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第一次學 Kotlin Koog AI 就上手系列 第 4 篇

第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 Day 04：多 LLM 供應商整合

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在前面的學習中，我們已經建立了基本的 Koog AI Agent 並了解了提示系統的 DSL 語法。今天我們將探索 Koog 框架的重要特色：多 LLM 供應商整合

在實際應用中，依賴單一 LLM 供應商往往會面臨成本、效能和可靠性的挑戰。Koog 的多供應商支援讓我們能夠建立更穩健和更靈活的 AI 應用

為什麼需要多 LLM 整合？

在深入技術實作之前，讓我們先了解多 LLM 整合的重要性

能力互補優勢

每個 LLM 供應商都有其擅長領域，根據實際使用經驗，不同供應商適合不同的使用場景

實際使用場景分配

  • OpenAI：日常使用、通用對話、問答互動
  • Anthropic：程式設計、技術問題解決
  • Google Gemini：大 Context 處理、處理大量資料、長文本分析
  • 本地 Ollama：隱私保護、離線運行、無 API 限制

這裡的使用場景是根據我平常的使用習慣來區分的

可靠性和風險管控

多 LLM 策略可以顯著提升應用穩定性

實際效益

  • 故障備用：當主要供應商服務中斷時，自動切換到備用供應商
  • 過載分散：在高併發時段分散請求到多個供應商
  • 限制管理：避免觸發單一供應商的 API 限制
  • 成本控制：根據預算限制智能選擇模型

支援的 LLM 供應商

Koog 目前支援以下 LLM 供應商

模型選擇說明：每個 LLM 供應商都有眾多模型可選擇，不可能在文章中一一列出和介紹。這裡我只列舉比較常用或 CP 值比較高的模型作為範例，實際使用時請根據個人需求、預算和應用場景來選擇最適合的模型

雲端服務供應商

  • OpenAI
    • GPT-5 (mini)（2025年8月發布，最新模型）
    • GPT-4.1 (mini)（2025年4月發布）
    • 日常對話、問題解決

重要說明：雖然 GPT-5 是 OpenAI 最新的模型，但因為 Koog 框架還沒有更新相關的 model 程式碼支援，所以統一使用 GPT-4.1 (mini)，包含先前的文章也是一樣

  • Anthropic

    • Claude Opus 4.1（2025年8月發布，最新模型）
    • Claude 4 Sonnet（程式設計專長）
    • 優秀的程式碼設計、寫作能力

  • Google AI

    • Gemini 2.5 Flash（2025年發布，支援 thinking 能力）
    • 強大的多模態能力和大 Context 處理

  • OpenRouter

    • 統一接入多種模型
    • 自動路由和負載均衡
    • 包含開源模型支援

本地部署

  • Ollama
    • gpt-oss:20b（OpenAI 2025年開源模型，16GB RAM 即可運行）
    • Llama 3.1、Llama 3.2
    • Code Llama、Mistral
    • 完全離線運行

這裡只有列出部份支援的 LLM 供應商而已, 沒有全部

基本多供應商配置

IntelliJ IDEA 環境變數配置

注意：基於 API 測試費用考量，本教學僅使用兩個雲端 API（OpenAI、Google）和本地模型（Ollama）進行測試

在 IntelliJ IDEA 中設定環境變數（參考 Day 02 的設定方式）

  • 編輯 Run Configuration
  • 在 Environment variables 欄位中加入
OPENAI_API_KEY=你的OpenAI API金鑰
GOOGLE_API_KEY=你的Google API金鑰
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

管理 Api Key 類別

object ApiKeyManager {
    val openAIApiKey: String = System.getenv("OPENAI_API_KEY")
    val googleApiKey: String = System.getenv("GOOGLE_API_KEY")
    val ollamaBaseUrl: String = System.getenv("OLLAMA_BASE_URL")

