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是2026年最热门的技术方向之一。本文用LangChain4j带你从零开始构建一个Java智能体，实现对话、工具调用和记忆功能。</p>
<h2>一、什么是AI Agent？</h2>
<p>AI Agent（智能体）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>：分解复杂任务为步骤</li>
<li><strong>调用工具</strong>：使用外部API或函数</li>
<li><strong>记忆上下文</strong>：维护对话历史</li>
</ul>
<h2>二、环境准备</h2>
<pre><code><dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j</artifactId>
<version>0.35.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
<version>0.35.0</version>
</dependency></code></pre>
<h2>三、基础对话Agent</h2>
<pre><code>import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
// 定义Agent接口
public interface ChatAgent {
@UserMessage("{{it}}")
String chat(String message);
}
// 创建Agent实例
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
.apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
.modelName("gpt-4")
.build();
ChatAgent agent = AiServices.builder(ChatAgent.class)
.chatLanguageModel(model)
.build();
// 使用
String response = agent.chat("你好，请介绍一下Java线程池");
System.out.println(response);</code></pre>
<h2>四、带工具的Agent</h2>
<pre><code>import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import dev.langchain4j.service.MemoryId;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
public interface ToolAgent {
@UserMessage("{{it}}")
String chat(@MemoryId String sessionId, String message);
}
// 定义工具类
public class WeatherTools {
@Tool("获取指定城市的天气信息")
public String getWeather(String city) {
// 实际调用天气API
return city + "今天晴，25°C";
}
@Tool("获取当前时间")
public String getCurrentTime() {
return LocalDateTime.now().toString();
}
}
// 创建带工具的Agent
ToolAgent agent = AiServices.builder(ToolAgent.class)
.chatLanguageModel(model)
.tools(new WeatherTools())
.chatMemoryProvider(memoryId -> MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
.build();
// Agent会自动判断何时调用工具
String response = agent.chat("session-1", "北京今天天气怎么样？");</code></pre>
<h2>五、带记忆的Agent</h2>
<pre><code>import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
// 为每个用户会话创建独立记忆
ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(20);
ChatAgent agent = AiServices.builder(ChatAgent.class)
.chatLanguageModel(model)
.chatMemory(chatMemory)
.build();
// 多轮对话保持上下文
agent.chat("我叫张三");// 记住名字
agent.chat("我叫什么？"); // 回答：你叫张三</code></pre>
<h2>六、流式输出</h2>
<pre><code>import dev.langchain4j.model.chat.StreamingChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiStreamingChatModel;
StreamingChatLanguageModel streamingModel = OpenAiStreamingChatModel.builder()
.apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
.build();
// 实时输出，类似ChatGPT的效果
streamingModel.generate("写一首关于Java的诗", new StreamingResponseHandler() {
@Override
public void onNext(String token) {
System.out.print(token);// 逐字输出
}
@Override
public void onComplete(Response response) {
System.out.println("\n输出完成");
}
});</code></pre>
<h2>七、完整实战案例</h2>
<pre><code>@SpringBootApplication
public class AgentApplication {
@Bean
public ChatLanguageModel chatLanguageModel() {
return OpenAiChatModel.builder()
.apiKey("${openai.api-key}")
.modelName("gpt-4")
.build();
}
@Bean
public Assistant assistant(ChatLanguageModel model) {
return AiServices.builder(Assistant.class)
.chatLanguageModel(model)
.tools(new Calculator(), new WeatherService())
.chatMemoryProvider(id -> MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
.build();
}
}
@RestController
public class ChatController {
@Autowired
private Assistant assistant;
@PostMapping("/chat")
public String chat(@RequestBody ChatRequest request) {
return assistant.chat(request.getSessionId(), request.getMessage());
}
}</code></pre>
<h2>总结</h2>
<p>LangChain4j让Java开发者也能轻松构建AI Agent。核心步骤：</p>
<ol>
<li>定义Agent接口</li>
<li>配置语言模型</li>
<li>添加工具（可选）</li>
<li>配置记忆（可选）</li>
<li>构建并使用</li>
</ol>
<p>AI Agent正在改变软件开发方式，现在就开始构建你的第一个智能体吧！</p>
<p><em>本文由AI辅助创作。</em></p>
</div>
<div id="MySignature" role="contentinfo">
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