Web开发者实战：从LLM到Agent——提示词优化与AI应用构建原理

为什么Web开发者要关注Agent？作为Web开发者，你是否曾为优化REST API的请求参数而反复调试？是否在前端表单中加入复杂的校验逻辑以提升用户体验？这些经验，其实与当前火热的AI Agent提示词工程高度相通。提示词（Prompt）就是AI的“API参数”。而Agent，则是能自主调用工具、迭代思考、完成复杂任务的“智能Controller”。本文将从Web开发者的视角，解析Agent的核

沛沛老爹

986人浏览 · 2026-01-02 06:45:00

沛沛老爹 · 2026-01-02 06:45:00 发布

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图片来源：Unsplash | 技术融合概念图

引言

为什么Web开发者要关注Agent？

作为Web开发者，你是否曾为优化REST API的请求参数而反复调试？是否在前端表单中加入复杂的校验逻辑以提升用户体验？这些经验，其实与当前火热的AI Agent提示词工程高度相通。

提示词（Prompt）就是AI的“API参数”。
而Agent，则是能自主调用工具、迭代思考、完成复杂任务的“智能Controller”。

本文将从Web开发者的视角，解析Agent的核心定义与运作原理，并通过Java + Vue技术栈实现一个可运行的AI助手，助你平滑转型AI应用开发。

Web与AI的交汇点

1. Agent是什么？——Web视角下的重新定义

1.1 核心定义

Agent（智能体） 是一个基于大语言模型（LLM）构建的程序实体，具备以下能力：

感知：理解用户输入（自然语言）
思考：通过推理决定下一步行动
行动：调用外部工具（如数据库、API、计算函数）
反馈：整合结果并生成最终回答

这与Web开发中的 MVC架构 高度相似：

用户请求 → Controller（Agent的“思考”模块）
调用Service/DAO（Agent的“工具调用”）
返回JSON/HTML（Agent的“响应生成”）

1.2 运作原理：ReAct框架

Agent的核心运作模式基于 ReAct（Reason + Act） 范式：

[用户] 查询“北京明天天气如何？”

[Agent]
1. Reason: 我需要调用天气API获取数据。
2. Act: 调用 weatherTool(city="北京", date="tomorrow")
3. Observe: 返回 {"temp": "5°C", "condition": "晴"}
4. Reason: 数据已获取，可生成回答。
5. Respond: “北京明天晴，气温5°C。”

💡 Web类比：就像你在Spring Boot中写一个@RestController，先校验参数（Reason），再调用Service（Act），最后返回Response（Respond）。

Agent工作流

2. 提示词优化原理：从Web表单校验到AI指令工程

提示词不是“随便写句话”，而是结构化指令设计。Web开发者可借助已有经验理解：

Web开发场景	AI提示词优化对应
表单必填字段校验	明确指定输出格式（如JSON）
错误重试机制	设置最大推理步数（maxSteps）
权限控制（RBAC）	限制Agent可调用的工具集
接口文档（Swagger）	提供工具描述（function schema）

关键技巧：工具描述即“API文档”

Agent调用工具前，需知道其功能、参数、返回值。这类似于前端调用后端API前需阅读Swagger文档。

// Java中定义工具（LangChain4j）
@Tool("查询当前城市天气")
public String getWeather(@P("城市名称") String city, @P("日期，如'tomorrow'") String date) {
    // 调用第三方天气API
}

LLM会自动将此方法签名转化为自然语言描述，用于决策是否调用。

3. 实战：用Java + Vue构建一个可运行的Agent应用

3.1 技术选型

后端：Spring Boot 3.2 + Java 17 + LangChain4j 0.30+
前端：Vue 3.4 + Axios
LLM：OpenAI GPT-4o（或本地Ollama）
认证：JWT（类比Agent会话Token）

为何选Java？因多数企业级Web系统基于JVM，LangChain4j提供原生Java支持，无需切换Python生态。

3.2 项目结构

agent-web-demo/
├── backend/
│   ├── src/main/java/com/example/agent
│   │   ├── controller/AgentController.java
│   │   ├── service/WeatherTool.java
│   │   └── config/LangChainConfig.java
└── frontend/
    ├── src/views/AgentChat.vue
    └── src/api/agent.js

3.3 后端核心代码（Spring Boot + LangChain4j）

// LangChainConfig.java
@Configuration
public class LangChainConfig {

    @Bean
    public OpenAiChatModel chatModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
            .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
            .modelName("gpt-4o")
            .build();
    }

    @Bean
    public ToolSpecifications toolSpecifications() {
        return ToolSpecifications.builder()
            .add(WeatherTool.class) // 自动扫描@Tool注解
            .build();
    }

    @Bean
    public ReActAgent agent(ChatModel chatModel, ToolSpecifications tools) {
        return ReActAgent.builder()
            .chatModel(chatModel)
            .tools(tools.tools()) // 注册所有工具
            .maxSteps(5) // 防止无限循环
            .build();
    }
}

// WeatherTool.java
@Component
public class WeatherTool {

    @Tool("查询指定城市和日期的天气情况")
    public String getWeather(
        @P("城市名称，如'北京'") String city,
        @P("日期，支持'today'或'tomorrow'") String date
    ) {
        // 模拟调用天气API
        if ("北京".equals(city) && "tomorrow".equals(date)) {
            return "{\"temp\": \"5°C\", \"condition\": \"晴\"}";
        }
        return "{\"error\": \"未找到数据\"}";
    }
}

// AgentController.java
@RestController
@RequestMapping("/api/agent")
public class AgentController {

    private final ReActAgent agent;

    public AgentController(ReActAgent agent) {
        this.agent = agent;
    }

    @PostMapping("/chat")
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody Map<String, String> request) {
        String userMessage = request.get("message");
        AgentResult result = agent.execute(userMessage);
        return ResponseEntity.ok(result.output());
    }
}

3.4 前端调用（Vue 3 + Axios）

<!-- AgentChat.vue -->
<template>
  <div>
    <input v-model="input" @keyup.enter="sendMessage" placeholder="问点什么..." />
    <div v-for="(msg, i) in messages" :key="i">{{ msg }}</div>
  </div>
</template>

<script setup>
import { ref } from 'vue';
import axios from 'axios';

const input = ref('');
const messages = ref([]);

const sendMessage = async () => {
  if (!input.value.trim()) return;
  messages.value.push('👤 ' + input.value);
  
  try {
    const res = await axios.post('/api/agent/chat', { message: input.value });
    messages.value.push('🤖 ' + res.data);
  } catch (err) {
    messages.value.push('❌ 请求失败');
  }
  
  input.value = '';
};
</script>