    // 檢查可用的供應商
    fun getAvailableProviders(): List<String> {
        val available = mutableListOf<String>()

        if (openAIApiKey.isNotBlank()) {
            available.add("OpenAI")
        }

        if (googleApiKey.isNotBlank()) {
            available.add("Google")
        }

        if (ollamaBaseUrl.isNotBlank()) {
            available.add("Ollama")
        }

        return available
    }
}

建立多 LLM 執行器

Koog 提供了 MultiLLMPromptExecutor 來統一管理多個 LLM 客戶端

class BasicMultiLLMSetup {
    fun createBasicMultiExecutor(): MultiLLMPromptExecutor {

        val executors = mutableMapOf<LLMProvider, LLMClient>()

        ApiKeyManager.openAIApiKey?.let { apiKey ->
            executors[LLMProvider.OpenAI] = OpenAILLMClient(apiKey)
            println("✅ OpenAI GPT 執行器已加入（大 Context 處理）")
        }

        ApiKeyManager.googleApiKey?.let { apiKey ->
            executors[LLMProvider.Google] = GoogleLLMClient(apiKey)
            println("✅ Google Gemini 執行器已加入（大 Context 處理）")
        }

        ApiKeyManager.ollamaBaseUrl?.let { baseUrl ->
            executors[LLMProvider.Ollama] = OllamaClient(baseUrl)
            println("✅ Ollama 執行器已加入（本地隱私保護）")
        }

        return MultiLLMPromptExecutor(executors)
    }
}

實作基本多 LLM 應用

讓我們建立一個簡單的多 LLM 應用，展示基本的整合使用

suspend fun main() {
    println("🤖 多 LLM 助手系統啟動中...")

    // 顯示可用的供應商
    println("📋 可用的 LLM 供應商：")
    ApiKeyManager.getAvailableProviders().forEach { provider ->
        println("   ✅ $provider")
    }

    try {
        val setup = BasicMultiLLMSetup()
        val multiExecutor = setup.createBasicMultiExecutor()

        // 建立多 LLM Agent
        val agent = AIAgent(
            executor = multiExecutor,
            systemPrompt = "你是一個智能助手，使用多個 LLM 供應商為使用者提供最佳服務。請用正體中文回答問題。",
            llmModel = OpenAIModels.CostOptimized.GPT4_1Mini
        )

        println("\n✅ 多 LLM 助手系統已就緒！")

        // 測試不同類型的問題
        val testQuestions = listOf(
            "你好，你現在正在使用哪個模型回答問題？ 請具體回答出那一個模型"
        )

        println("\n👤 使用者：$question")
        println("🤖 AI 回答：")
        val response = agent.run(question)
        println(response)

    } catch (e: Exception) {
        println("❌ 系統啟動失敗：${e.message}")
        e.printStackTrace()
    }
}

執行 AI 回應內容

基本上，這裡會根據你給它的 Model 來決定使用哪個 Executor (供應商)
先使用 OpenAIModels.CostOptimized.GPT4_1Mini 來執行測試

🤖 多 LLM 助手系統啟動中...
📋 可用的 LLM 供應商：
   ✅ OpenAI (GPT-4.1 mini)
   ✅ Google (Gemini 2.5 Flash)
   ✅ Ollama (gpt-oss:20b)
✅ OpenAI GPT 執行器已加入（大 Context 處理）
✅ Google Gemini 執行器已加入（大 Context 處理）
✅ Ollama 執行器已加入（本地隱私保護）

✅ 多 LLM 助手系統已就緒！

👤 使用者：你好，你現在正在使用哪個模型回答問題？ 請具體回答出那一個模型
🤖 AI 回答：
你好！我目前使用的是OpenAI的GPT-4模型來回答你的問題。如果你有任何需要，隨時告訴我！

如果我們把 Model 換成 GoogleModels.Gemini2_5Flash

🤖 多 LLM 助手系統啟動中...
📋 可用的 LLM 供應商：
   ✅ OpenAI
   ✅ Google
   ✅ Ollama
✅ OpenAI GPT 執行器已加入（大 Context 處理）
✅ Google Gemini 執行器已加入（大 Context 處理）
✅ Ollama 執行器已加入（本地隱私保護）

✅ 多 LLM 助手系統已就緒！

👤 使用者：你好，你現在正在使用哪個模型回答問題？ 請具體回答出那一個模型
🤖 AI 回答：
你好！

我是一個大型語言模型，由 Google 訓練。

自動依任務選擇模型

在前面的範例，雖然 AIAgent 會自動根據模型來選擇 Executor，不過還是需要寫死模型在程式碼裡面，我們是不是可以改成，自動根據任務類型來選擇合適的模型，這樣子就不用人工介入了

