AI Agent 开发实战：用LangChain4j构建你的第一个Java智能体
<h2>前言</h2><p>AI Agent（智能体）是2026年最热门的技术方向之一。不同于传统的问答机器人，Agent能够自主规划任务、调用工具、记住上下文，真正实现"自主决策"。本文用 LangChain4j 带你从零构建一个 Java 智能体。</p>
<h2>一、什么是 AI Agent？</h2>
<p>AI Agent 是能够自主决策并执行任务的 AI 系统，核心能力：</p>
<ul>
<li><strong>理解意图</strong>：解析用户自然语言</li>
<li><strong>规划任务</strong>：分解复杂任务为多个步骤</li>
<li><strong>工具调用</strong>：调用外部 API 获取信息或执行操作</li>
<li><strong>记忆能力</strong>：记住多轮对话上下文</li>
</ul>
<h2>二、环境准备</h2>
<pre><code><dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j</artifactId>
<version>0.36.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
<version>0.36.0</version>
</dependency></code></pre>
<h2>三、定义工具</h2>
<pre><code>public class WeatherTool {
@Tool("查询指定城市的当前天气")
public String getWeather(String city) {
// 模拟天气查询
return city + "今天晴，气温25度，空气质量优";
}
}
public class CalculatorTool {
@Tool("计算数学表达式")
public double calculate(String expression) {
return new ScriptEngineManager()
.getEngineByName("js")
.eval(expression);
}
}</code></pre>
<h2>四、构建 Agent</h2>
<pre><code>// 配置大模型
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
.apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
.modelName("gpt-4o")
.build();
// 配置记忆
ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder()
.maxMessages(10)
.build();
// 构建 Agent
interface Assistant {
String chat(String userMessage);
}
Assistant agent = AiServices.builder(Assistant.class)
.chatLanguageModel(model)
.chatMemory(memory)
.tools(new WeatherTool(), new CalculatorTool())
.systemMessage("你是一个智能助手，可以查询天气和进行计算。"
+ "在回答问题前，先思考是否需要调用工具。")
.build();</code></pre>
<h2>五、运行 Agent</h2>
<pre><code>// 测试对话
String response1 = agent.chat("北京今天天气怎么样？");
System.out.println(response1);
// 输出：我来为您查询北京的天气。北京今天晴，气温25度，空气质量优。
String response2 = agent.chat("那上海呢？");
System.out.println(response2);
// 输出：上海今天晴，气温28度，空气质量良。
String response3 = agent.chat("北京的气温比上海低多少度？");
System.out.println(response3);
// Agent会自动调用计算工具：28 - 25 = 3度</code></pre>
<h2>六、进阶：结构化输出</h2>
<pre><code>record TaskPlan(String goal, List<String> steps, String expectedResult) {}
interface Planner {
@SystemMessage("你是一个任务规划专家，将复杂任务分解为步骤")
TaskPlan plan(String userGoal);
}
Planner planner = AiServices.builder(Planner.class)
.chatLanguageModel(model)
.build();
TaskPlan plan = planner.plan("开发一个用户登录功能");
// 返回结构化的任务计划</code></pre>
<h2>总结</h2>
<p>LangChain4j 让 Java 开发者也能轻松构建 AI Agent。核心要点：</p>
<ul>
<li>用 <strong>@Tool</strong> 注解定义工具</li>
<li>用 <strong>AiServices</strong> 构建 Agent 接口</li>
<li>用 <strong>ChatMemory</strong> 实现多轮记忆</li>
<li>大模型会自动决定何时调用工具</li>
</ul>
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