書接上回，簡歷評估完後，根據評估結果，如果合格，公司就該通知面試，否則回郵件拒絕。也就是今天要演示的“條件工作流”。下面定義這2個分支對應的Agent:
一、定義不同分支的Agent
1.1 EmailAssistant (發郵件拒絕候選人Agent)
1 public interface EmailAssistant { 2 3 @Agent("向未通過篩選的候選人發送拒絕郵件，返回已發送郵件的ID，若無法發送則返回0") 4 @SystemMessage(""" 5 您需要向未通過第一輪評審的求職候選人發送一封友好的郵件。 6 同時，您需要將申請狀態更新為“已拒絕”。 7 您應返回已發送郵件的ID。 8 """) 9 @UserMessage(""" 10 被拒候選人：{{candidateContact}} 11 12 申請職位：{{jobDescription}} 13 """) 14 int send(@V("candidateContact") String candidateContact, @V("jobDescription") String jobDescription); 15 }
發送郵件時，需要候選人的聯繫信息，運行時我們用 candidate_contact.txt 做為輸入：
1 候選人聯繫卡片： 2 姓名：John Doe 3 地址：Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium（比利時安特衞普） 4 郵箱：john.doe.dev@protonmail.com 5 電話：+32 495 67 89 23
1.2 InterviewOrganizer (組織面試Agent)
1 public interface InterviewOrganizer { 2 3 @Agent("為申請人安排現場面試") 4 @SystemMessage(""" 5 您通過向所有相關員工發送日曆邀請來安排現場會議， 6 時間定在從當前日期起一週後的上午，時長為3小時。 7 這是相關的職位空缺：{{jobDescription}} 8 您還需通過祝賀郵件邀請候選人，告知面試詳情， 9 以及他/她來現場前需要注意的事項。 10 最後，您需要將申請狀態更新為“已邀請現場面試”。 11 """) 12 @UserMessage(""" 13 為此候選人安排現場面試會議（需遵守外部訪客政策）：{{candidateContact}} 14 """) 15 String organize(@V("candidateContact") String candidateContact, @V("jobDescription") String jobDescription); 16 }
二、(可選)定義工具
不管是拒絕還是安排面試，處理過程中都有一些業務邏輯，比如：
拒絕流程：要先調用一些業務工具，發送拒絕郵件，更新簡歷申請狀態
安排面試流程：要先調用一些業務工具，獲取當前日期(LLM的知識截止於廠商的發佈日期，不識別今天）、獲取面試相關的公司員工列表(比如：面試官）、在公司議程表上發起面試日程、發送面試通知郵件、更新簡歷申請狀態
為此，我們需要定義這一系列工具（注：工具的實現，本例都用mock實現，僅為演示效果）
2.1 OrganizingTools
1 public class OrganizingTools { 2 3 @Tool 4 public Date getCurrentDate(){ 5 return new Date(); 6 } 7 8 @Tool("根據給定的職位描述ID，查找需要參加現場面試的人員的電子郵件地址和姓名") 9 public List<String> getInvolvedEmployeesForInterview(@P("職位描述ID") String jobDescriptionId){ 10 // 演示用虛擬實現 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("根據電子郵件地址為員工創建日程條目") 18 public void createCalendarEntry(@P("員工電子郵件地址列表") List<String> emailAddress, @P("會議主題") String topic, @P("開始日期和時間，格式為yyyy-mm-dd hh:mm") String start, @P("結束日期和時間，格式為yyyy-mm-dd hh:mm") String end){ 19 // 演示用虛擬實現 20 System.out.println("*** 已創建日程條目 ***"); 21 System.out.println("主題：" + topic); 22 System.out.println("開始時間：" + start); 23 System.out.println("結束時間：" + end); 24 } 25 26 @Tool 27 public int sendEmail(@P("收件人電子郵件地址列表") List<String> to, @P("抄送電子郵件地址列表") List<String> cc, @P("郵件主題") String subject, @P("正文") String body){ 28 // 演示用虛擬實現 29 System.out.println("*** 已發送郵件 ***"); 30 System.out.println("收件人：" + to); 31 System.out.println("抄送：" + cc); 32 System.out.println("主題：" + subject); 33 System.out.println("正文：" + body); 34 return 1234; // 虛擬郵件ID 35 } 36 37 @Tool 38 public void updateApplicationStatus(@P("職位描述ID") String jobDescriptionId, @P("候選人（名，姓）") String candidateName, @P("新的申請狀態") String newStatus){ 39 // 演示用虛擬實現 40 System.out.println("*** 已更新申請狀態 ***"); 41 System.out.println("職位描述ID：" + jobDescriptionId); 42 System.out.println("候選人姓名：" + candidateName); 43 System.out.println("新狀態：" + newStatus); 44 } 45 }
