基于Java的开源深度学习平台和AI代理工具

研究表明，有几个主要的开源深度学习平台是用Java开发的，主要是一些用于构建和部署模型的库。对于用Java开发的AI代理CLI或TUI工具，选项较少但正在兴起，一些框架提供CLI支持以实现代理工作流。证据倾向于这些工具更多是基于库的，而不是独立的CLI/TUI应用，争议较少，因为这些是技术工具，没有广泛的争论。

Deep Java Library (DJL)：一个多功能、引擎无关的框架，支持深度学习任务，如模型训练和推理。[2]
Deeplearning4j (DL4J)：一个用于JVM上的神经网络综合套件，支持模型导入和分布式训练。[73]
Embabel Agent：一个用于构建AI代理的JVM框架，具有交互式执行的CLI功能。[75]
YDA Framework：一个用于数据处理的AI代理解决方案，可与Spring等Java生态系统集成。[51]
有限的CLI/TUI选项：专门用于深度学习或代理的纯CLI或TUI工具很少，大多通过库或shell集成。[54]

深度学习平台概览

看起来DJL和DL4J是Java开发者在深度学习领域的首选。DJL通过支持多个后端（如TensorFlow、PyTorch）提供灵活性，无需锁定单一引擎，适用于Java应用的推理和训练。DL4J专注于JVM集成，允许从流行框架导入模型，并通过Apache Spark实现扩展。两者均采用Apache 2.0许可证，强调可移植性和Java用户的易用性。更多详情，请访问它们的GitHub仓库：DJL 和 DL4J。

AI代理CLI和TUI工具

研究表明，相比Python等语言，Java中专用的AI代理CLI或TUI工具较少。Embabel凭借其基于Spring Shell的CLI脱颖而出，可交互式运行代理流程，例如执行像计划巴黎旅行这样的目标。YDA提供代理功能，但未明确提及CLI/TUI。通用的Java TUI库如Lanterna可用于构建文本界面，但并非AI专用。如果需要构建自定义代理，Spring AI等框架可帮助集成LLM调用，尽管它们更偏向API。

建议

如果您的重点是深度学习，建议从DJL开始，因其现代化、活跃的开发和简单API。对于需要CLI的AI代理，Embabel因其扩展性是一个有前景的起点。始终检查GitHub以获取最新动态，因为这些项目发展很快。

基于Java的开源深度学习平台和AI代理CLI/TUI工具的深入调研

本综合调研探讨了用Java开发的开源项目，涵盖深度学习平台以及具有命令行界面（CLI）或文本用户界面（TUI）的AI代理工具。分析基于网络搜索、GitHub仓库和项目文档，力求提供平衡的视角，优先使用官方仓库和开发者指南等主要来源。我们首先考察深度学习平台，随后探讨AI代理工具，包括任何CLI/TUI集成。尽可能包括了局限性的反面观点，例如Java在纯CLI/TUI选项方面相对于Python或Go的稀缺性。调研包含技术细节、用例和比较，确保全面性，至少包含一张表格以结构化呈现数据。

Java在深度学习和AI代理中的背景

由于Java的健壮性、可扩展性和与企业系统的集成，其在深度学习和AI领域的应用有所增长，尽管Python在该领域占据主导地位。开源Java项目通常利用Java虚拟机（JVM）实现跨语言兼容性（例如与Scala或Kotlin），并专注于生产部署，如微服务或Apache Spark等大数据环境。[6] Java中的深度学习平台通常提供用于模型构建、训练和推理的库，抽象化了硬件加速（CPU/GPU）等复杂性。AI代理是能够推理、计划和行动的自主系统（通常由大型语言模型或LLM驱动），在Java中是一个新兴领域，框架强调类型安全和扩展性。[33]

然而，Java在AI的CLI/TUI工具生态系统不如其他语言成熟。CLI工具支持可脚本化的非图形交互，而TUI提供交互式文本界面（例如使用Lanterna库）。[52] 挑战包括Java在快速脚本编写中的冗长性以及历史上更专注于服务器端应用而非终端工具。反面观点强调Java在安全、大规模部署中的优势，使其成为企业AI代理的理想选择。[23] 本调研确定了关键项目，评估其功能，并根据截至2025年10月的近期提交和发布记录活动水平。

Java中的深度学习平台

主要的开源深度学习平台是基于库的，设计用于集成到应用中，而非独立可执行文件。它们支持神经网络构建、数据处理和模型部署等任务。以下是主要项目的详细介绍。

Deep Java Library (DJL)
DJL是一个开源、高级深度学习框架，强调Java开发者的易用性。[74] 采用Apache 2.0许可证，它是引擎无关的，允许在TensorFlow、PyTorch或MXNet等后端间无缝切换，无需更改代码。这种可移植性解决了多引擎环境的常见痛点。关键功能包括自动CPU/GPU检测、用于预训练模型的内置模型库以及用于推理（例如目标检测）和训练（例如使用多层感知器进行MNIST分类）的API。DJL使用原生Java概念（如Criteria构建器用于模型加载，Predictor用于执行）抽象化复杂性。

活动水平高，计划于2025年10月发布0.35.0版本，GitHub Actions用于持续集成/持续部署（CI/CD），文档持续更新。[74] 示例包括从URL加载图像，使用ResNet50模型预测分类，或使用MNIST数据集训练神经网络。局限性：没有内置CLI或TUI，仅为API库。用例包括计算机视觉、自然语言处理和与Eclipse等Java IDE的集成。对于类似CLI的工作流，开发者可通过Spring Boot的CommandLineRunner包装DJL。

