java langchain4j 多agent 项目结构及代码示例

### Java中使用LangChain4J实现多Agent的项目结构及代码示例 在Java中使用LangChain4J实现多Agent系统时，需要结合LangChain4J的核心功能模块（如链式调用、数据存储、模型集成等）来设计项目结构和编写代码。以下是一个详细的介绍。 #### 1. 项目结构 一个典型的Java LangChain4J多Agent项目的结构可能如下所示： ``` langchain4j-multi-agents/ ├── src/ │ ├── main/ │ │ ├── java/ │ │ │ ├── com/example/agents/ │ │ │ │ ├── AgentA.java │ │ │ │ ├── AgentB.java │ │ │ │ ├── MultiAgentSystem.java │ │ │ ├── com/example/chains/ │ │ │ │ ├── ChainA.java │ │ │ │ ├── ChainB.java │ │ │ ├── com/example/models/ │ │ │ │ ├── ModelProvider.java │ │ │ ├── com/example/stores/ │ │ │ │ ├── VectorStore.java │ │ │ │ ├── KeyValueStore.java │ │ ├── resources/ │ │ │ ├── application.properties │ │ │ ├── langchain4j-config.json ├── pom.xml ``` - **com/example/agents/**：包含各个Agent的实现。 - **com/example/chains/**：定义不同链式逻辑的实现。 - **com/example/models/**：封装与模型相关的接口和实现。 - **com/example/stores/**：管理数据存储，包括向量存储和键值存储。 - **application.properties**：配置文件，用于设置API密钥和其他参数。 - **langchain4j-config.json**：LangChain4J的配置文件，定义链式逻辑和模型集成[^3]。 #### 2. 代码示例 ##### (1) Agent实现 每个Agent可以实现特定的功能，并通过LangChain4J的链式调用来完成任务。 ```java package com.example.agents; import ai.langchain.Chain; import ai.langchain.LangChain; import ai.langchain.chains.LLMChain; import ai.langchain.prompts.PromptTemplate; public class AgentA { private final LLMChain chain; public AgentA() { PromptTemplate promptTemplate = PromptTemplate.fromTemplate("Answer the following question: {question}"); this.chain = new LLMChain(promptTemplate, LangChain.llm()); } public String run(String input) { return chain.run(input); } } ``` ##### (2) 多Agent协作 通过`MultiAgentSystem`类协调多个Agent的工作。 ```java package com.example.agents; public class MultiAgentSystem { private final AgentA agentA; private final AgentB agentB; public MultiAgentSystem(AgentA agentA, AgentB agentB) { this.agentA = agentA; this.agentB = agentB; } public void executeTasks() { String resultA = agentA.run("What is the capital of France?"); System.out.println("Agent A Result: " + resultA); String resultB = agentB.run("Translate 'Hello' to French."); System.out.println("Agent B Result: " + resultB); } } ``` ##### (3) 配置文件 在`application.properties`中配置API密钥和其他参数。 ```properties langchain.api.key=your_api_key_here langchain.model.provider=openai ``` ##### (4) 主程序入口 启动多Agent系统。 ```java package com.example; import com.example.agents.AgentA; import com.example.agents.AgentB; import com.example.agents.MultiAgentSystem; public class Main { public static void main(String[] args) { AgentA agentA = new AgentA(); AgentB agentB = new AgentB(); MultiAgentSystem system = new MultiAgentSystem(agentA, agentB); system.executeTasks(); } } ``` #### 3. 关键点说明 - **链式调用**：LangChain4J支持通过链式调用来组合不同的逻辑模块，从而实现复杂的任务处理[^3]。 - **模型集成**：可以通过配置文件或代码动态切换不同的模型提供者（如OpenAI、Anthropic等）[^2]。 - **数据存储**：支持向量存储和键值存储，便于Agent之间共享和访问数据[^3]。 ---