Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(1) - 基础Agent用法

自近年AI智能体火爆以来,各种相关的框架和最佳实践也不断涌现,Anthropic公司2024年发布的Building Effective AI Agents \ Anthropic 无疑是最有影响力的指导文章之一,langchain4j在此影响之下,也实现一系列的workflow编排&Agent功能。

本文将在langchain4j官方示例基础上(不熟悉langchain4j的朋友,请移步langchain4j学习系列),介绍几个主要模式的用法,今天先来看最基本的Agent如何实现

为方便讨论,先交待一下这一系列的业务背景

  • 假设有1个公司要招聘,将利用Agent来实现简历生成(通过个人介绍)、简历筛选、简历优化 等一系列功能。
  • 候选人的个人资料 user_life_stody.txt
John Doe 现居比利时安特卫普(Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp),联系方式为 john.doe.dev@protonmail.com 或 +32 495 67 89 23。他在 LinkedIn 和 GitHub 上保持活跃。

- 2020 年完成夜间 Java 集训营(2019–2020)后从机械工程领域转型至软件开发。
- 拥有 4 年软件开发经验,其中最近 2 年专注于 Java 后端开发(Spring Boot、PostgreSQL、Kafka 基础)。
- 开发了一款内部报价工具,将报价周转时间缩短约 35%。
- 领导 3 人专项小组,将遗留 SOAP 服务迁移至 REST 架构。
- 熟悉 Docker 与 CI 流水线(GitHub Actions)。
- 具备 React 使用经验,曾开发内部管理面板(非核心优势)。
- 重视代码整洁与可维护性,乐于指导实习生。
- 偏好产品开发而非外包项目;不喜冗长会议,注重交付实际价值。
- 语言:荷兰语(母语)、英语(C1)、法语(B1)。
- 教育背景:机械工程学士(2016 年),Java 集训营(2019–2020)。
- 个人项目包括一款小型预算管理应用(Spring + Vue)和一套家庭物联网系统(ESP32 + MQTT)。

  

一、定义Agent接口

 1 public interface CvGenerator {
 2     @UserMessage("""
 3             以下是我的个人生活和职业经历信息,
 4             请将其整理成一份清晰、完整的简历。
 5             
 6             注意事项:
 7             1. 不要编造任何事实
 8             2. 不要遗漏任何技能或经历
 9             3. 这份简历后续会进一步优化,请确保内容完整
10             
11             我的个人经历:{{lifeStory}}
12             """)
13     @Agent("基于用户提供的信息生成规范的简历")
14     String generateCv(@V("lifeStory") String userInfo);
15 }

这个正是langchain4j中的AiService,只不过这里我们使用了@Agent这个注解,需要添加下面的依赖

1 <dependency>
2     <groupId>dev.langchain4j</groupId>
3     <artifactId>langchain4j-agentic</artifactId>
4     <version>1.10.0-beta18</version>
5 </dependency>

 

二、最基础的Agent示例

 1 /**
 2  该示例演示了如何实现一个基础Agent(改编自<a href="https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples">langchain4j官网示例</a>)
 3  注意:Agent只有与其他Agent结合使用时才更有用,后续步骤中将展示这一点。
 4  如果只有一个Agent,使用 AiService 会是更好的选择。
 5  这个基础Agent将用户的个人简介转换成一个简洁而完整的简历。
 6  注意:运行此程序可能需要一些时间,因为输出的简历会相当长,LLM也需要一些时间处理。
 7  @author 菩提树下的杨过(yjmyzz.cnblogs.com)
 8  @see <a href="https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples/blob/main/agentic-tutorial/src/main/java/_1_basic_agent/_1a_Basic_Agent_Example.java">_1a_Basic_Agent_Example</a>
 9  */
10 @SpringBootApplication
11 public class _1a_Basic_Agent_Example {
12 
13     public static void main(String[] args) throws IOException {
14         ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(AgentDesignPatternApplication.class, args);
15         ChatModel model = context.getBean("ollamaChatModel", ChatModel.class);
16 
17         CvGenerator cvGenerator = AgenticServices
18                 .agentBuilder(CvGenerator.class)
19                 .chatModel(model)
20                 //定义输出对象的键
21                 .outputKey("masterCv")
22                 .build();
23 
24         // 加载个人介绍
25         String lifeStory = StringLoader.loadFromResource("/documents/user_life_story.txt");
26 
27         // 让 agent 生成简历
28         String cv = cvGenerator.generateCv(lifeStory);
29 
30         // 打印简历
31         System.out.println("=== 简历 ===");
32         System.out.println(cv);
33     }
34 
35 
36 }
View Code

