🤖 Nanobot Java - 智能 AI 助手

基于 Java 21 虚拟线程的高性能 AI Agent

快速开始 • 功能特性 • 使用指南 • 常见问题

📖 简介

Nanobot Java 是一个轻量级、高性能的 AI 助手，支持多种 AI 模型（OpenAI、Claude、DeepSeek 等），可以帮你完成文件操作、代码编写、网页搜索等各种任务。

✨ 主要特点

🚀 一键启动 - 无需复杂配置，开箱即用
🔥 高性能 - 基于 Java 21 虚拟线程，支持高并发
🪶 超轻量 - 仅 13 MB，启动仅需 1.4 秒
💾 内存优化 - 长期运行内存稳定在 450MB，自动清理机制
📊 实时监控 - 内置 Web 监控面板，实时查看运行状态和内存使用
🤖 多模型支持 - OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Qwen、Gemini
🛠️ 丰富工具 - 文件操作、Shell 命令、网页搜索
💬 多种交互方式 - CLI、Telegram、WhatsApp
🔌 易于扩展 - 简单的插件系统

🚀 快速开始

方式一：一键安装（推荐）⚡

只需一条命令，自动完成所有配置：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/chenlei-gh/nanobot-java/main/install.sh | bash

或者使用 wget：

wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/chenlei-gh/nanobot-java/main/install.sh | bash

安装完成后，运行：

cd ~/nanobot-java && ./start.sh

就这么简单！🎉

方式二：手动安装

1. 克隆项目

git clone https://github.com/chenlei-gh/nanobot-java.git
cd nanobot-java

2. 设置 API 密钥

# 设置 OpenAI API Key
export OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here

# 或设置 Anthropic API Key
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-key-here

3. 启动 Nanobot

# Linux/Mac
./start.sh

# Windows
start.bat

方式三：Docker 部署

# 1. 设置环境变量
export OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here

# 2. 启动容器
docker-compose up -d

# 3. 进入交互模式
docker exec -it nanobot-java java -jar target/nanobot-1.0.0.jar

方式四：完全手动部署

# 1. 确保已安装 Java 21+ 和 Maven 3.9+
java -version
mvn -version

# 2. 设置 API 密钥
export OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
# 或
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-key-here

# 3. 编译项目
mvn clean package -DskipTests

# 4. 运行
java -jar target/nanobot-1.0.0.jar

🎯 功能特性

核心功能

功能	说明
💬 智能对话	支持多轮对话，理解上下文
📁 文件操作	读取、写入、编辑文件
🖥️ 命令执行	执行 Shell 命令
🌐 网页搜索	搜索和抓取网页内容
🔄 流式响应	实时显示 AI 回复
📊 Token 统计	实时统计 Token 使用量

支持的 AI 模型

OpenAI: GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo
Anthropic: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus
DeepSeek: DeepSeek Chat
Qwen: 通义千问
Gemini: Google Gemini

📚 使用指南

基本使用

交互模式

./start.sh

进入交互模式后，直接输入你的问题：

nanobot> 帮我写一个 Python 脚本，读取 CSV 文件并统计数据
nanobot> 查看当前目录下的所有文件
nanobot> 搜索最新的 AI 新闻

单次命令模式

./start.sh agent "帮我写一个 Hello World 程序"

内置命令

在交互模式下，你可以使用以下命令：

命令	说明
`/help`	显示帮助信息
`/exit`	退出程序
`/clear`	清屏
`/stats`	显示统计信息
`/tools`	列出可用工具
`/sessions`	列出会话
`/reset`	清除会话历史

