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 EmailAssistant { 2 3 @Agent("向未通过筛选的候选人发送拒绝邮件，返回已发送邮件的ID，若无法发送则返回0") 4 @SystemMessage(""" 5 您需要向未通过第一轮评审的求职候选人发送一封友好的邮件。 6 同时，您需要将申请状态更新为“已拒绝”。 7 您应返回已发送邮件的ID。 8 """) 9 @UserMessage("""10 被拒候选人：{{candidateContact}}11 12 申请职位：{{jobDescription}}13 """)14 int send(@V("candidateContact") String candidateContact, @V("jobDescription") String jobDescription);15 }
- 1 候选人联系卡片：2 姓名：John Doe3 地址：Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium（比利时安特卫普）4 邮箱：john.doe.dev@protonmail.com5 电话：+32 495 67 89 23
- 1 public interface InterviewOrganizer { 2 3 @Agent("为申请人安排现场面试") 4 @SystemMessage(""" 5 您通过向所有相关员工发送日历邀请来安排现场会议， 6 时间定在从当前日期起一周后的上午，时长为3小时。 7 这是相关的职位空缺：{{jobDescription}} 8 您还需通过祝贺邮件邀请候选人，告知面试详情， 9 以及他/她来现场前需要注意的事项。10 最后，您需要将申请状态更新为“已邀请现场面试”。11 """)12 @UserMessage("""13 为此候选人安排现场面试会议（需遵守外部访客政策）：{{candidateContact}}14 """)15 String organize(@V("candidateContact") String candidateContact, @V("jobDescription") String jobDescription);16 }
不管是拒绝还是安排面试，处理过程中都有一些业务逻辑，比如：
拒绝流程：要先调用一些业务工具，发送拒绝邮件，更新简历申请状态
安排面试流程：要先调用一些业务工具，获取当前日期(LLM的知识截止于厂商的发布日期，不识别今天）、获取面试相关的公司员工列表(比如：面试官）、在公司议程表上发起面试日程、发送面试通知邮件、更新简历申请状态
为此，我们需要定义这一系列工具（注：工具的实现，本例都用mock实现，仅为演示效果）
2.1 OrganizingTools - 1 public class OrganizingTools { 2 3 @Tool 4 public Date getCurrentDate(){ 5 return new Date(); 6 } 7 8 @Tool("根据给定的职位描述ID，查找需要参加现场面试的人员的电子邮件地址和姓名") 9 public List getInvolvedEmployeesForInterview(@P("职位描述ID") String jobDescriptionId){10 // 演示用虚拟实现11 return new ArrayList(List.of(12 "Anna Bolena: hiring.manager@company.com",13 "Chris Durue: near.colleague@company.com",14 "Esther Finnigan: vp@company.com"));15 }16 17 @Tool("根据电子邮件地址为员工创建日程条目")18 public void createCalendarEntry(@P("员工电子邮件地址列表") List emailAddress, @P("会议主题") String topic, @P("开始日期和时间，格式为yyyy-mm-dd hh:mm") String start, @P("结束日期和时间，格式为yyyy-mm-dd hh:mm") String end){19 // 演示用虚拟实现20 System.out.println("*** 已创建日程条目 ***");21 System.out.println("主题：" + topic);22 System.out.println("开始时间：" + start);23 System.out.println("结束时间：" + end);24 }25 26 @Tool27 public int sendEmail(@P("收件人电子邮件地址列表") List to, @P("抄送电子邮件地址列表") List cc, @P("邮件主题") String subject, @P("正文") String body){28 // 演示用虚拟实现29 System.out.println("*** 已发送邮件 ***");30 System.out.println("收件人：" + to);31 System.out.println("抄送：" + cc);32 System.out.println("主题：" + subject);33 System.out.println("正文：" + body);34 return 1234; // 虚拟邮件ID35 }36 37 @Tool38 public void updateApplicationStatus(@P("职位描述ID") String jobDescriptionId, @P("候选人（名，姓）") String candidateName, @P("新的申请状态") String newStatus){39 // 演示用虚拟实现40 System.out.println("*** 已更新申请状态 ***");41 System.out.println("职位描述ID：" + jobDescriptionId);42 System.out.println("候选人姓名：" + candidateName);43 System.out.println("新状态：" + newStatus);44 }45 }