运行结果:

 1 2026-01-11T19:36:17.012+08:00  INFO 16080 --- [langchain4j-study] [           main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient    : HTTP request:
 2 - method: POST
 3 - url: http://localhost:11434/api/chat
 4 - headers: [Content-Type: application/json]
 5 - body: {
 6   "model" : "deepseek-v3.1:671b-cloud",
 7   "messages" : [ {
 8     "role" : "user",
 9     "content" : "以下是我的个人生活和职业经历信息,\n请将其整理成一份清晰、完整的简历。\n\n注意事项:\n1. 不要编造任何事实\n2. 不要遗漏任何技能或经历\n3. 这份简历后续会进一步优化,请确保内容完整\n\n我的个人经历:John Doe 现居比利时安特卫普(Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp),联系方式为 john.doe.dev@protonmail.com 或 +32 495 67 89 23。他在 LinkedIn 和 GitHub 上保持活跃。\r\n\r\n- 2020 年完成夜间 Java 集训营(2019–2020)后从机械工程领域转型至软件开发。\r\n- 拥有 4 年软件开发经验,其中最近 2 年专注于 Java 后端开发(Spring Boot、PostgreSQL、Kafka 基础)。\r\n- 开发了一款内部报价工具,将报价周转时间缩短约 35%。\r\n- 领导 3 人专项小组,将遗留 SOAP 服务迁移至 REST 架构。\r\n- 熟悉 Docker 与 CI 流水线(GitHub Actions)。\r\n- 具备 React 使用经验,曾开发内部管理面板(非核心优势)。\r\n- 重视代码整洁与可维护性,乐于指导实习生。\r\n- 偏好产品开发而非外包项目;不喜冗长会议,注重交付实际价值。\r\n- 语言:荷兰语(母语)、英语(C1)、法语(B1)。\r\n- 教育背景:机械工程学士(2016 年),Java 集训营(2019–2020)。\r\n- 个人项目包括一款小型预算管理应用(Spring + Vue)和一套家庭物联网系统(ESP32 + MQTT)。\n"
10   } ],
11   "options" : {
12     "stop" : [ ]
13   },
14   "stream" : false,
15   "tools" : [ ]
16 }
17 
18 2026-01-11T19:36:24.079+08:00  INFO 16080 --- [langchain4j-study] [           main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient    : HTTP response:
19 - status code: 200
20 - headers: [content-type: application/json; charset=utf-8], [date: Sun, 11 Jan 2026 11:36:24 GMT], [transfer-encoding: chunked]
21 - body: {"model":"deepseek-v3.1:671b-cloud","remote_model":"deepseek-v3.1:671b","remote_host":"https://ollama.com:443","created_at":"2026-01-11T11:36:23.745953889Z","message":{"role":"assistant","content":"# John Doe - 简历\n\n**地址**  \nRue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium  \n**邮箱**  \njohn.doe.dev@protonmail.com  \n**电话**  \n+32 495 67 89 23  \n**在线资料**  \nLinkedIn | GitHub  \n\n---\n\n## 职业摘要\n拥有4年软件开发经验的Java后端开发者,其中最近2年专注于Java生态系统(Spring Boot、PostgreSQL、Kafka)。具备从机械工程成功转型至软件开发的背景,擅长构建可维护的代码、优化流程,并乐于指导团队成员。注重产品价值交付,偏好产品导向的开发环境。\n\n---\n\n## 技能专长\n- **后端开发**: Java, Spring Boot, REST API, PostgreSQL, Kafka (基础)\n- **工具与流程**: Docker, CI/CD (GitHub Actions), Git\n- **前端经验**: React (内部工具开发), Vue.js (个人项目)\n- **软技能**: 代码整洁与可维护性、团队协作、指导实习生、问题解决\n- **语言**: 荷兰语 (母语), 英语 (C1), 法语 (B1)\n\n---\n\n## 职业经历\n**软件开发工程师**  \n*2020年至今*  \n- 开发内部报价工具,将报价周转时间缩短约35%。