配置文件

创建 nanobot.yaml 文件来自定义配置：

agents:
  defaults:
    model: gpt-4              # 默认模型
    maxIterations: 20         # 最大迭代次数
    temperature: 0.7          # 温度参数

  agents:
    assistant:
      name: "我的助手"
      model: gpt-4
      tools:
        - read_file           # 读取文件
        - write_file          # 写入文件
        - shell               # 执行命令
        - web_fetch           # 网页抓取

workspace: ~/.nanobot/workspace  # 工作目录
data: ~/.nanobot/data            # 数据目录

环境变量

变量名	说明	必需
`OPENAI_API_KEY`	OpenAI API 密钥	二选一
`ANTHROPIC_API_KEY`	Anthropic API 密钥	二选一
`BRAVE_SEARCH_API_KEY`	Brave 搜索 API 密钥	可选

🌐 Web 界面

Nanobot 提供完整的 Web 界面，包含 AI 对话、参数配置和实时监控功能。

启动 Web 服务

./start-web.sh

或者手动启动：

export OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
java -cp "target/classes:target/nanobot-1.0.0.jar" com.nanobot.web.WebServerTest

访问 Web 界面

在浏览器中打开：

http://localhost:9090

Codespaces 用户: 在 VS Code 的 "PORTS" 标签页中找到端口 9090，点击地球图标获取公开 URL。

功能特性

💬 AI 对话界面

实时对话交互
流式响应显示
多会话管理
历史记录查看

⚙️ 参数配置

模型选择（GPT-4, Claude, DeepSeek 等）
温度参数调节
最大迭代次数设置
工具启用/禁用

📊 实时监控

内存使用情况
会话统计
消息队列状态
系统健康检查

🎨 现代化界面

响应式设计
渐变色主题
流畅动画
移动端适配

自定义端口

通过环境变量设置 Web 端口：

export WEB_PORT=8080
./start-web.sh

API 接口

对话接口

POST /api/chat - 发送消息并获取 AI 响应
GET /api/stream - SSE 流式响应

会话管理

GET /api/sessions - 获取所有会话列表
DELETE /api/sessions?sessionId=xxx - 清除指定会话

配置管理

GET /api/config - 获取当前配置
GET /api/tools - 获取可用工具列表

监控接口

GET /api/stats - 获取系统统计数据
GET /api/health - 健康检查

💡 使用示例

示例 1：文件操作

nanobot> 读取 README.md 文件的内容
nanobot> 在 output.txt 中写入 "Hello, World!"

示例 2：代码编写

nanobot> 帮我写一个 Python 脚本，实现快速排序算法
nanobot> 优化这段代码的性能

示例 3：数据分析

nanobot> 分析 data.csv 文件，统计各列的平均值
nanobot> 生成一个数据可视化图表

示例 4：网页搜索

nanobot> 搜索最新的 AI 技术趋势
nanobot> 获取 https://example.com 的内容

🔧 高级功能

添加自定义工具

// 在 ToolRegistry 中注册新工具
registry.register(
    "my_tool",
    "我的自定义工具",
    Map.of(
        "param1", new ToolParameter("string", "参数说明", true)
    ),
    true,
    (args, workspace) -> {
        // 工具实现
        return "执行结果";
    }
);

定时任务

cron:
  jobs:
    - name: "每日报告"
      schedule: "0 9 * * *"  # 每天 9:00
      message: "生成今日工作报告"

❓ 常见问题

Q: 如何获取 API 密钥？

OpenAI:

访问 OpenAI Platform
注册/登录账号
进入 API Keys 页面创建密钥

Anthropic:

访问 Anthropic Console
注册/登录账号
创建 API 密钥

Q: 支持哪些操作系统？

支持所有主流操作系统：

✅ Linux
✅ macOS
✅ Windows
✅ Docker

Q: 需要什么配置？

最低配置：

Java 21+
2GB RAM
500MB 磁盘空间

推荐配置：

Java 21+
4GB RAM
1GB 磁盘空间

Q: 如何更新到最新版本？

git pull origin main
./start.sh

Q: 遇到问题怎么办？

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⚡ 性能优化

Nanobot Java 经过深度优化，在保持完整功能的同时实现了极致的轻量化：

📊 性能指标

指标	数值	对比
包体积	13 MB	比平均 Spring Boot 应用小 60%
启动时间	1.4 秒	比优化前快 44%
内存占用	~100 MB	比优化前省 33%
依赖数量	28 个	精简 38%