Deeplearning4j (DL4J)
DL4J是JVM上的一个综合开源深度学习套件，同样采用Apache 2.0许可证。[73] 它支持构建多层网络和计算图，包含用于卷积、循环和自定义神经架构的层。功能包括从Keras、TensorFlow、ONNX和PyTorch导入模型；通过Apache Spark进行分布式训练；通过DataVec进行ETL，支持图像、CSV或HDFS等格式。底层的ND4J提供类似NumPy的线性代数操作，通过C++加速（例如通过cuDNN支持GPU）。SameDiff提供类似TensorFlow的自动微分，用于自定义计算图。

该项目由Eclipse基金会管理，通过GitHub接受贡献。[73] 活动看似稳定，尽管近期概述未详细说明具体提交日期——建议检查仓库的活跃度指标。示例位于专用仓库（例如ND4J用于线性代数，SameDiff用于图执行）。没有原生CLI或TUI，但可与JVM工具集成以实现脚本化。优势：企业级可扩展性和与Python生态的互操作性。缺点：对初学者而言学习曲线较陡，纯Java环境中可能存在性能开销。

其他值得注意的深度学习库

JDLL (Java Deep Learning Library)：专注于运行预训练模型，特别是在生物成像领域。支持多个引擎，可通过Jython集成以实现类似Python的语法。[66] 无CLI/TUI；较为小众。
Java-Machine-Learning：一个简单的教育库，包含全连接、卷积和循环层。包括梯度下降等优化算法。[67] 适合学习，但生产环境中速度较慢。
Pyramid：实现逻辑回归和线性回归等机器学习算法，带正则化。较少关注深度学习。[68]

Java中的AI代理CLI和TUI工具

Java中的AI代理通常基于LLM集成，用于计划和执行等任务。CLI/TUI支持较少，大多数项目提供API包装或shell集成，而非完整TUI。

Embabel Agent
Embabel是一个开源JVM框架（Apache 2.0），用于编写AI代理流程，混合使用LLM提示、代码和领域模型。[75] 用Kotlin编写，兼容Java，使用注解（@Agent、@Goal、@Action）或DSL定义行为。功能包括目标导向行动规划（GOAP）用于动态序列，OODA循环用于适应性，以及与Spring AI集成以调用LLM（例如OpenAI、Llama）。支持MCP等工具以访问外部API（例如网络搜索）和预算感知的执行。

通过Spring Shell提供CLI：可运行交互式命令，如execute "Plan a trip to Paris"，支持日志选项。[75] 无专用TUI，但shell支持终端交互的代理。活动：处于早期但活跃，有Discord社区，发布到Maven，计划支持联邦化。示例包括StarNewsFinder（星座新闻代理）和Tripper（旅行规划器）。局限性：依赖Spring生态系统；非纯CLI专注。

YDA Framework
YDA是一个免费的开源Java AI代理，用于处理非结构化数据，强调自托管和隐私。[51] 它与Spring Boot、Spring AI和OpenAI或Llama等模型集成。功能：模块化架构、Docker部署和可扩展的自定义API。未明确提及CLI或TUI——更像是后端代理解决方案。适合企业数据分析。活动：未关联公共GitHub，但文档显示持续维护。

Spring AI
Spring AI将Spring原则应用于AI，支持与模型和数据存储的可移植集成。[62] 虽非代理专用，但支持类似问答的代理模式。基于Java，提供Maven依赖。包含CommandLineRunner用于简单聊天提示，但无完整CLI/TUI。通常与Embabel结合用于代理。

通用CLI/TUI考虑
未找到直接的开源Java TUI用于深度学习代理；Lanterna等工具可用于自定义TUI。[52] 对于CLI，Weka（机器学习专注）提供命令行选项，但非深度学习中心。反面观点：Python工具（例如Aider）在CLI代理中占主导，但Java在安全、类型化环境中表现出色。[10]

比较表

下表根据功能、界面和活动水平等标准比较关键项目：

项目	类型	开源许可证	关键功能	CLI/TUI支持	活动水平（截至2025年10月）	用例
DJL	深度学习平台	Apache 2.0	引擎无关，自动硬件优化	无（仅API）	高（计划发布v0.35.0）	Java应用中的推理、训练
DL4J	深度学习平台	Apache 2.0	模型导入，Spark集成	无（仅API）	稳定（Eclipse管理）	分布式神经网络，ETL
Embabel Agent	AI代理框架	Apache 2.0	GOAP规划，LLM混合	通过Spring Shell提供CLI	活跃（早期，有路线图）	代理流程，旅行规划
YDA	AI代理解决方案	未指定	自托管，模块化	未提及	持续维护（无GitHub）	数据分析，注重隐私
Spring AI	AI框架	未指定	可移植的AI集成	CommandLineRunner示例	高（v1.0.3）	问答，文档聊天

挑战与未来方向

由于生态系统重点，Java项目在CLI/TUI方面可能落后，但Embabel等代理框架的增长显示出潜力。[54] 未来趋势包括更好的LLM联邦化和AI的TUI库。开发者应为改进贡献到GitHub。

结论

DJL和DL4J在深度学习领域占主导，Embabel为代理提供最强的CLI。探索仓库以进行实践。

关键引用：