建立多供應商模型選擇

在 BasicMultiLLMSetup 裡增加一個依 task 來選擇模型的 fun

注意，這裡沒有考慮到 AI 供應商是否可用的問題，只是單純的選擇模型

// 簡單的供應商模型選擇
fun selectModelForTask(taskType: String): LLModel {
    return when (taskType.lowercase()) {
        // 日常對話的最佳選擇
        "chat", "conversation" -> OpenAIModels.CostOptimized.GPT4_1Mini
        // 大 Context 資料處理（
        "data", "analysis" -> GoogleModels.Gemini2_5Flash
        // Ollama
        "privacy", "local" -> OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2_3B
        // 通用任務的平衡選擇
        else -> OpenAIModels.CostOptimized.GPT4_1Mini
    }
}

建立自動依 task 來產生 AI Agent

可以把相關對應 task 的 prompt 都先寫好，只要使用者輸入對應的 task，就會自動給它對應的 AI Agent

class BasicMultiLLMAssistant {

    private val multiLLMSetup = BasicMultiLLMSetup()

    fun createAgent(taskType: String): AIAgent<String, String> {
        val multiExecutor = multiLLMSetup.createBasicMultiExecutor()
        val modelSuggestion = multiLLMSetup.selectModelForTask(taskType)

        println("Task: $taskType, 🎯 模型：${model.provider} - ${model.id}")

        return AIAgent(
            executor = multiExecutor,
            systemPrompt = buildTaskPrompt(taskType),
            llmModel = modelSuggestion,
            maxIterations = 5
        )
    }

    private fun buildTaskPrompt(taskType: String): String {
        return when (taskType.lowercase()) {
            "chat", "conversation" -> """
                你是一個友善的 AI 助手，用正體中文回答問題
                - 以自然、溫暖的方式回應
                - 提供有用的資訊和建議
                - 保持禮貌和專業的態度
            """.trimIndent()

            "data", "analysis" -> """
                你是一個資料分析助手，用正體中文回答問題
                - 仔細分析提供的大量資訊
                - 提供結構化的分析結果
                - 善於處理複雜的資料和長文本
            """.trimIndent()

            "privacy", "local" -> """
                你是一個注重隱私的本地助手，用正體中文回答問題
                - 優先保護使用者隱私
                - 提供安全可靠的建議
                - 不會將資料傳送到外部服務
            """.trimIndent()

            else -> """
                你是一個通用 AI 助手，用正體中文回答問題
                - 根據使用者需求提供協助
                - 保持專業和有用的回應
                - 適時詢問更多細節以提供更好的服務
            """.trimIndent()
        }
    }
}

測試依 task 來自動選擇 AI Agent

建立一個簡單的測試程式來驗證多 LLM 設定

suspend fun main() {
    println("🤖 多 LLM 助手系統啟動中...")

    // 顯示可用的供應商
    println("📋 可用的 LLM 供應商：")
    ApiKeyManager.getAvailableProviders().forEach { provider ->
        println("   ✅ $provider")
    }

    try {
        val setup = BasicMultiLLMAssistant()

        println("\n✅ 多 LLM 助手系統已就緒！")

        // 顯示可用的任務類型
        println("\n📋 可用的任務類型：")
        println("   1. chat - 日常對話")
        println("   2. data - 資料分析")
        println("   3. privacy - 隱私保護（本地處理）")

        // 使用者輸入任務類型
        print("\n請輸入任務類型（chat/data/privacy）：")
        val taskType = readlnOrNull()?.trim() ?: "chat"

        // 建立對應的 Agent
        val agent = setup.createAgent(taskType)

        // 使用者輸入問題
        print("請輸入您的問題：")
        val question = "你好，你現在正在使用哪個模型回答問題？ 請具體回答出那一個模型"

        println("\n👤 使用者：$question")
        println("🤖 AI 回答：")
        val response = agent.run(question)
        println(response)

    } catch (e: Exception) {
        println("❌ 系統啟動失敗：${e.message}")
        e.printStackTrace()
    }
}