通常每个公司都有一些自己的访客制度，比如：车应该停在哪，衣冠必须端正，来面试时必须前台登记等等。这些LLM显然不知道，需要借助RAG工具- 1 @Component("ragProvider") 2 public class RagProvider { 3 4 @Autowired 5 @Qualifier("ollamaEmbeddingModel") 6 OllamaEmbeddingModel ollamaEmbeddingModel; 7 8 public ContentRetriever loadHouseRulesRetriever() { 9 Document doc = loadDocument(toPath("documents/house_rules.txt"));10 InMemoryEmbeddingStore store = new InMemoryEmbeddingStore();11 12 EmbeddingStoreIngestor ingestor = EmbeddingStoreIngestor.builder()13 .documentSplitter(DocumentSplitters.recursive(200, 10))14 .embeddingModel(ollamaEmbeddingModel)15 .embeddingStore(store)16 .build();17 18 ingestor.ingest(List.of(doc));19 20 return EmbeddingStoreContentRetriever.builder()21 .embeddingStore(store)22 .embeddingModel(ollamaEmbeddingModel)23 .maxResults(2)24 .minScore(0.8)25 .build();26 }27 28 public static Path toPath(String relativePath) {29 try {30 URL fileUrl = Utils.class.getClassLoader().getResource(relativePath);31 return Paths.get(fileUrl.toURI());32 } catch (URISyntaxException e) {33 throw new RuntimeException(e);34 }35 }36 }
- 1 1.仅允许在停车场后方指定户外区域吸烟。2 2.办公区安静时段为下午2点至4点，请避免在开放空间大声交谈。3 3.员工须至少提前24小时通过内部日历预订会议室。4 4.自行车必须停放在主楼外侧的专用自行车停放区。5 5.所有外部访客须凭有效身份证件在前台登记方可进入。6 6.外部访客均须佩戴临时访客证，并确保证件清晰可见。
三、条件工作流示例- 1 /** 2 * 此示例演示了条件式智能体工作流。 3 * 基于评分和候选人资料，我们将执行以下操作之一： 4 * - 调用一个智能体，为该候选人的现场面试做好一切准备 5 * - 调用一个智能体，发送一封友好的邮件，告知我们不会推进该候选人的申请 6 * by 菩提树下的杨过(yjmyzz.cnblogs.com) 7 */ 8 @SpringBootApplication 9 public class _5a_Conditional_Workflow_Example {10 11 public static void main(String[] args) throws IOException {12 ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(AgentDesignPatternApplication.class, args);13 ChatModel model = context.getBean("ollamaChatModel", ChatModel.class);14 RagProvider ragProvider = context.getBean("ragProvider", RagProvider.class);15 16 // 2. 在此包中定义两个子智能体：17 // - EmailAssistant.java18 // - InterviewOrganizer.java19 20 // 3. 使用AgenticServices创建所有智能体21 EmailAssistant emailAssistant = AgenticServices.agentBuilder(EmailAssistant.class)22 .chatModel(model)23 .tools(new OrganizingTools()) // 该智能体可以使用那里定义的所有工具24 .build();25 InterviewOrganizer interviewOrganizer = AgenticServices.agentBuilder(InterviewOrganizer.class)26 .chatModel(model)27 .tools(new OrganizingTools())28 .contentRetriever(ragProvider.loadHouseRulesRetriever()) // 这是如何为智能体添加RAG的方式29 .build();30 31 // 4. 构建条件式工作流32 UntypedAgent candidateResponder = AgenticServices // 使用UntypedAgent，除非您定义了合成的智能体，请参见_2_Sequential_Agent_Example33 .conditionalBuilder()34 .subAgents(agenticScope -> ((CvReview) agenticScope.readState("cvReview")).score >= 0.8, interviewOrganizer)35 .subAgents(agenticScope -> ((CvReview) agenticScope.readState("cvReview")).score < 0.8, emailAssistant)36 .build();37 // 重要提示：当定义了多个条件时，它们会按顺序执行。38 // 如果您想在这里并行执行，请使用异步智能体，如_5b_Conditional_Workflow_Example_Async中所示39 40 // 5. 从resources/documents/中的文本文件加载参数41 String candidateCv = StringLoader.loadFromResource("/documents/tailored_cv.txt");42 String candidateContact = StringLoader.loadFromResource("/documents/candidate_contact.txt");43 String jobDescription = StringLoader.loadFromResource("/documents/job_description_backend.txt");44 CvReview cvReviewFail = new CvReview(0.6, "简历不错，但缺少一些与后端职位相关的技术细节。");45 CvReview cvReviewPass = new CvReview(0.9, "简历非常出色，符合后端职位的所有要求。");46 47 // 5. 因为我们使用了无类型智能体，所以需要传递所有输入参数的映射48 Map arguments = Map.of(49 "candidateCv", candidateCv,50 "candidateContact", candidateContact,51 "jobDescription", jobDescription,52 "cvReview", cvReviewPass // 更改为cvReviewFail以查看另一个分支53 );54 55 // 5. 调用条件式智能体，根据评审结果对候选人做出回应56 candidateResponder.invoke(arguments);57 58 }59 }