\n- 领导3人专项小组,完成遗留SOAP服务至REST架构的迁移。\n- 使用Spring Boot和PostgreSQL构建后端服务,并集成Kafka进行事件驱动通信。\n- 通过Docker容器化应用,利用GitHub Actions设置CI流水线以提高部署效率。\n- 曾开发React内部管理面板以支持业务运营(非核心职责)。\n- 积极指导实习生,提倡代码可读性与系统可维护性。\n\n---\n\n## 教育背景\n- **Java 夜间集训营**  \n  *2019–2020*  \n  集中学习Java编程、数据结构、Web开发与团队项目协作。\n\n- **机械工程学士**  \n  *2016年毕业*  \n  具备工程问题分析与系统化解决能力。\n\n---\n\n## 个人项目\n- **预算管理应用**  \n  使用Spring Boot与Vue.js构建的个人预算跟踪工具,支持支出分类与可视化报表。\n  \n- **家庭物联网系统**  \n  基于ESP32微控制器与MQTT协议搭建的自动化家居监控系统,实现传感器数据采集与远程控制。\n\n---\n\n## 备注\n- 偏好产品导向的开发环境,注重交付实际价值而非冗长会议。\n- 对技术充满热情,持续通过个人项目与实践深化全栈技能。\n\n---\n*简历内容基于提供的经历信息整理,未添加任何编造内容,可随时进一步优化格式与重点。*"},"done":true,"done_reason":"stop","total_duration":6020764924,"prompt_eval_count":387,"eval_count":566}
22 
23 
24 === 简历 ===
25 # John Doe - 简历
26 
27 **地址**  
28 Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium  
29 **邮箱**  
30 john.doe.dev@protonmail.com  
31 **电话**  
32 +32 495 67 89 23  
33 **在线资料**  
34 LinkedIn | GitHub  
35 
36 ---
37 
38 ## 职业摘要
39 拥有4年软件开发经验的Java后端开发者,其中最近2年专注于Java生态系统(Spring Boot、PostgreSQL、Kafka)。具备从机械工程成功转型至软件开发的背景,擅长构建可维护的代码、优化流程,并乐于指导团队成员。注重产品价值交付,偏好产品导向的开发环境。
40 
41 ---
42 
43 ## 技能专长
44 - **后端开发**: Java, Spring Boot, REST API, PostgreSQL, Kafka (基础)
45 - **工具与流程**: Docker, CI/CD (GitHub Actions), Git
46 - **前端经验**: React (内部工具开发), Vue.js (个人项目)
47 - **软技能**: 代码整洁与可维护性、团队协作、指导实习生、问题解决
48 - **语言**: 荷兰语 (母语), 英语 (C1), 法语 (B1)
49 
50 ---
51 
52 ## 职业经历
53 **软件开发工程师**  
54 *2020年至今*  
55 - 开发内部报价工具,将报价周转时间缩短约35%56 - 领导3人专项小组,完成遗留SOAP服务至REST架构的迁移。
57 - 使用Spring Boot和PostgreSQL构建后端服务,并集成Kafka进行事件驱动通信。
58 - 通过Docker容器化应用,利用GitHub Actions设置CI流水线以提高部署效率。
59 - 曾开发React内部管理面板以支持业务运营(非核心职责)。
60 - 积极指导实习生,提倡代码可读性与系统可维护性。
61 
62 ---
63 
64 ## 教育背景
65 - **Java 夜间集训营**  
66   *20192020*  
67   集中学习Java编程、数据结构、Web开发与团队项目协作。
68 
69 - **机械工程学士**  
70   *2016年毕业*  
71   具备工程问题分析与系统化解决能力。
72 
73 ---
74 
75 ## 个人项目
76 - **预算管理应用**  
77   使用Spring Boot与Vue.js构建的个人预算跟踪工具,支持支出分类与可视化报表。
78   
79 - **家庭物联网系统**  
80   基于ESP32微控制器与MQTT协议搭建的自动化家居监控系统,实现传感器数据采集与远程控制。
81 
82 ---
83 
84 ## 备注
85 - 偏好产品导向的开发环境,注重交付实际价值而非冗长会议。
86 - 对技术充满热情,持续通过个人项目与实践深化全栈技能。
87 
88 ---
89 *简历内容基于提供的经历信息整理,未添加任何编造内容,可随时进一步优化格式与重点。*
View Code

