Agent 设计模式系列
11 讲用 LangChain4j 阅读基础工作流、监督者、人机协同、ReAct 与 Plan-and-Execute，保留原文示例及使用边界。
11 篇文章
整理于 2026-11-08
按章节顺序阅读
章节目录
基础 Agent 与工作流（1—6）
6 篇- 基础 Agent 与结构化输出从招聘示例定义 Agent 接口，用 AgenticServices 创建实例，并比较文本与 POJO 输出。
- 顺序工作流：生成与优化简历把简历生成与岗位定制串成顺序工作流，分别阅读无类型与结构化输出的写法。
- 循环工作流：反馈、评分与退出条件通过审阅评分反复优化简历，阅读退出阈值、迭代上限及原文记录的循环异常。
- 并行工作流：多角色评审让 HR、经理和团队成员分别评审候选人，理解没有严格先后依赖的任务如何并行组合。
- 条件工作流：面试与拒绝分支根据评分选择安排面试或发送拒绝通知，并阅读 mock 业务工具与 RAG 上下文的接入。
- 组合工作流：串起招聘流程组合顺序、循环、并行与条件工作流，把候选人侧和招聘团队侧的流程连接起来。
动态决策与人工介入（7—9）
3 篇- 监督者模式：动态计划与委派阅读 PlannerAgent 如何选择子 Agent，并保留原作者关于小模型误判职业空档的说明。
- 非 AI 智能体：用 Java 完成确定性操作把评分聚合与状态判断写成普通 Java 操作，再与需要模型的 Agent 接入同一工作流。
- 人机协同：为流程保留人工决策通过控制台输入演示人工介入，再用条件工作流处理继续、拒绝或暂缓等指令。
推理与任务规划（10—11）
2 篇- ReAct：推理、行动与工具调用通过计算、天气和订单示例阅读工具调用与会话上下文，区分真实计算和预设业务返回。
- Plan-and-Execute：先规划，再执行把任务规划、单步执行与协调控制分开，阅读结构化计划和原文八组历史输出。
阅读前准备与来源说明
这套课程面向已有 Java 和 LangChain4j 基础、希望阅读 Agent 编排示例的开发者。第 1—9 讲围绕招聘流程逐步展开，第 10—11 讲转入通用的推理与行动、先规划再执行模式。建议按 1 到 11 讲顺序阅读。
阅读前准备
了解 Java 接口、注解、Spring Bean、模型调用和工具调用。不熟悉这些接口时，可以先阅读 LangChain4j 基础系列。原文从 langchain4j-agentic 1.10.0-beta18 等版本出发，各讲代码与模型配置沿用原材料，未统一升级。
本次没有编译、运行或调用模型。原文日志、截图和模型输出仅用于阅读对照，时序图保留原文的 AI 生成标注。示例中的邮件与日程操作是 mock，天气、快递和退款查询使用示例返回；经由本地 Ollama 接口访问 cloud 模型，也不能据此视为全程离线。
来源与整理说明
原文页面署名为“菩提树下的杨过”。各讲保留对应博客园原文链接、原作者示例仓库及原文 posted 发布日期；版权归原作者所有。文章信息与来源放在正文末尾，默认折叠，需要时可用鼠标或键盘展开。图片与动画均使用页面包内的本地文件，不依赖采集 CDN。
第三讲保留原作者关于循环次数异常的记录与推测；第七讲保留小模型误判职业空档的说明。这些记录没有被改成本站确认的框架缺陷或招聘结论。第十一讲对两种模式的效率与适用场景比较也保留原文归因，没有新增性能验证。