LangChain4j工作流編排完整指南Java AI智能體四種工作流一次講透【免費下載鏈接】langchain4j-examples項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain4j-examplesLangChain4j-examples 項目的 agentic-tutorial 模塊用可運行的 Java 示例完整演示了 AI 智能體的工作流編排順序、并行、循環(huán)、條件四種方式各配一個實例。本文以簡歷全流程自動化為線索講清什么問題該用哪種編排。從簡歷全流程看為什么一個智能體不夠設(shè)想一個需求用戶交上一段個人經(jīng)歷和一份職位描述系統(tǒng)要先據(jù)此生成簡歷再按崗位要求定制然后由 HR、經(jīng)理、團(tuán)隊負(fù)責(zé)人三方評審分?jǐn)?shù)不夠就自動改稿再提交評審直到達(dá)標(biāo)。一次模型調(diào)用顯然做不完這件事你得像帶團(tuán)隊一樣分工每個角色智能體只負(fù)責(zé)一步中間產(chǎn)物在他們之間傳遞。選哪種分工方式取決于問題本身長什么樣。流程固定時順序工作流就夠了先生成、再定制是天然的先后關(guān)系誰也不能先做。順序工作流就是把CvGenerator和CvTailor兩個智能體用sequenceBuilder()串起來順序即執(zhí)行順序。傳遞的關(guān)鍵在outputKey第一個智能體的輸出鍵名必須和第二個智能體接口的入?yún)⒆兞棵麑Φ蒙蠑?shù)據(jù)才能自動流過去。它適合任何步驟固定、一步接一步的線性流程。需要同時拿到多份結(jié)果上并行工作流HR 審資歷、經(jīng)理審能力、團(tuán)隊成員審匹配度——三份評審互不依賴為什么要排隊并行工作流用parallelBuilder()把三個評審智能體丟進(jìn)線程池同時跑跑完后在output回調(diào)里把三份CvReview讀出來拼出合并反饋并算平均分。它適合多子任務(wù)共享同一份輸入、彼此獨立、最后需要聚合結(jié)果的場景比如同一份文檔的多角度審查。目標(biāo)需要反復(fù)打磨時用循環(huán)工作流簡歷改一輪未必就達(dá)標(biāo)而改幾輪才達(dá)標(biāo)事先沒人知道。循環(huán)工作流把評審 改稿兩個智能體放進(jìn)loopBuilder()每輪評審輸出的新反饋會作為下一輪改稿的輸入當(dāng)分?jǐn)?shù)超過 0.8 時退出。注意兩點退出條件是在每個智能體執(zhí)行完之后檢查的同時用maxIterations(3)兜底防止分?jǐn)?shù)一直上不去導(dǎo)致死循環(huán)。適合迭代次數(shù)不確定、只能靠結(jié)果判斷做沒做完的任務(wù)。下一步走哪條路看條件工作流評審之后該做什么分?jǐn)?shù) 0.8 以上轉(zhuǎn)經(jīng)理復(fù)審分?jǐn)?shù)不夠發(fā)拒信反饋里發(fā)現(xiàn)信息缺失就聯(lián)系候選人補(bǔ)材料。conditionalBuilder()給每個智能體掛一個條件函數(shù)運行時從作用域里讀狀態(tài)、判斷走哪條分支且多個滿足條件的分支可以異步并發(fā)執(zhí)行見 agentic-tutorial/src/main/java/_5_conditional_workflow/。它適合分支路由類問題下一步由運行時狀態(tài)決定而不是寫死的順序。數(shù)據(jù)怎么在智能體間流動還不亂這套編排里所有輸入、中間變量、輸出都存進(jìn) AgenticScope智能體按鍵名讀寫鍵名就是數(shù)據(jù)契約。為了防止模型自由發(fā)揮導(dǎo)致數(shù)據(jù)變味項目用結(jié)構(gòu)化的 Java 類承載交接物比如 agentic-tutorial/src/main/java/domain/ 下的Cv和CvReview字段上加Description注解告訴模型score 是 0 到 1 的面試邀請意愿評分。好處很直接分?jǐn)?shù)是數(shù)字后面才能寫出score 0.8這種確定性的分支和退出條件而不是靠模型猜。寫編排代碼時這幾件事能幫你少踩坑給每個智能體明確輸入輸出并且outputKey要區(qū)分開否則第二個智能體可能悄悄覆蓋前一個的結(jié)果——反過來循環(huán)里故意復(fù)用同一個鍵比如每輪都更新cv正是滾動改進(jìn)的實現(xiàn)手法用之前想清楚是哪種意圖。評審、發(fā)郵件這類耗時智能體可以標(biāo)記為 async 并發(fā)執(zhí)行線程池自己創(chuàng)建的要記得 shutdown別讓進(jìn)程掛不住。循環(huán)必配 maxIterations再配合項目自帶的日志工具調(diào)高日志級別能直接看到每一輪模型在干什么排錯快得多。這組示例最適合剛接觸 Java AI 智能體開發(fā)、想先跑通多智能體怎么配合再談架構(gòu)的人照著 agentic-tutorial 目錄從 1 到 9 的順序讀即可?！久赓M下載鏈接】langchain4j-examples項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain4j-examples創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 LangChain4j工作流編排完整指南：Java AI智能體四種工作流一次講透