2.2 RAG工具
通常每個公司都有一些自己的訪客制度，比如：車應該停在哪，衣冠必須端正，來面試時必須前台登記等等。這些LLM顯然不知道，需要藉助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<TextSegment> 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 }
house_rules.txt內容如下：
1 1.僅允許在停車場後方指定户外區域吸煙。 2 2.辦公區安靜時段為下午2點至4點，請避免在開放空間大聲交談。 3 3.員工須至少提前24小時通過內部日曆預訂會議室。 4 4.自行車必須停放在主樓外側的專用自行車停放區。 5 5.所有外部訪客須憑有效身份證件在前台登記方可進入。 6 6.外部訪客均須佩戴臨時訪客證，並確保證件清晰可見。
三、條件工作流示例
1 /** 2 * 此示例演示了條件式智能體工作流。 3 * 基於評分和候選人資料，我們將執行以下操作之一： 4 * - 調用一個智能體，為該候選人的現場面試做好一切準備 5 * - 調用一個智能體，發送一封友好的郵件，告知我們不會推進該候選人的申請 6 * by 菩提樹下的楊過(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. 在此包中定義兩個子智能體： 17 // - EmailAssistant.java 18 // - InterviewOrganizer.java 19 20 // 3. 使用AgenticServices創建所有智能體 21 EmailAssistant emailAssistant = AgenticServices.agentBuilder(EmailAssistant.class) 22 .chatModel(model) 23 .tools(new OrganizingTools()) // 該智能體可以使用那裏定義的所有工具 24 .build(); 25 InterviewOrganizer interviewOrganizer = AgenticServices.agentBuilder(InterviewOrganizer.class) 26 .chatModel(model) 27 .tools(new OrganizingTools()) 28 .contentRetriever(ragProvider.loadHouseRulesRetriever()) // 這是如何為智能體添加RAG的方式 29 .build(); 30 31 // 4. 構建條件式工作流 32 UntypedAgent candidateResponder = AgenticServices // 使用UntypedAgent，除非您定義了合成的智能體，請參見_2_Sequential_Agent_Example 33 .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：當定義了多個條件時，它們會按順序執行。 38 // 如果您想在這裏並行執行，請使用異步智能體，如_5b_Conditional_Workflow_Example_Async中所示 39 40 // 5. 從resources/documents/中的文本文件加載參數 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, "簡歷不錯，但缺少一些與後端職位相關的技術細節。"); 45 CvReview cvReviewPass = new CvReview(0.9, "簡歷非常出色，符合後端職位的所有要求。"); 46 47 // 5. 因為我們使用了無類型智能體，所以需要傳遞所有輸入參數的映射 48 Map<String, Object> arguments = Map.of( 49 "candidateCv", candidateCv, 50 "candidateContact", candidateContact, 51 "jobDescription", jobDescription, 52 "cvReview", cvReviewPass // 更改為cvReviewFail以查看另一個分支 53 ); 54 55 // 5. 調用條件式智能體，根據評審結果對候選人做出迴應 56 candidateResponder.invoke(arguments); 57 58 } 59 }
注：注意52行，這裏我們輸入的cvReview為0.9分的實例，即評估合格，可以安排面試。有興趣的朋友們，可以換成cvReviewFail實例，觀察下另1個分支的結果。
時序圖(簡化版)-AI生成
時序圖(詳細版)-AI生成
運行結果：
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.僅允許在停車場後方指定户外區域吸煙。\r\n2.辦公區安靜時段為下午2點至4點，請避免在開放空間大聲交談。\r\n3.員工須至少提前24小時通過內部日曆預訂會議室。\r\n4.自行車必須停放在主樓外側的專用自行車停放區。\r\n5.所有外部訪客須憑有效身份證件在前台登記方可進入。\r\n6.外部訪客均須佩戴臨時訪客證，並確保證件清晰可見。" ] 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" : [ "為此候選人安排現場面試會議（需遵守外部訪客政策）：候選人聯繫卡片：\r\n姓名：John Doe\r\n地址：Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium（比利時安特衞普）\r\n郵箱：john.doe.dev@protonmail.com\r\n電話：+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：從當前日期起一週後（2025年11月21日） 384 - 時間：上午9:00 - 12:00（時長3小時） 385 - 地點：Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium 386 387 現場面試注意事項： 388 389 重要訪客政策提醒： 390 1. 