场景痛点：大模型交互需手动处理复杂数据结构

传统调用大模型时，开发者需手动拼接消息对象（如 UserMessage/AiMessage），处理 JSON 转换，并解析响应。LangChain4j 的 AiServices 通过动态代理完美解决这一问题，下面结合你的代码逐步解析。

1. 定义接口：声明式交互协议

@AiService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "qwenChatModel")
public interface Assistant {
    String chat(String userMessage); // 输入/输出自动转换！
}

• 关键注解：@AiService 标记接口由 LangChain4j 动态实现
• wiringMode = EXPLICIT：显式指定聊天模型（避免 Spring 自动装配冲突）
• chatModel = "qwenChatModel"：关联后续定义的千问模型 Bean

2. 配置模型：连接 DashScope 大模型

# application.properties
langchain4j.community.dashscope.chat-model.api-key=${DASH_SCOPE_API_KEY}
langchain4j.community.dashscope.chat-model.model-name=qwen-max

@Bean(name = "qwenChatModel")
public ChatLanguageModel qwenModel() {
    return new QwenChatModel(QwenChatModelName.QWEN_MAX, apiKey());
}

• 使用社区扩展包 langchain4j-dashscope-spring-boot-starter 快速集成
• qwen-max 支持长文本、复杂推理，适合生产环境

3. 注入代理：AiServices 的魔法时刻

@Autowired 
private Assistant assistant; // 注意：注入的是代理对象！

public void testAssistant() {
    String response = assistant.chat("你是谁"); 
    System.out.println(response); // 直接输出字符串结果
}

动态代理内部工作流程：

1. 输入转换：字符串 "你是谁" ➔ 被代理封装为 UserMessage 对象
2. 模型调用：qwenChatModel.generate(userMessage) 执行千问 API 请求
3. 输出转换：AiMessage 响应 ➔ 提取内容转为字符串返回

4. 深度解析：为什么不用手动处理消息？

• 反射动态代理：AiServices 在运行时生成 Assistant 的实现类
• 标准化消息适配：
  • 输入：任何类型 → 自动适配 UserMessage（支持文本/文件/多模态）
  • 输出：AiMessage → 提取文本内容（或按需返回结构化数据）
• 扩展性：添加 @MemoryId 可自动管理对话上下文

5. 实战对比：传统 VS 代理模式

传统方式：

// 手动构建消息
UserMessage userMsg = new UserMessage("你是谁"); 
// 处理响应解析
AiMessage aiMsg = qwenChatModel.generate(userMsg).content(); 
String text = aiMsg.text(); 

AiServices 代理：

// 一行调用！所有转换自动完成
String text = assistant.chat("你是谁");  

① 代码减少 60% ② 避免消息对象耦合 ③无缝切换模型（如 GPT/Claude）

最佳实践建议

1. 接口设计规范：
   • 方法名语义化（如 chat/translate/summarize）
   • 返回类型支持 String/CustomClass（自动 JSON 映射）
2. 生产环境配置：

   @AiService(temperature = 0.7, maxTokens = 1000)

     3.异常处理：代理自动封装 LangChain4jException 统一异常

结语

LangChain4j 的 AiServices 通过动态代理实现「接口即模型」，将开发者从繁琐的消息处理中解放。只需定义接口+配置模型，即可获得类型安全、扩展灵活的 AI 能力。点击 LangChain4j 官方文档 探索更多高级玩法。