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swig 是1个可以将C/C++包装成其它语言(比如：C#, java , python)接口的工具，直接下载即可使用。 下面演示如何用它来调用C代码 一、写一个C示例 example.c /* File : example.c */ /* 一个全局变量 */ double Foo = 3.0; /
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posted @ 2026-03-07 14:56
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接上节继续，在某些循环迭代流程中，希望人工干预来影响流程走向，也就是所谓的human_in_the_loop 代码示例 public class HumanInLoopGraphApplication { private static final String LOOP_COUNT_KEY = "l
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posted @ 2026-03-01 19:38
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接上节继续，Checkpoint（检查点）的主要作用是保存图执行过程中的状态，让图可以在需要时暂停并在之后从断点恢复执行，通常需要与interrupt结合使用。 先定义1个图 public static StateGraph<MessagesState<String>> getGraph() thr
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posted @ 2026-03-01 19:25
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接上节继续，流式响应在LLM应用中是改善用户体验的重要手段之一，可以有效缓解长耗时应用的用户焦虑感。 Stream基础示例 定义节点 /** * @author junmingyang */ public class ChatNode implements NodeAction<MessagesSt
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posted @ 2026-03-01 19:11
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接上节继续，本篇将学习如何实现并行工作流。 上面这张图，用代码很容易绘制，参考以下代码。 核心代码 public static StateGraph<AgentState> getParallelGraph() throws GraphStateException { return new Stat
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posted @ 2026-03-01 18:53
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接上节继续，用过Spring框架的同学都知道，Spring中的AOP，可以在无侵入的情况下，对原有的代码逻辑做增强（比如：在代码执行前后，自动记录日志、计算方法执行耗时等等） LangGraph4j中的Hook机制跟AOP类似，可以在Node执行的before/after/wrap 这3个时机，无侵
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posted @ 2026-03-01 18:38
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接上节继续，前面的3种基本工作流演示，节点上携带的状态数据使用的是默认的AgentState data的Value是Object类型（通俗点说，等同于没有类型，没有强类型约束），读写状态值时，需要做各种类型转换，十分繁琐，且容易出错。实际应用时，可以给AgentState中的各项元素，加1个类型说明
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posted @ 2026-03-01 13:21
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接上节继续，本节将演示条件工作流如何用langgraph4j实现。 注：循环工作流可以看成 条件工作流的一个变种。node1 -> node2 -> node1 这样就形成了1个死循环（loop)，为了能跳出死循环，用条件边来判定跳出时机。 一、定义节点 public class Node1Acti
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posted @ 2026-03-01 12:57
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接上节继续，本节将演示条件工作流如何用langgraph4j实现 经过node-1节点时，根据该节点的输出状态值，来决定流向node-2，还是node-3 ? 一、定义节点 1 public class Node2Action implements NodeAction<AgentState> {
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posted @ 2026-03-01 12:47
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一句话秒懂 LangGraph是一个状态管理和工作流编排框架，专注于构建复杂的多步骤应用，LangGraph4j是LangGraph开源生态中的java实现。 既生瑜？何生亮？ Dify VS LangGraph4j (有了dify，还有必要学习langgraph之类的编排框架吗?) 听听deeps
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posted @ 2026-02-16 19:51
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上篇学习了ReACT，今天继续学习PlanAndExecute模式 与ReACT模式的关键区别如下： 对比维度ReAct AgentPlan-and-Execute Agent 思考模式 单步思考-行动循环 两阶段分离：先规划后执行 执行流程 Thought → Action → Observati
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posted @ 2026-02-01 13:45
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这次我们不再讨论前文的招聘场景，而是学习一种更为广泛使用的Agent模式：ReACT (推理+行动)。先来看示意图： 这跟人类解决问题的思考方式很像：loop(思考-行动)。当我们遇到一系列问题时，通常先思考，逐个想方案(plan)，然后执行(action)，解决1个后（解决过程中，可能会借助工具）
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posted @ 2026-01-31 20:24
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经过前面的一系列流程，招聘来到了最重要的1个环节，AI虽然强大，但是不能完全代替人做决定，最终还是要Boss决策这个候选人的去留。从系统设计角度来说，整个AI智能体环节中，要预留人工干预的能力，也称为"人机协同"（human_in_the_loop) 示例代码： 1 @SpringBootAppli
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posted @ 2026-01-31 19:13
