LangChain4j-examples工作流编排：顺序、并行、循环、条件工作流最佳实践
【免费下载链接】langchain4j-examples 
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain4j-examples
LangChain4j-examples是一个展示LangChain4j框架强大功能的Java示例项目，专注于AI智能体工作流编排。该项目提供了完整的工作流编排解决方案，包括顺序工作流、并行工作流、循环工作流和条件工作流等多种模式，帮助开发者构建复杂的AI应用系统。
🔄 顺序工作流（Sequential Workflow）
顺序工作流是最基础的工作流模式，按照预定顺序依次执行各个智能体。在LangChain4j-examples中，顺序工作流通过sequenceBuilder()实现，非常适合简历生成和处理场景。
核心特性：
- 支持多个智能体顺序执行
- 支持参数传递和数据流转
- 通过outputKey定义输出结果
示例代码路径：_2a_Sequential_Agent_Example.java 展示了简历生成和定制的顺序处理流程。
⚡ 并行工作流（Parallel Workflow）
并行工作流允许多个智能体同时执行，大幅提升处理效率。项目中的并行评估系统可以同时进行HR评审、经理评审和团队成员评审。
优势特点：
- 多线程并发执行
- 结果聚合和评分计算
- 线程池管理和资源优化
实践案例：_4_Parallel_Workflow_Example.java 实现了三路并行简历评审系统。
🔁 循环工作流（Loop Workflow）
循环工作流支持基于条件的迭代执行，直到满足退出条件。在简历优化场景中，系统会不断改进简历直到评分达到阈值。
循环控制机制：
- 条件判断和退出机制
- 最大迭代次数保护
- 中间状态监控和日志记录
最佳实践：_3a_Loop_Agent_Example.java 演示了简历的迭代优化过程。
⚖️ 条件工作流（Conditional Workflow）
条件工作流根据运行时状态动态选择执行路径，实现智能路由。项目中的候选人响应系统根据评审分数选择不同的处理方式。
条件路由策略：
- 基于分数阈值的选择
- 多条件并行检查
- 异步执行支持
高级用法：_5b_Conditional_Workflow_Example_Async.java 展示了异步条件工作流的实现。
🎯 数据模型设计
项目定义了清晰的数据模型，如Cv.java和CvReview.java，确保工作流中数据的结构化传递和处理。
💡 最佳实践总结
- 明确工作流边界：每个工作流应该有明确的输入输出和职责范围
- 合理使用异步：对耗时操作使用异步执行提升性能
- 错误处理机制：实现完善的异常处理和重试策略
- 监控和日志：通过AgenticScope监控工作流执行状态
- 资源管理：合理管理线程池和连接资源
LangChain4j-examples项目为开发者提供了丰富的工作流编排示例，帮助快速上手AI智能体开发，构建高效的AI应用系统。
【免费下载链接】langchain4j-examples 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain4j-examples
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
