LangChain4j 与 LLM 代理（Agent）机制的深度结合

LangChain4j 与 LLM 代理（Agent）机制的深度结合

在大语言模型（LLM）的应用开发中，Agent（代理） 是一个强大的概念，它可以使 LLM 不仅仅是一个简单的对话模型，而是能够动态决策、调用工具、执行任务的智能体。本篇文章将深入探讨 LangChain4j 如何结合 LLM 代理机制，包括代理的基本概念、常见模式、实现方式以及实际应用案例。

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1. 什么是 LLM 代理（Agent）？

LLM 代理（Agent）是一种智能体，它不仅仅是被动回答问题，而是能够：

• 动态规划：根据上下文决定下一步动作
• 调用外部工具：如搜索引擎、数据库、API、计算器等
• 长期记忆：在多轮对话中保持上下文状态
• 执行复杂任务：如数据分析、代码生成、自动化任务等

一个 LLM 代理通常由以下核心组件组成：

1. LLM：提供核心的自然语言处理能力（如 GPT-4、Claude、Gemini）
2. Planner（计划器）：决定下一步动作，例如调用工具或直接回答
3. Tools（工具）：代理可以使用的外部工具，如计算器、Web 搜索、数据库等
4. Memory（记忆）：存储历史交互信息，以便代理进行上下文理解
5. Execution（执行引擎）：根据决策执行任务并返回结果

LangChain4j 提供了一整套 API 来支持这些功能，使得 Java 开发者可以轻松构建 LLM 代理。

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2. LLM 代理的常见模式

在 LangChain4j 中，LLM 代理的模式通常包括以下几种：

模式 1：反射式代理（ReAct）

ReAct（Reasoning + Acting） 是 OpenAI 提出的一个智能代理框架，它结合了 LLM 的推理能力与动作执行能力，使模型能够自己决定何时查询外部工具，何时直接回答问题。

工作流程：

1. 代理接收用户输入
2. 进行推理，决定下一步行动
3. 如果需要外部信息，则调用工具（如 API、数据库）
4. 根据工具的返回结果进行进一步推理
5. 最终给出答案或继续执行其他任务

代码示例：

import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import dev.langchain4j.agent.Agent;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiC