Java面试教程：深入理解LCEL Agent核心组件-优快云博客

Java面试教程：深入理解LCEL Agent核心组件

Java-Interview-Tutorial 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/Java-Interview-Tutorial

什么是LCEL Agent

LCEL（LangChain Expression Language）Agent是一种基于LangChain框架构建的智能代理系统，它能够通过组合不同的组件来完成复杂的任务。在Java面试准备中，理解这类AI代理的工作原理对于掌握现代AI应用开发至关重要。

核心组件解析

1. 工具(Tools)

工具是Agent执行具体任务的能力单元，每个工具都对应一个特定的功能：

@tool
def search(query: str) -> str:
    """当需要查找实时信息的时候才会使用这个工具"""
    serp = SerpAPIWrapper()
    return serp.run(query)

工具的关键特性：

明确定义的输入输出类型
详细的文档说明
可组合性（多个工具可以协同工作）

2. 检索增强生成(RAG)

RAG技术将检索与生成结合，显著提升回答质量：

# 加载文档并创建向量索引
loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/user_guide")
docs = loader.load()
documents = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000, chunk_overlap=200
).split_documents(docs)
vector = FAISS.from_documents(documents, DashScopeEmbeddings())
retriever = vector.as_retriever()

RAG的优势：

基于最新知识而非固定训练数据
可解释性强（可追溯答案来源）
易于知识更新

3. 记忆机制(Memory)

记忆使Agent能够保持对话上下文：

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
agent_executor.invoke(
    {
        "chat_history": [
            HumanMessage(content="hi! 我叫JavaEdge"),
            AIMessage(content="你好！"),
        ],
        "input": "我叫什么名字?",
    }
)

记忆实现方式：

简单会话历史记录
基于RunnableWithMessageHistory的自动管理
可扩展的外部存储（如Redis）

实战：构建完整Agent

1. 初始化组件

# 创建LLM核心
llm = ChatOpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model="qwen-plus"
)

# 加载工具集
tools = [search, retriever_tool]

# 获取提示模板
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")

2. 创建Agent执行器

agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

3. 添加记忆功能

message_history = ChatMessageHistory()
agent_with_chat_history = RunnableWithMessageHistory(
    agent_executor,
    lambda session_id: message_history,
    input_messages_key="input",
    history_messages_key="chat_history",
)