所有外部訪客須憑有效身份證件在前台登記方可進入 391 2. 您將被授予臨時訪客證，請確保佩戴在顯眼位置 392 3. 僅允許在停車場後方指定户外區域吸煙 393 4. 辦公區安靜時段為下午2點至4點，請避免在開放空間大聲交談 394 5. 如有自行車，請停放在主樓外側的專用自行車停放區 395 396 我們期待與您見面，討論您在金融科技後端開發方面的經驗與潛力。 397 398 祝好， 399 招聘團隊 400 2026-01-17T16:54:10.484+08:00 INFO 15192 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP request: 401 - method: POST 402 - url: http://localhost:11434/api/chat 403 - headers: [Content-Type: application/json] 404 - body: { 405 "model" : "deepseek-v3.1:671b-cloud", 406 "messages" : [ { 407 "role" : "system", 408 "content" : "您通過向所有相關員工發送日曆邀請來安排現場會議，\n時間定在從當前日期起一週後的上午，時長為3小時。\n這是相關的職位空缺：職位描述 ID: 123A\r\n後端工程師（金融科技，安特衞普）\r\n------------------------------------------------------------\r\n我們正在招聘一位**後端工程師**，協助我們構建並完善支付與對賬服務。您將主要使用 **Java (Spring Boot)**，並與產品及運營團隊緊密合作，確保金融交易系統的可靠性和可擴展性。\r\n\r\n**職責：**\r\n* 設計、實現並維護能夠處理大規模支付與對賬業務的後端服務。\r\n* 在雲原生環境中使用 **PostgreSQL**、**Kafka**、**Docker** 和 **Kubernetes**。\r\n* 專注於構建可靠、冪等的系統，並具備強大的可觀測性。\r\n* 支持將遺留服務遷移至現代的 REST API。\r\n\r\n**要求：**\r\n* 具備 Java 和 Spring Boot 後端開發的職業經驗。\r\n* 深入理解關係型數據庫和事件驅動架構。\r\n* 熟悉容器化技術和部署流程。\r\n* 有金融或定價系統相關經驗者優先。\r\n* 要求英語流利，會荷蘭語者更佳。\n您還需通過祝賀郵件邀請候選人，告知面試詳情，\n以及他/她來現場前需要注意的事項。\n最後，您需要將申請狀態更新為“已邀請現場面試”。\n" 409 }, { 410 "role" : "user", 411 "content" : "為此候選人安排現場面試會議（需遵守外部訪客政策）：候選人聯繫卡片：\r\n姓名：John Doe\r\n地址：Rue des Carmes 12, 2000 Antwerp, Belgium（比利時安特衞普）\r\n郵箱：john.doe.dev@protonmail.com\r\n電話：+32 495 67 89 23\n\n\nAnswer using the following information:\n1.僅允許在停車場後方指定户外區域吸煙。\r\n2.辦公區安靜時段為下午2點至4點，請避免在開放空間大聲交談。\r\n3.員工須至少提前24小時通過內部日曆預訂會議室。\r\n4.自行車必須停放在主樓外側的專用自行車停放區。\r\n5.所有外部訪客須憑有效身份證件在前台登記方可進入。\r\n6.外部訪客均須佩戴臨時訪客證，並確保證件清晰可見。" 412 }, { 413 "role" : "assistant", 414 "content" : "我將為您安排John Doe的現場面試。首先讓我獲取當前日期，然後找到需要參加面試的相關員工，並安排會議。", 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" : "現在我已經獲取了需要參加面試的員工信息。讓我創建面試會議日程：", 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" : "後端工程師職位現場面試 - 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輸出內容比較長，解釋一下：
- 3-8行，是RAG初始化時，將house_rules.txt（訪客制度）向量化
- 16-21行，這次RAG的向量化，可能有朋友會產生疑惑，根源在於：
這裏將InterviewOrganizer實例附加了RAG工具後，RAG會將對應Agent中的用户Prompt自動向量化，即：
- 30-86是首次與LLM交互，注意tools節點，這裏把所有可用的工具（包括工具的入參及要求）也一併給了LLM，以便讓LLM決定需要調用哪些工具。
- 91行，LLM的首次回答中，指出需要調用工具：getCurrentDate ， 後面就不一一解釋，大家按順序看下去，應該不難理解
- 263行，表示已創建了面試的日程
- 374行，表示已給相關干係人發送了面試郵件通知
- 524行，表示更新了簡歷的申請狀態
文中示例代碼：
https://github.com/yjmyzz/agentic_turoial_with_langchain4j
參考：
Building Effective AI Agents \ Anthropic
[譯] AI Workflow & AI Agent：架構、模式與工程建議（Anthropic，2024）
Agents and Agentic AI | LangChain4j
