langchain4j 构建agent工作流

一.背景

1. 技术背景：从 “单一调用” 到 “流程化智能” 的行业演进

        随着大语言模型（LLM）在企业级场景的落地，单纯的 “提问 - 回答” 式 LLM 接口调用已无法满足复杂业务需求 —— 企业需要的不是 “只能回答问题的工具”，而是 “能按照预设流程自主完成任务的智能体（Agent）”。

        LangChain4j 作为 Java/Kotlin 生态专属的 LLM 应用开发框架，填补了 Java 开发者构建 Agent 的技术空白：相较于 Python 生态的 LangChain，langchain4j 天然适配 Spring Boot、Maven/Gradle、PostgreSQL 等主流 Java 技术栈，无需跨语言开发，可直接嵌入现有后端系统；而 “Agent 工作流” 则是 langchain4j 核心能力的落地形式，它将 Agent 的 “思考、工具调用、结果反馈” 等离散行为，转化为可定义、可管控、可复用的标准化流程，是 Agent 从 “原型验证” 走向 “生产落地” 的关键。

2. 业务痛点：传统开发与简单 Agent 无法解决的核心问题

        在金融科技、企业服务、自动化运维等主流 Java 应用场景中，传统开发模式和无流程化的简单 Agent 存在明显短板：

• 无流程化 Agent 仅能完成单一任务（如 “查询数据”“生成文案”），无法处理 “多步骤、有依赖、需决策” 的复杂场景（如 “支付对账→异常识别→生成报告→推送通知”）；
• 纯代码硬编码的工作流开发效率低，修改流程需重新编写、编译、部署，无法快速适配业务规则变更；
• LLM 调用与业务逻辑耦合严重，Agent 的 “思考路径” 不可控，易出现 “偏离任务目标”“工具调用错误” 等问题，稳定性无法满足生产要求；
• Java 生态下缺乏轻量化框架，将 LLM 能力与现有工作流引擎（如 Flowable、Activiti）结合的成本高，中小团队难以落地。

3. 核心诉求：基于 langchain4j 构建 Agent 工作流的必要性

        langchain4j 为 Java 开发者提供了 “低代码、高适配” 的 Agent 工作流构建能力，精准解决上述痛点：

• 轻量化流程定义：通过 Chain（如 SequentialChain、ConditionalChain）快速编排 Agent 步骤，无需依赖复杂的工作流引擎，降低技术门槛；
• 与 Java 生态深度融合：可直接复用现有业务接口、数据库、中间件（如 Kafka），Agent 工作流能无缝对接支付对账、服务迁移、数据统计等 Java 核心业务；
• 流程可管控：支持定义 “分支、循环、异常处理” 等工作流节点，约束 Agent 的思考和执行路径，避免无规则的 “自由决策”，保障结果可预期；
• 易维护与扩展：工作流配置与业务逻辑解耦，修改流程仅需调整配置，无需重构核心代码，适配金融科技等高频迭代场景。

4. 应用价值：从技术落地到业务提效的核心收益

        基于 langchain4j 构建 Agent 工作流，对 Java 开发者和企业的核心价值体现在：

• 开发侧：快速掌握 “LLM + 工作流” 的融合开发模式，用熟悉的 Java 技术栈实现智能业务流程自动化，无需学习跨语言技术；
• 业务侧：将金融交易对账、legacy 服务迁移、定价工具自动化等复杂业务，转化为 Agent 可执行的标准化工作流，提升业务处理效率（如对账效率提升 30%+）；
• 运维侧：Agent 工作流具备可观测性、可追溯性，便于监控 LLM 调用成本、排查流程异常，满足企业级生产环境的稳定性要求。

二.具体实现

1.构建java工程,引入依赖

<dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j</artifactId> <version>1.10.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId> <version>1.10.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-agentic</artifactId> <version>1.10.0-beta18</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-embeddings-bge-small-en-v15-q</artifactId> <version>1.10.0-beta18</version> </dependency> <dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logback-classic</artifactId> <version>1.5.12</version> </dependency>

2.构建大模型工具类

package com.example; import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel; import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel; import static dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModelName.GPT_4_O_MINI; public class ChatModelProvider { public static ChatModel createChatModel