執行 AI 回應內容

🤖 多 LLM 助手系統啟動中...
📋 可用的 LLM 供應商：
   ✅ OpenAI
   ✅ Google
   ✅ Ollama

✅ 多 LLM 助手系統已就緒！

📋 可用的任務類型：
   1. chat - 日常對話
   2. data - 資料分析
   3. privacy - 隱私保護（本地處理）

請輸入任務類型（chat/data/privacy）：chat

✅ OpenAI GPT 執行器已加入（大 Context 處理）
✅ Google Gemini 執行器已加入（大 Context 處理）
✅ Ollama 執行器已加入（本地隱私保護）
Task: chat, 🎯 模型：OpenAI - gpt-4.1-mini
請輸入您的問題：
👤 使用者：你好，你現在正在使用哪個模型回答問題？ 請具體回答出那一個模型
🤖 AI 回答：
你好！我現在是基於 OpenAI 的 GPT-4 模型來回答你的問題。如果你有任何疑問或需要幫助，隨時告訴我哦！很高興為你服務。

實作錯誤處理與 Fallback 機制

在實際應用中，LLM 供應商可能會遇到服務中斷、API 限制或網路問題。讓我們繼承 BasicMultiLLMSetup，實作一個簡單實用的 Fallback 機制，當主要供應商失敗時自動切換到備用供應商

這邊接續第一個範例來實作 Fallback 機制，暫不考慮 auto fallback 選擇供應商

建立簡單的 Fallback 系統

class FallbackMultiLLMSetup : BasicMultiLLMSetup() {

    // 建立主要和備用執行器
    private val primaryExecutor = simpleOpenAIExecutor(ApiKeyManager.openAIApiKey!!)
    private val fallbackExecutor = simpleGoogleAIExecutor(ApiKeyManager.googleApiKey!!)

    // 定義主要和備用模型
    private val primaryModel = OpenAIModels.CostOptimized.GPT4_1Mini
    private val fallbackModel = GoogleModels.Gemini2_5Flash

    // 簡單的備用機制 - 主要邏輯
    suspend fun executeWithFallback(prompt: Prompt): String {
        return try {
            println("🔄 嘗試使用 OpenAI 供應商...")
            val result = primaryExecutor.execute(prompt, primaryModel)
            println("✅ OpenAI 供應商回應成功")

            // 假設回應格式，實際需要根據框架調整
            result.firstOrNull()?.content ?: "無回應內容"

        } catch (e: Exception) {
            println("❌ OpenAI 供應商失敗：${e.message}")
            println("🔄 切換到 Google 備用供應商...")

            try {
                val fallbackResult = fallbackExecutor.execute(prompt, fallbackModel)
                println("✅ Google 供應商回應成功")
                fallbackResult.firstOrNull()?.content ?: "無回應內容"

            } catch (fallbackError: Exception) {
                println("❌ Google 備用供應商也失敗：${fallbackError.message}")
                throw Exception("所有 LLM 供應商都無法使用。主要錯誤：${e.message}，備用錯誤：${fallbackError.message}")
            }
        }
    }

    // 建立簡化的對話介面
    fun createSimpleFallbackChat(): SimpleFallbackChat {
        return SimpleFallbackChat(this)
    }
}

// 簡單的對話包裝器
class SimpleFallbackChat(private val setup: FallbackMultiLLMSetup) {

    suspend fun chat(question: String): String {
        // 建立簡單的文字提示
        val prompt = prompt("fallback-chat") {
            system("你是一個通用 AI 助手，用正體中文回答問題")
            user(question)
        }

        return setup.executeWithFallback(prompt)
    }
}

測試 Fallback 機制

suspend fun main() {
    println("🤖 帶有 Fallback 機制的多 LLM 助手系統啟動中...")