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接上节继续，前面讨论的这个AI招聘示例，并非所有环节都需要AI参与，比如：HR、经理、团队对简历分别做出评价后，【计算平均分】以及【根据平均分更新状态（比如：平均分低于0.8则拒绝）】，这2个环节完全可以用代码实现，以节省大模型算力成本。 这时候，就不需要使用类似下面的AgentServices来构
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posted @ 2026-01-31 18:44
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书接上回，这次学习一种更高级的模式：监督者模式。职场上的牛马们，大家回想一下，每次部门的OKR，是怎样层层拆解最终落地的？是不是得有一个大佬(即：监督者)，根据OKR先做拆解计划（plan)，然后把活儿派给各组去落地(action)，中间还会时不时的review？ 这个就叫做监督者模式。 仍然还是这
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posted @ 2026-01-18 19:24
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前面已经学习了 顺序、循环、条件分支、并行 这4种基本的工作流编排方式，利用这些可以组合出各种复杂的逻辑。下面将前面招聘的整个流程串起来，做一个相对比较完整的工作流： 宏观上，1-2-3是面向候选人的，4-5-6是面向公司招聘团队的。 一、定义Agent 1.1 CandidateWorkflow
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posted @ 2026-01-18 17:09
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书接上回，简历评估完后，根据评估结果，如果合格，公司就该通知面试，否则回邮件拒绝。也就是今天要演示的“条件工作流”。下面定义这2个分支对应的Agent: 一、定义不同分支的Agent 1.1 EmailAssistant (发邮件拒绝候选人Agent) 1 public interface Emai
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posted @ 2026-01-17 20:29
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书接上回，现在简历已经润色得足够好了，投递到了HR手上，假设跟候选人也做了初步的电话沟通。接下来，公司需要对候选人做如下审查： 经理：针对简历，结合招聘岗位要求，审查简历是否符合要求（包括优点和不足） HR：针对简历，结合电话沟通记录以及HR招聘相关要求，审查简历是否适合（包括优点和不足） 团队成员
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posted @ 2026-01-17 16:02
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接上节继续，仍然还是这个简历优化的示例，这次引入1个 “简历审阅者(CVReviewer)”的角色，定义如下： public interface CvReviewer { @Agent("根据特定指示审阅简历，提供反馈和分数。请考虑简历与职位要求的匹配程度") @SystemMessage("""
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posted @ 2026-01-15 20:24
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接上节继续，本篇将演示 顺序工作流的实现（即：Building Effective AI Agents \ Anthropic 中的 Prompt Chain模式） 上一节，我们学会了如何基于个人资料，生成一份简历。有了简历，自然要投递到某个招聘岗位，假设有个“全栈工程师”的岗位JD要求如下： jo
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posted @ 2026-01-12 20:59
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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
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posted @ 2026-01-11 20:04
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接上节继续，到目前为止，我们都是使用的ChatModel、ChatMessage、ChatMemory这类相对低层的low level API来实现各种功能。除了这些，langchain4j还提供了更高抽象级别的AIService，可以极大简化代码。 一、基本用法 1.1 定义业务接口 1 /**
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posted @ 2026-01-11 14:24
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接上节继续，langchain4j的名字中既然有个chain，自然要体现出链式调用的特性。根据官网的介绍，目前langchain4j内置了2个chain 一、ConversationalChain示例 @GetMapping(value = "/chat/chain", produces = Med
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posted @ 2026-01-03 21:34
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继续我们的langchain4j学习之旅，很多“智能客服”之类的AI应用，“问题分类”是非常重要的功能之一。比如：客人进来咨询问题，得判断出客人的问题是“订单相关”(比如：我要取消订单)，还是“支付相关”（比如：我要退款），还是“投诉相关”（比如：你们的服务太差了，我要投诉到相关部门）。识别出对应分
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posted @ 2025-12-09 21:29
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继续学习langchain4j，玩过dify的朋友想必对"参数提取器"这个节点很熟悉，示例： 参数提取器可以很方便的从“非结构的自然语言”中，提取出结构化的结果。 下面来看看langchain4j如何实现类似功能： public static final String TEST_DATA = """
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posted @ 2025-12-08 19:39
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继续我们的langchain4j之旅，今天来看看RAG如何实现，“RAG萌宠新手盆友们”建议先看看B站大佬的视频RAG 工作机制详解—哔哩哔哩_bilibili，核心步骤就是下面这3张图： 最简单的RAG hello-world1、分片/索引 这里embedding模型，我们用ollamal加载“n
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posted @ 2025-12-03 21:23
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继续学习langchain4j，以下是langchain4j 调用MCP的示例： 1、添加pom依赖 1 <dependency> 2 <groupId>dev.langchain4j</groupId> 3 <artifactId>langchain4j-mcp</artifactId> 4 <v
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posted @ 2025-11-23 16:04