LangChain4j工作流編排完整指南Java AI智能體四種工作流一次講透【免費下載鏈接】langchain4j-examples項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain4j-examplesLangChain4j-examples 項目的 agentic-tutorial 模塊用可運行的 Java 示例完整演示了 AI 智能體的工作流編排順序、并行、循環(huán)、條件四種方式各配一個實例。本文以簡歷全流程自動化為線索講清什么問題該用哪種編排。從簡歷全流程看為什么一個智能體不夠設(shè)想一個需求用戶交上一段個人經(jīng)歷和一份職位描述系統(tǒng)要先據(jù)此生成簡歷再按崗位要求定制然后由 HR、經(jīng)理、團(tuán)隊負(fù)責(zé)人三方評審分?jǐn)?shù)不夠就自動改稿再提交評審直到達(dá)標(biāo)。一次模型調(diào)用顯然做不完這件事你得像帶團(tuán)隊一樣分工每個角色智能體只負(fù)責(zé)一步中間產(chǎn)物在他們之間傳遞。選哪種分工方式取決于問題本身長什么樣。流程固定時順序工作流就夠了先生成、再定制是天然的先后關(guān)系誰也不能先做。順序工作流就是把CvGenerator和CvTailor兩個智能體用sequenceBuilder()串起來順序即執(zhí)行順序。傳遞的關(guān)鍵在outputKey第一個智能體的輸出鍵名必須和第二個智能體接口的入?yún)⒆兞棵麑Φ蒙蠑?shù)據(jù)才能自動流過去。它適合任何步驟固定、一步接一步的線性流程。需要同時拿到多份結(jié)果上并行工作流HR 審資歷、經(jīng)理審能力、團(tuán)隊成員審匹配度——三份評審互不依賴為什么要排隊并行工作流用parallelBuilder()把三個評審智能體丟進(jìn)線程池同時跑跑完后在output回調(diào)里把三份CvReview讀出來拼出合并反饋并算平均分。它適合多子任務(wù)共享同一份輸入、彼此獨立、最后需要聚合結(jié)果的場景比如同一份文檔的多角度審查。目標(biāo)需要反復(fù)打磨時用循環(huán)工作流簡歷改一輪未必就達(dá)標(biāo)而改幾輪才達(dá)標(biāo)事先沒人知道。循環(huán)工作流把評審 改稿兩個智能體放進(jìn)loopBuilder()每輪評審輸出的新反饋會作為下一輪改稿的輸入當(dāng)分?jǐn)?shù)超過 0.8 時退出。注意兩點退出條件是在每個智能體執(zhí)行完之后檢查的同時用maxIterations(3)兜底防止分?jǐn)?shù)一直上不去導(dǎo)致死循環(huán)。適合迭代次數(shù)不確定、只能靠結(jié)果判斷做沒做完的任務(wù)。下一步走哪條路看條件工作流評審之后該做什么分?jǐn)?shù) 0.8 以上轉(zhuǎn)經(jīng)理復(fù)審分?jǐn)?shù)不夠發(fā)拒信反饋里發(fā)現(xiàn)信息缺失就聯(lián)系候選人補(bǔ)材料。conditionalBuilder()給每個智能體掛一個條件函數(shù)運行時從作用域里讀狀態(tài)、判斷走哪條分支且多個滿足條件的分支可以異步并發(fā)執(zhí)行見 agentic-tutorial/src/main/java/_5_conditional_workflow/。它適合分支路由類問題下一步由運行時狀態(tài)決定而不是寫死的順序。數(shù)據(jù)怎么在智能體間流動還不亂這套編排里所有輸入、中間變量、輸出都存進(jìn) AgenticScope智能體按鍵名讀寫鍵名就是數(shù)據(jù)契約。為了防止模型自由發(fā)揮導(dǎo)致數(shù)據(jù)變味項目用結(jié)構(gòu)化的 Java 類承載交接物比如 agentic-tutorial/src/main/java/domain/ 下的Cv和CvReview字段上加Description注解告訴模型score 是 0 到 1 的面試邀請意愿評分。好處很直接分?jǐn)?shù)是數(shù)字后面才能寫出score 0.8這種確定性的分支和退出條件而不是靠模型猜。寫編排代碼時這幾件事能幫你少踩坑給每個智能體明確輸入輸出并且outputKey要區(qū)分開否則第二個智能體可能悄悄覆蓋前一個的結(jié)果——反過來循環(huán)里故意復(fù)用同一個鍵比如每輪都更新cv正是滾動改進(jìn)的實現(xiàn)手法用之前想清楚是哪種意圖。評審、發(fā)郵件這類耗時智能體可以標(biāo)記為 async 并發(fā)執(zhí)行線程池自己創(chuàng)建的要記得 shutdown別讓進(jìn)程掛不住。循環(huán)必配 maxIterations再配合項目自帶的日志工具調(diào)高日志級別能直接看到每一輪模型在干什么排錯快得多。這組示例最適合剛接觸 Java AI 智能體開發(fā)、想先跑通多智能體怎么配合再談架構(gòu)的人照著 agentic-tutorial 目錄從 1 到 9 的順序讀即可?！久赓M下載鏈接】langchain4j-examples項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain4j-examples創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考