "/mcp")
public class MyMcpServer {
    @ToolMapping(description = "Checking the weather")
    public String getWeather(@Param(description = "city") String location) {
        return "It's sunny, 25 degrees";
    }
}

クライアント：

McpClientProvider client = McpClientProvider.builder()
    .channel(McpChannel.STREAMABLE)
    .url("http://localhost:8080/mcp")
    .build();

Agent のパターンには何がありますか？

• ReActAgent：Think → Call → Observe → Summarize のループを持つ、内省型エージェント
• TeamAgent：6 種類のプリセットプロトコル（HIERARCHICAL など）を備えたマルチエージェント協調

ヘルプはどこで確認できますか？

• ドキュメント：solon.noear.org/article/learn-solon-ai
• サンプル：solonlab/solon-ai-mcp-embedded-examples
• SolonCode：「Claude Code」の Java 版 - github.com/opensolon/soloncode
• SolonClaw：「OpenClaw」の Java 版 - github.com/opensolon/solonclaw