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以往遇到一些数据分析需求，比如：业务给了1份excel数据，需要开发做个报表对其进行分析，并以图表展示。通常需要了解数据逻辑，进行适当开发，涉及到前后端，费时费力。现在有了AI后，可以用dify搭建个智能数据分析助手，全自动处理。 1. 准备数据 我们准备2份excel示例数据（股票数据，以及销售数
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posted @ 2025-11-01 23:11
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众所周知，cursor是基于vs code魔改的一个独立应用，并不象copilot、通义灵码 这类采用plugin机制的AI辅助编码工具。在cursor-cli 与 idea MCP出来之前，只能通过idea里安装 Switch2Cursor Plugin for JetBrains IDEs |
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posted @ 2025-10-19 00:40
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虚拟线程是一个非常有用的特性，但是JDK25以前，一直存在pinned问题，一些场景下会导致平台线程被占用无法释放。 比如下面的代码，在JDK 21下运行时，会卡住： import java.time.Duration; import java.util.concurrent.Executors;
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posted @ 2025-10-16 20:48
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大模型本身的”知识体系“一般来说，局限于受训练时使用的数据。超出这个数据范围的问题，靠模型自身是无法解答的，得依赖各种外挂工具来增强体验。参考下图： 这一节，我们来学习langchain4j 如何让大模型能利用工具外挂增强自身。 假设一个场景：输入1个订单号，让AI回答订单号现在的状态。 AI连是什
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posted @ 2025-09-30 14:04
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接上一篇继续，langchain4j支持open-ai兼容的各种模式，包括deepseek 一、修改pom依赖 1 <!-- LongChain4j OpenAI Integration (支持DeepSeek) --> 2 <dependency> 3 <groupId>dev.langchain
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posted @ 2025-09-28 20:08
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langchain4j是比spring-ai更早出现的大模型相关工程开源框架，社区成熟，活跃度高。下面演示如何用langchain4j调用本地ollama 一、核心pom依赖 1 <!-- LongChain4j Core --> 2 <dependency> 3 <groupId>dev.lang
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posted @ 2025-07-20 17:00
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继续spring-ai学习之旅，大模型本身是无状态的，也就是每次请求对它来说，都是全新的，无记忆！比如：我们以ollama本地加载qwen3:0.6b模型为例，依次问它以下三个问题： 有1个变量A，它的值是5，那么A加1后，变成几？ A再乘上3，结果是多少？ A再减1，现在是多少？ 直接用postm
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posted @ 2025-07-20 11:08
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继续先前的MCP学习，实际企业级应用中，很多信息都是涉及商业敏感数据，需要考虑安全认证，不可能让MCP Server在网上裸奔。spring web开发中，提供了拦截器功能，最简单的思路，在Client连接到Server的sse时，拦截请求，检测http header头中，是否有必要的token信息
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posted @ 2025-07-13 12:17
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继续来学习spring-ai如何实现“文生图” 一、pom依赖 1 <dependency> 2 <groupId>org.springframework.ai</groupId> 3 <artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</artifactId>
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posted @ 2025-07-12 23:20
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前面学习了stdio模式的MCP使用，可以看到这种方式局限性比较大，mcp host/mcp client/mcp server通常要在同1台机器上，使用进程间通讯。更常见的做法是，大家各自部署自己的mcp server，就象常规后端http api一样，想部署在哪都行，只要http能访问即可。 一
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posted @ 2025-07-12 22:43
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上一节，通过1个最基本的MCP Server/Client示例，初步了解了MCP的用法．STDIO模式下，client与server同在1台机器上，client会创建1个子进程来启动server，然后使用json rpc来做为约定的消息格式进行通讯。 如果想知道交互过程中的json原文，可以下载 h
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posted @ 2025-07-12 16:33
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使用spring-ai创建1个MCP Server很容易，下面演示MCP(stdio模式)的写法： 一、添加依赖项 1 <dependency> 2 <groupId>org.springframework.ai</groupId> 3 <artifactId>spring-ai-starter-m
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posted @ 2025-07-10 19:37
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上一节学习了spring-ai调用本地ollama，这次继续学习调用远程deepseek 一、pom依赖调整 加入openai的依赖 1 <dependency> 2 <groupId>group.springframework.ai</groupId> 3 <artifactId>spring-a
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posted @ 2025-07-10 09:04
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