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# 快速开始
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## 前言
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在开始之前，我们假定您已经：
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- 熟悉 Java 环境配置及其开发
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- 熟悉 Java 构建工具，比如 Maven
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> 注意：需要确定您当前的环境必须是 Java 8 或者更高版本。
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## Hello World
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**第 1 步：创建 Java 项目，并添加 Maven 依赖**
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<span style="color: red;">**以下的 xml maven 依赖示例中，可能并非最新的 Agents-Flex 版本**</span>，请自行查看最新版本，并修改版本号。最新版本查看地址：https://search.maven.org/artifact/com.agentsflex/parent
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```xml
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<dependency>
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<groupId>com.agentsflex</groupId>
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<artifactId>agents-flex-bom</artifactId>
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<version>1.2.2</version>
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</dependency>
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```
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或者使用 Gradle:
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```java
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implementation 'com.agentsflex:agents-flex-bom:1.2.2'
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```
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**第 2 步：创建一个带有 Main 方法的 Java 类**
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```java
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public class Main {
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public static void main(String[] args) {
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Llm llm = OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
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String response = llm.chat("what is your name?");
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System.out.println(response);
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}
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}
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```
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或者，我们为 `OpenAILlm` 添加更多的配置：
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```java
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public class Main {
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public static void main(String[] args) {
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OpenAILlmConfig config = new OpenAILlmConfig();
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config.setEndpoint("https://api.openai.com");
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config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");
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config.setModel("gpt-3.5-turbo");
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Llm llm = new OpenAILlm(config);
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String response = llm.chat("请问你叫什么名字");
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System.out.println(response);
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}
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}
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```
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## 流式（Stream）对话
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流式（Stream）对话需要调用 `chatStream` 方法，并传入 prompt 以及 `StreamResponseListener`，代码如下所示：
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```java
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public class Main {
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public static void main(String[] args) {
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Llm llm = new OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
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llm.chatStream("what is your name?", new StreamResponseListener() {
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@Override
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public void onMessage(ChatContext context, AiMessageResponse response) {
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System.out.println(response.getMessage().getContent());
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}
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});
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System.out.println(response);
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}
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}
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```
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