 24-82行,就是基于“个人资料”生成的简历。

 

三、结构化输出

如果希望生成的简历,以结构化输出(即:直接输出POJO对象实例),可以稍微改进:

3.1 定义简历POJO类Cv

 1 /**
 2  * 简历类
 3  */
 4 public class Cv {
 5     @Description("候选人的专业技能,逗号串接")
 6     private String skills;
 7 
 8     @Description("候选人的专业经历")
 9     private String professionalExperience;
10 
11     @Description("候选人的教育背景")
12     private String studies;
13 
14     @Override
15     public String toString() {
16         return "CV:\n" +
17                 "专业技能 = \"" + skills + "\"\n" +
18                 "专业经历 = \"" + professionalExperience + "\"\n" +
19                 "教育背景 = \"" + studies + "\"\n";
20     }
21 }
View Code

3.2 定义结构化Agent接口

 1 public interface CvGeneratorStructuredOutput {
 2     @UserMessage("""
 3             以下是我的个人生活和职业经历信息,
 4             请将其整理成一份清晰、完整的简历。
 5             
 6             注意事项:
 7             1. 不要编造任何事实
 8             2. 不要遗漏任何技能或经历
 9             3. 这份简历后续会进一步优化,请确保内容完整
10             
11             我的个人经历:{{lifeStory}}
12             """)
13     @Agent("基于用户提供的信息生成规范的简历")
14     Cv generateCv(@V("lifeStory") String userInfo);
15 }
View Code

3.3 结构化输出Agent

 1 public class _1b_Basic_Agent_Example_Structured {
 2 
 3     public static void main(String[] args) throws IOException {
 4         ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(AgentDesignPatternApplication.class, args);
 5         ChatModel model = context.getBean("ollamaChatModel", ChatModel.class);
 6 
 7         CvGeneratorStructuredOutput cvGenerator = AgenticServices
 8                 .agentBuilder(CvGeneratorStructuredOutput.class)
 9                 .chatModel(model)
10                 .build();
11 
12         // 加载个人介绍
13         String lifeStory = StringLoader.loadFromResource("/documents/user_life_story.txt");
14 
15         // 让 agent 生成简历
16         Cv cvStructured = cvGenerator.generateCv(lifeStory);
17 
18         // 打印简历
19         System.out.println("=== 简历 ===");
20         System.out.println(cvStructured);
21     }
22 }
View Code

输出:

