Koog とは？

Koog は JetBrains が JVM エコシステム向けに開発したエージェント構築オープンソースフレームワークです。不过，Kotlin DSL と Java API を備えているため、LangChain と LangGraph の Python バックエンドに相当します。

Amper の初体験

Amper の設定ファイル は極めてシンプルで、5 行 の有効コードだけです。yaml dependencies: - $compose.desktop.currentOs - ai.koog:koog-agents:. // add koog - ai.koog:prompt-executor-openrouter-client:. // add openrouter このファイルを見ると、setting.gradle や build.gradle が全く存在しないことに驚きます。「干净，」と表現できるほどです。

初回実行での問題点

初回実行時はコンソールに以下のような情報が表示されますが、画面が表示されないという現象が発生しやすいです。text

You said “introduce your self” …correction ，说起来，この問題は UTF‑8 エンコーディング設定漏れ や Windows バッチコマンドでの実行環境差によるものです。対策として環境変数やコンソール設定を確認する必要があります。

コンフィギュレーション：Koog の導入

次のように module.yaml に依存関係を追加します。 yaml dependencies: - $compose.desktop.currentOs - ai.koog:koog-agents:. // add koog - ai.koog:prompt-executor-openrouter-client:. // add openrouter

SLF4J 警告

コンパイル時に SLF4J Simple が未使用であるという警告が発生します。 yaml dependencies: #… 话说回来，- org.slf4j:slf4j-simple:. # ← 警告の原因となります。 この警告は開発時の鬱陶しさを増す要因となります。

アプリ起動とデバッグ

IDEA で最新バージョンを使用し、Kotlin ToolChain プラグインをインストールした後で新規プロジェクトを作成します。1️⃣ プロジェクト名称は「Cook」。2️⃣ プロジェクトタイプは JVM GUI application を選択すると macOS / Linux でも実行可能になります。

実行後、main.kt から agent/Cook.kt を呼び出すだけで、Amper が即座にプロジェクト構造を作り上げてくれるのは非常に快適です。しかし初回ランでは「何も表示されない」状態になることがあり、コンソールのみしか見えないという課題が発生します。话说回来，対処法として .\\kotlin.bat run を使うか、IDE のランニング設定を見直すと解決できます。

UTF‑8 コンソール設定

Console が文字化けする問題は UTF‑8 出力設定で解決できます。kotlin fun main { configureUtf8ConsoleOutput // …} private fun configureUtf8ConsoleOutput { System.setOut,true,StandardCharsets.UTF_8)) System.setErr,true。StandardCharsets.UTF_8)) } 再度実行すると以下のように 正しく文字列が表示され、Emoji も正しく表示されます： text //....You wrote:*introduce your self in word* ✅ Corrected… ここで注意すべきポイントは Emoji が文字化けしやすいことであり、Pain Point: 「Emoji が崩れるとユーザー体験が大きく低下する」。

補足交互インターフェイス改良

現在アプリは非常にシンプルで、「起動 → メッセージ送信 → コンソール出力」のみですが、ユーザーインタフェース调整を行う予定です。具体的には这方面，

• MVVM パターンを導入し、StateFlow・LiveData でデータ管理を行うことで UI とロジックの分離を図りました。说起来，Pain Point: UI とビジネスロジックが混在するとメンテナンス性が悪くなるため、MVVM は必須です。老实说，*

• エージェント側も functionalStrategy・direct_chat を組み合わせて会話履歴管理を行うように改修しました。《例示コード》 kotlin .functionalStrategy( functionalStrategy { question -> llm.writeSession { appendPrompt { user } requestLLMWithoutTools.textContent } })

まとめ

私たちは Kotlin・Amper・Koong・Compose Desktop を組み合わせた英訳学習エージェントアプリを無事構築しました。主な成功ポイント:

Amper で設定ファイルだけで簡単にプロジェクト構造が作れた;

また本稿ではまだ基本機能のみですが、今後以下のように機能拡張を行います：

OpenWearMap API,Places API など無料公開 API と連携させる;

Happy coding & happy learning!