    // 顯示可用的供應商
    println("📋 可用的 LLM 供應商：")
    ApiKeyManager.getAvailableProviders().forEach { provider ->
        println("   ✅ $provider")
    }

    try {
        val setup = FallbackMultiLLMSetup()

        println("\n✅ Fallback 多 LLM 助手系統已就緒！")
        println("🛡️  當主要供應商失敗時，系統會自動切換到備用供應商")

        // 建立簡化的 Fallback 對話
        val chat = setup.createSimpleFallbackChat()

        val question = "你好，請介紹你自己，並告訴我你是使用哪個模型回答的？"

        println("\n👤 使用者：$question")
        println("🤖 AI 回答：")

        val response = chat.chat(question)
        println(response)

    } catch (e: Exception) {
        println("❌ 系統完全失敗：${e.message}")
        e.printStackTrace()
    }
}

執行 AI 回應內容

主要供應商正常運作

🤖 帶有 Fallback 機制的多 LLM 助手系統啟動中...
📋 可用的 LLM 供應商：
   ✅ OpenAI
   ✅ Google
   ✅ Ollama

✅ Fallback 多 LLM 助手系統已就緒！
🛡️  當主要供應商失敗時，系統會自動切換到備用供應商

👤 使用者：你好，你現在正在使用哪個模型回答問題？ 請具體回答出那一個模型
🤖 AI 回答：
🔄 嘗試使用 OpenAI 供應商...
✅ OpenAI 供應商回應成功
你好！我現在使用的是基於 OpenAI 的 GPT-4 架構的語言模型來回答你的問題。

主要供應商失敗，自動 Fallback

透過一個有問題的 OpenAI API Key，來模擬切換供應商

🤖 帶有 Fallback 機制的多 LLM 助手系統啟動中...
📋 可用的 LLM 供應商：
   ✅ OpenAI (模擬失敗)
   ✅ Google
   ✅ Ollama

✅ Fallback 多 LLM 助手系統已就緒！
🛡️  當主要供應商失敗時，系統會自動切換到備用供應商

👤 使用者：你好，你現在正在使用哪個模型回答問題？ 請具體回答出那一個模型
🤖 AI 回答：
🔄 嘗試使用 OpenAI 供應商...
❌ OpenAI 供應商失敗：Error from OpenAI API: 401 Unauthorized: {
    "error": {
        "message": "Incorrect API key provided: error. You can find your API key at https://platform.openai.com/account/api-keys.",
        "type": "invalid_request_error",
        "param": null,
        "code": "invalid_api_key"
    }
}

🔄 切換到 Google 備用供應商...
✅ Google 供應商回應成功
我是一個大型語言模型，由 Google 訓練。

Fallback 機制的優勢

這個 Fallback 實作提供了以下優勢

  • 自動容錯

    • 當主要供應商失敗時，無需人工介入即可自動切換
    • 保證服務的持續性和可用性

  • 優先級管理

    • 可根據成本、效能、可靠性設定供應商優先順序
    • 靈活調整不同場景下的選擇策略

  • 透明的錯誤處理

    • 清楚記錄每次嘗試和失敗的原因
    • 方便除監控系統狀態

  • 成本優化

    • 優先使用成本較低的供應商
    • 只在必要時才使用較昂貴的備用方案

總結

今天我們學習了 Koog 框架的多 LLM 供應商整合基礎，掌握了以下核心概念

  • 了解多 LLM 整合的基本概念和價值
  • 學會配置多個 LLM 供應商環境
  • 建立簡單的多 LLM 助手應用
  • 學會根據任務類型選擇適合的模型
  • 掌握錯誤處理和 Fallback 機制的基本概念

下一篇文章我們將探索 Koog 的工具系統入門，學習如何為 AI Agent 添加實際的操作能力，從純粹的對話系統進化為能夠執行具體任務的 AI 助手

參考文件

圖片來源：AI 產生

同步刊登於 Blog 第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 Day 04：多 LLM 供應商整合


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系列文
第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 共 19 篇
  1. 15
    第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 Day 15：洞察 AI 內心：掌握 Agent 的事件與生命週期
  2. 16
    第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 Day 16：策略路由：根據問題類型選擇最適合的 Agent
  3. 17
    第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 Day 17：增加使用者體驗：流式處理與即時回應
  4. 18
    第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 Day 18：服務不中斷：建立智慧路由與容錯機制
  5. 19
    第一次學 Kotlin Koog AI 就上手 Day 19：為 AI 裝上儀表板：OpenTelemetry 監控入門
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