Copilot Cowork 核心逻辑解析：使用 Kotlin 构建 AI Agent

Copilot Cowork 核心逻辑解析：使用 Kotlin 构建 AI Agent

微软最近发布的 Copilot Cowork 在技术圈引起了广泛关注。它不再仅仅是代码补全插件，而是进化为能够处理复杂任务的'同事'。基于 Anthropic 的 Claude 构建，它具备了类似真人的任务处理能力。

作为开发者，理解其背后的原理至关重要。本文将拆解 Copilot Cowork 的核心逻辑，并演示如何利用 Kotlin 和大模型 API 构建简易 AI Agent。

从 Chatbot 到 Agent

传统的 Copilot 类似于实习生，接收指令并执行单一动作。而 Copilot Cowork 更像成熟的合作伙伴，具备完整的闭环能力：

• 感知（Perception）：读取邮件、文档、代码仓库。
• 规划（Planning）：拆解任务，决定执行顺序。
• 执行（Execution）：调用工具，生成内容，发送反馈。

这种能力的背后是大模型的进化。微软此次选择 Claude，看重的是其在长文本处理和逻辑推理上的优势。

实战：用 Kotlin 构建 AI Agent

Copilot Cowork 是闭源的，但我们可以利用大模型 API 模拟其工作流。为了保证调用的稳定性和成本控制，推荐使用支持标准协议的 LLM API 服务。

为什么选择通用 LLM API？

构建 Agent 需要频繁调用大模型进行推理。理想的 API 服务应具备以下特点：

1. 接口兼容：支持标准的 OpenAI SDK，迁移成本低。
2. 模型丰富：支持多种主流模型，如 Claude 系列，满足不同场景需求。
3. 稳定性：Agent 运行依赖多次连续调用，稳定的网络保障能避免任务中断。

代码实现

下面是一个简单的 Kotlin 示例，展示如何通过 API 调用 Claude 模型来模拟一个简单的任务规划 Agent。

import okhttp3.MediaType.Companion.toMediaType
import okhttp3.OkHttpClient
import okhttp3.Request
import okhttp3.RequestBody.Companion.toRequestBody
import org.json.JSONObject
import java.util.concurrent.TimeUnit

// 配置 API Key
const val API_KEY = "sk-your-api-key-here"
// 替换为你的 API 地址
const val BASE_URL = "https://api.example.com/v1/chat/completions"

val client = OkHttpClient.Builder()
    .connectTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)
    .readTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)
    .build()

fun main {
     task = 
    println()

    
     plan = think(task)
    println()
}

: String {
     prompt = .trimIndent()

     jsonBody = JSONObject().apply {
        put(, )
        put(, org.json.JSONArray().put(JSONObject().apply {
            put(, )
            put(, prompt)
        }))
    }.toString()

     request = Request.Builder()
        .url(BASE_URL)
        .addHeader(, )
        .addHeader(, )
        .post(jsonBody.toRequestBody(.toMediaType()))
        .build()

    client.newCall(request).execute().use { response ->
         (!response.isSuccessful)  RuntimeException()
         responseBody = response.body?.string()
         jsonResponse = JSONObject(responseBody)
         jsonResponse.getJSONArray()
            .getJSONObject()
            .getJSONObject()
            .getString()
    }
}