时序图(简化版)-AI生成
时序图(详细版)-AI生成
运行结果：- 1 2026-01-17T16:53:37.524+08:00 INFO 15192 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP request: 2 - method: POST 3 - url: http://localhost:11434/api/embed 4 - headers: [Content-Type: application/json] 5 - body: { 6 "model" : "nomic-embed-text:latest", 7 "input" : [ "1.仅允许在停车场后方指定户外区域吸烟。\r\n2.办公区安静时段为下午2点至4点，请避免在开放空间大声交谈。\r\n3.员工须至少提前24小时通过内部日历预订会议室。\r\n4.自行车必须停放在主楼外侧的专用自行车停放区。\r\n5.所有外部访客须凭有效身份证件在前台登记方可进入。\r\n6.外部访客均须佩戴临时访客证，并确保证件清晰可见。" ] 8 } 9 10 2026-01-17T16:53:42.826+08:00 INFO 15192 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP response: 11 - status code: 200 12 - headers: [content-type: application/json; charset=utf-8], [date: Sat, 17 Jan 2026 08:53:42 GMT], [transfer-encoding: chunked] 13 - body: {"model":"nomic-embed-text:latest","embeddings":[[0.028599557,0.057497256,...-0.054139506]],"total_duration":5262584300,"load_duration":5247416900,"prompt_eval_count":161} 14 15 2026-01-17T16:53:42.871+08:00 INFO 15192 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP request: 16 - method: POST 17 - url: http://localhost:11434/api/embed 18 - headers: [Content-Type: application/json] 19 - body: { 20 "model" : "nomic-embed-text:latest", 21 "input" : [ "为此候选人安排现场面试会议（需遵守外部访客政策）：候选人联系卡片：\r\n姓名：John Doe\r\n地址：Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium（比利时安特卫普）\r\n邮箱：john.doe.dev@protonmail.com\r\n电话：+32 495 67 89 23\n" ] 22 } 23 24 2026-01-17T16:53:42.895+08:00 INFO 15192 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP response: 25 - status code: 200 26 - headers: [content-type: application/json; charset=utf-8], [date: Sat, 17 Jan 2026 08:53:42 GMT], [transfer-encoding: chunked] 27 - body: {"model":"nomic-embed-text:latest","embeddings":[[0.018723998,0.067336,...-0.042845238]],"total_duration":22005300,"load_duration":12774100,"prompt_eval_count":88} 28 29 2026-01-17T16:53:42.939+08:00 INFO 15192 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP request: 30 - method: POST 31 - url: http://localhost:11434/api/chat 32 - 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日期：从当前日期起一周后（2025年11月21日）384 - 时间：上午9:00 - 12:00（时长3小时）385 - 地点：Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium386 387 现场面试注意事项：388 389 重要访客政策提醒：390 1. 所有外部访客须凭有效身份证件在前台登记方可进入391 2. 您将被授予临时访客证，请确保佩戴在显眼位置392 3. 仅允许在停车场后方指定户外区域吸烟393 4. 办公区安静时段为下午2点至4点，请避免在开放空间大声交谈394 5. 如有自行车，请停放在主楼外侧的专用自行车停放区395 396 我们期待与您见面，讨论您在金融科技后端开发方面的经验与潜力。