 1 2026-01-11T19:58:32.855+08:00  INFO 16512 --- [langchain4j-study] [           main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient    : HTTP request:
 2 - method: POST
 3 - url: http://localhost:11434/api/chat
 4 - headers: [Content-Type: application/json]
 5 - body: {
 6   "model" : "deepseek-v3.1:671b-cloud",
 7   "messages" : [ {
 8     "role" : "user",
 9     "content" : "以下是我的个人生活和职业经历信息,\n请将其整理成一份清晰、完整的简历。\n\n注意事项:\n1. 不要编造任何事实\n2. 不要遗漏任何技能或经历\n3. 这份简历后续会进一步优化,请确保内容完整\n\n我的个人经历:John Doe 现居比利时安特卫普(Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp),联系方式为 john.doe.dev@protonmail.com 或 +32 495 67 89 23。他在 LinkedIn 和 GitHub 上保持活跃。\r\n\r\n- 2020 年完成夜间 Java 集训营(2019–2020)后从机械工程领域转型至软件开发。\r\n- 拥有 4 年软件开发经验,其中最近 2 年专注于 Java 后端开发(Spring Boot、PostgreSQL、Kafka 基础)。\r\n- 开发了一款内部报价工具,将报价周转时间缩短约 35%。\r\n- 领导 3 人专项小组,将遗留 SOAP 服务迁移至 REST 架构。\r\n- 熟悉 Docker 与 CI 流水线(GitHub Actions)。\r\n- 具备 React 使用经验,曾开发内部管理面板(非核心优势)。\r\n- 重视代码整洁与可维护性,乐于指导实习生。\r\n- 偏好产品开发而非外包项目;不喜冗长会议,注重交付实际价值。\r\n- 语言:荷兰语(母语)、英语(C1)、法语(B1)。\r\n- 教育背景:机械工程学士(2016 年),Java 集训营(2019–2020)。\r\n- 个人项目包括一款小型预算管理应用(Spring + Vue)和一套家庭物联网系统(ESP32 + MQTT)。\n\nYou must answer strictly in the following JSON format: {\n\"skills\": (候选人的专业技能,逗号串接; type: string),\n\"professionalExperience\": (候选人的专业经历; type: string),\n\"studies\": (候选人的教育背景; type: string)\n}"
10   } ],
11   "options" : {
12     "stop" : [ ]
13   },
14   "stream" : false,
15   "tools" : [ ]
16 }
17 
18 2026-01-11T19:58:36.010+08:00  INFO 16512 --- [langchain4j-study] [           main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient    : HTTP response:
19 - status code: 200
20 - headers: [content-type: application/json; charset=utf-8], [date: Sun, 11 Jan 2026 11:58:35 GMT], [transfer-encoding: chunked]
21 - body: {"model":"deepseek-v3.1:671b-cloud","remote_model":"deepseek-v3.1:671b","remote_host":"https://ollama.com:443","created_at":"2026-01-11T11:58:35.375858113Z","message":{"role":"assistant","content":"{\n\"skills\": \"Java, Spring Boot, PostgreSQL, Kafka, REST API, Docker, CI/CD (GitHub Actions), React, 代码整洁与可维护性, 指导与协作, 荷兰语(母语), 英语(C1), 法语(B1)\",\n\"professionalExperience\": \"拥有4年软件开发经验,其中最近2年专注于Java后端开发。开发了一款内部报价工具,将报价周转时间缩短约35%。领导一个3人专项小组,成功将遗留SOAP服务迁移至REST架构。具备Docker与CI流水线(GitHub Actions)实践经验。有React使用经验,曾开发内部管理面板。重视代码质量,乐于指导实习生。偏好产品开发,注重交付实际价值。个人项目包括一款小型预算管理应用(Spring + Vue)和一套家庭物联网系统(ESP32 + MQTT)。\",\n\"studies\": \"机械工程学士(2016年毕业),Java集训营(2019-2020年)\"\n}"},"done":true,"done_reason":"stop","total_duration":1828432886,"prompt_eval_count":444,"eval_count":212}
22 
23 
24 === 简历 ===
25 CV:
26 专业技能 = "Java, Spring Boot, PostgreSQL, Kafka, REST API, Docker, CI/CD (GitHub Actions), React, 代码整洁与可维护性, 指导与协作, 荷兰语(母语), 英语(C1), 法语(B1)"
27 专业经历 = "拥有4年软件开发经验,其中最近2年专注于Java后端开发。开发了一款内部报价工具,将报价周转时间缩短约35%。领导一个3人专项小组,成功将遗留SOAP服务迁移至REST架构。具备Docker与CI流水线(GitHub Actions)实践经验。有React使用经验,曾开发内部管理面板。重视代码质量,乐于指导实习生。偏好产品开发,注重交付实际价值。个人项目包括一款小型预算管理应用(Spring + Vue)和一套家庭物联网系统(ESP32 + MQTT)。"
28 教育背景 = "机械工程学士(2016年毕业),Java集训营(2019-2020年)"
View Code

24-28行输出,即为Cv实例的toString结果。

 

小结:

本文示例了利用AgenticServices+@Agent注解生成1个最基本的Agent,虽然单就本例而言,还体现不出Agent与AiService的区别,但从下一篇开始,就能看到多个Agent之间的workflow编排。

 

文中示例代码:

https://github.com/yjmyzz/agentic_turoial_with_langchain4j

 

参考:

Building Effective AI Agents \ Anthropic

[译] AI Workflow & AI Agent:架构、模式与工程建议(Anthropic,2024)

Agents and Agentic AI | LangChain4j

posted @ 2026-01-11 20:04  菩提树下的杨过  阅读(2)  评论(0)    收藏  举报