🎯 与其他 AI Agent 对比

项目	语言	大小	启动时间	内存
Nanobot Java	Java 21	13 MB	1.4s	100 MB
典型 Node.js Agent	Node.js	100-200 MB	2-3s	150-200 MB
典型 Python Agent	Python	50-100 MB	3-5s	200-300 MB
典型 Spring Boot	Java	30-50 MB	3-5s	200-300 MB

🔧 优化措施

✅ 移除不必要的 Web 服务器（节省 8 MB）
✅ 精简依赖树（减少 38% 依赖）
✅ 启用编译优化
✅ JAR 压缩优化
✅ 使用 Java 21 虚拟线程（高并发低开销）

详细优化说明请查看 MEMORY_OPTIMIZATION.md

📦 项目结构

nanobot-java/
├── src/main/java/com/nanobot/
│   ├── cli/              # 命令行界面
│   ├── core/             # 核心引擎
│   ├── tool/             # 工具系统
│   ├── llm/              # LLM 提供商
│   ├── channel/          # 通信通道
│   ├── agent/            # Agent 管理
│   └── config/           # 配置管理
├── start.sh              # 启动脚本 (Linux/Mac)
├── start.bat             # 启动脚本 (Windows)
├── setup.sh              # 设置向导
├── Dockerfile            # Docker 镜像
├── docker-compose.yml    # Docker Compose 配置
└── README.md             # 本文件

🤝 贡献

欢迎贡献代码！请查看贡献指南。

📄 许可证

本项目采用 Apache License 2.0 许可证。

🙏 致谢

基于 HKUDS/nanobot 项目开发。

📞 联系方式

GitHub Issues: 提交问题
Email: your-email@example.com

如果这个项目对你有帮助，请给个 ⭐️ Star！

Made with ❤️ by Nanobot Team

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 14 Commits
.devcontainer		.devcontainer
.github/workflows		.github/workflows
src		src
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
MEMORY_OPTIMIZATION.md		MEMORY_OPTIMIZATION.md
PROJECT_SUMMARY.md		PROJECT_SUMMARY.md
README.md		README.md
WEB_FEATURES.md		WEB_FEATURES.md
WEB_GUIDE.md		WEB_GUIDE.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml
install.sh		install.sh
nanobot.yaml		nanobot.yaml
pom.xml		pom.xml
run-monitor.sh		run-monitor.sh
start-monitor.sh		start-monitor.sh
start-web.sh		start-web.sh
start.bat		start.bat
start.sh		start.sh
test-monitor.sh		test-monitor.sh
test-web.sh		test-web.sh

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📖 简介

✨ 主要特点

🚀 快速开始

方式一：一键安装（推荐）⚡

方式二：手动安装

1. 克隆项目

2. 设置 API 密钥

3. 启动 Nanobot

方式三：Docker 部署

方式四：完全手动部署

🎯 功能特性

核心功能

支持的 AI 模型

📚 使用指南

基本使用

交互模式

单次命令模式

内置命令

配置文件

环境变量

🌐 Web 界面

启动 Web 服务

访问 Web 界面

功能特性

💬 AI 对话界面

⚙️ 参数配置

📊 实时监控

🎨 现代化界面

自定义端口

API 接口

对话接口

会话管理

配置管理

监控接口

💡 使用示例

示例 1：文件操作

示例 2：代码编写

示例 3：数据分析

示例 4：网页搜索

🔧 高级功能

添加自定义工具

定时任务

❓ 常见问题

Q: 如何获取 API 密钥？

Q: 支持哪些操作系统？

Q: 需要什么配置？

Q: 如何更新到最新版本？

Q: 遇到问题怎么办？

⚡ 性能优化

📊 性能指标

🎯 与其他 AI Agent 对比

🔧 优化措施

📦 项目结构

🤝 贡献

📄 许可证

🙏 致谢

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