397 398 祝好，399 招聘团队400 2026-01-17T16:54:10.484+08:00 INFO 15192 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP request:401 - method: POST402 - url: http://localhost:11434/api/chat403 - headers: [Content-Type: application/json]404 - body: {405 "model" : "deepseek-v3.1:671b-cloud",406 "messages" : [ {407 "role" : "system",408 "content" : "您通过向所有相关员工发送日历邀请来安排现场会议，\n时间定在从当前日期起一周后的上午，时长为3小时。\n这是相关的职位空缺：职位描述 ID: 123A\r\n后端工程师（金融科技，安特卫普）\r\n------------------------------------------------------------\r\n我们正在招聘一位**后端工程师**，协助我们构建并完善支付与对账服务。您将主要使用 **Java (Spring Boot)**，并与产品及运营团队紧密合作，确保金融交易系统的可靠性和可扩展性。\r\n\r\n**职责：**\r\n* 设计、实现并维护能够处理大规模支付与对账业务的后端服务。\r\n* 在云原生环境中使用 **PostgreSQL**、**Kafka**、**Docker** 和 **Kubernetes**。\r\n* 专注于构建可靠、幂等的系统，并具备强大的可观测性。\r\n* 支持将遗留服务迁移至现代的 REST API。\r\n\r\n**要求：**\r\n* 具备 Java 和 Spring Boot 后端开发的职业经验。\r\n* 深入理解关系型数据库和事件驱动架构。\r\n* 熟悉容器化技术和部署流程。\r\n* 有金融或定价系统相关经验者优先。\r\n* 要求英语流利，会荷兰语者更佳。\n您还需通过祝贺邮件邀请候选人，告知面试详情，\n以及他/她来现场前需要注意的事项。\n最后，您需要将申请状态更新为“已邀请现场面试”。\n"409 }, {410 "role" : "user",411 "content" : "为此候选人安排现场面试会议（需遵守外部访客政策）：候选人联系卡片：\r\n姓名：John Doe\r\n地址：Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium（比利时安特卫普）\r\n邮箱：john.doe.dev@protonmail.com\r\n电话：+32 495 67 89 23\n\n\nAnswer using the following information:\n1.仅允许在停车场后方指定户外区域吸烟。\r\n2.办公区安静时段为下午2点至4点，请避免在开放空间大声交谈。\r\n3.员工须至少提前24小时通过内部日历预订会议室。\r\n4.自行车必须停放在主楼外侧的专用自行车停放区。\r\n5.所有外部访客须凭有效身份证件在前台登记方可进入。\r\n6.外部访客均须佩戴临时访客证，并确保证件清晰可见。"412 }, {413 "role" : "assistant",414 "content" : "我将为您安排John Doe的现场面试。首先让我获取当前日期，然后找到需要参加面试的相关员工，并安排会议。",415 "tool_calls" : [ {416 "function" : {417 "name" : "getCurrentDate",418 "arguments" : { }419 }420 } ]421 }, {422 "role" : "tool",423 "content" : "1768640025109"424 }, {425 "role" : "assistant",426 "tool_calls" : [ {427 "function" : {428 "name" : "getInvolvedEmployeesForInterview",429 "arguments" : {430 "jobDescriptionId" : "123A"431 }432 }433 } ]434 }, {435 "role" : "tool",436 "content" : "[ "Anna Bolena: hiring.manager@company.com", "Chris Durue: near.colleague@company.com", "Esther Finnigan: vp@company.com" ]"437 }, {438 "role" : "assistant",439 "content" : "现在我已经获取了需要参加面试的员工信息。让我创建面试会议日程：",440 "tool_calls" : [ {441 "function" : {442 "name" : "createCalendarEntry",443 "arguments" : {444 "emailAddress" : [ "hiring.manager@company.com", "near.colleague@company.com", "vp@company.com" ],445 "start" : "2025-11–21 09:00",446 "topic" : "后端工程师职位现场面试 - 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- 3-8行，是RAG初始化时，将house_rules.txt（访客制度）向量化
- 16-21行，这次RAG的向量化，可能有朋友会产生疑惑，根源在于：
这里将InterviewOrganizer实例附加了RAG工具后，RAG会将对应Agent中的用户Prompt自动向量化，即：
- 30-86是首次与LLM交互，注意tools节点，这里把所有可用的工具（包括工具的入参及要求）也一并给了LLM，以便让LLM决定需要调用哪些工具。
- 91行，LLM的首次回答中，指出需要调用工具：getCurrentDate ， 后面就不一一解释，大家按顺序看下去，应该不难理解
- 263行，表示已创建了面试的日程
- 374行，表示已给相关干系人发送了面试邮件通知
- 524行，表示更新了简历的申请状态
文中示例代码：
https://github.com/yjmyzz/agentic_turoial_with_langchain4j
参考：
Building Effective AI Agents \ Anthropic
[译] AI Workflow & AI Agent：架构、模式与工程建议（Anthropic，2024）
Agents and Agentic AI | LangChain4j
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