深入浅出LangChain4J

LangChain4J就像Java的Spring框架一样，为LLM的接入提供了一套标准的接入能力。LangChain4J是LangChain在Java生态下的具体实现，用于构建基于LLM的应用和Agent系统。LangChain4J为不同的LLM提供了一个统一的API，屏蔽了底层API供应商的实现和调用差异，开发者可以使用LangChain无缝切换不同的LLM。

程序员小橙

558人浏览 · 2026-02-09 10:27:18

程序员小橙 · 2026-02-09 10:27:18 发布

1.走进LangChain

1.1.什么是LangChain4J？

The goal of LangChain4J is to simplify integrating LLMs into Java applications.

-- 《LangChain4J Doc》

LangChain4J就像Java的Spring框架一样，为LLM的接入提供了一套标准的接入能力。LangChain4J是LangChain在Java生态下的具体实现，用于构建基于LLM的应用和Agent系统。

LangChain4J为不同的LLM提供了一个统一的API，屏蔽了底层API供应商的实现和调用差异，开发者可以使用LangChain无缝切换不同的LLM。

2.Architecture of LangChain4J

LangChain4J的架构可以分为两层，分别为高层和底层。

高层AI服务屏蔽了底层实现的细节，开发者可以实现一些业务服务的API和LLM进行交互。

低层具有更高的自由度，你可以任意定义组件的具体实现，控制组件的组合方式等等。

下面，就LangChain4J的核心组件，一一详细介绍。

2.1.Chat and Language Model

一般地，LLMs的API可以分为两类，

LanguageModel：输入输出都为String类型，现在使用的越来越少了
ChatModel：应用广泛的一类API，接收多个ChatMessage作为输入，输出一个AiMessage，除了文本类型之外，还支持图片、音频、视频等其他模式。

ChatModel是LangChain4J的低层API，提供强大的灵活性和可扩展性。

根据消息来源进行分类，LangChain4J支持以下五种消息类型：

消息类型	描述	主要方法
UserMessage	用户输入的消息数据	content(), name(), attributes()
AiMessage	AI根据输入数据生成的消息	text(), thinking(), toolExceptionRequests(), attributes()
ToolExecutionResultMessage	工具执行结果消息
SystemMessage	系统发送的消息，可以由开发者自定义
CustomMessage	自定义消息

2.2.Chat Memory

我们知道，大模型是无状态的，模型本身并不会记录对话上下文。因此，如果你想要在对话中使用上下文的内容，就必须主动维护管理ChatMessage。但是手动维护比较麻烦，而LangChain4J提供了ChatMemory用来维护管理chatMessage.

2.2.1.History VS Memory

历史记录和记忆听起来似乎是同一种东西，但是对于LLM Agent来说，history和memory具有两种截然不同的语义：

history保留了用户和AI的所有会话记录，用户可以在界面中看到
memory记录的是专门呈现给大模型使用的信息，使其表现得好像是“记住了”对话的内容，实际底层实现是截然不同的算法。

LangChain4J目前只提供Memroy，而不提供History。

下面介绍关于Memory的几点高级特性。

2.2.2.Eviction Policy 淘汰策略

为什么要使用淘汰策略？

存储空间受限：Memory组件可以理解为缓存，当存放的内容超过容量大小的时候，需要使用一定的策略淘汰一些记忆；
Token成本昂贵：更多的上下文记忆就代表使用更多的Token，而token的增加会增加每次调用LLM的成本；
控制延迟：发送的LLM的token越多，处理他们所需要的时长越长，则用户等待输出的时间越长

LangChain4J目前支持两种开箱即用的记忆淘汰策略：

基于消息滑动窗口：使用MessageWindowChatMemory作为滑动窗口，仅保留最近的N条信息，淘汰窗口之外的旧消息；
基于token的滑动窗口：TokenWindowChatMemory只保留最近的N个token。但是消息是不可再分的，因此如果消息不合适的话，整条消息会直接被丢弃。

2.2.3.Persistence 持久化

默认情况下Memory是存放在内存中的，如果需要保留消息，可以自定义实现MessageStore，将chatMessage存储在数据库中。

class PersistentChatMemroyStore implements ChatMemoryStore {
    @Override
    public List<ChatMessage> getMessages(Object memoryId) {

    }

    @Override
    public void updateMessages(Object memoryId, List<ChatMessage> messages) {

    }

    @Override
    public void deleteMessages(Object memoryId) {
      // TODO: Implement deleting all messages in the persistent store by memory ID.
    }
}

2.2.4.SystemMessage

SystemMessage是一种特殊的消息，具有如下的特性：

一旦添加，就会一直被保留，不会被淘汰策略淘汰
一次只能持有一个SystemMessage
SystemMessage具有唯一性，重复的SystemMessage会被忽略，如果不一致，则会覆盖掉之前的SystemMessage

2.2.5.Tool 消息配对

AIMessage 中的 ToolExecutionRequest 和 ToolExecutionResponse 总是成对出现的。如果 ToolExecutionRequest 被淘汰了，则其对应的 ToolExecutionResponse 消息也会被自动淘汰。

2.3.Tools(Function Calling)

工具(Tools)允许LLM在必要的时候调用开发者定义的一个或者多个可用工具，工具是一个泛称，可以表示任何东西，例如网页搜索、外部API、或者执行特定的代码等等。

实际上LLM并不会去主动调用工具，而是通过开发人员在业务层接收LLM的回复，根据LLM的意愿进行工具的调用并将执行结果反馈给LLM。

一个良好的工具应当具有以下几个属性：

清晰明确的工具名称
工具的具体描述，以及应该何时使用工具；
每个工具的具体参数；

如果这个工具对于人来说一眼就能理解应该如何使用，那么这个工具对于LLM也是易于使用的。

Tools的定义和使用可以参考文档：LangChain4J Documents

2.4.Agent

3.实战

3.1.ChatModel

3.1.1.基本聊天

public static void main(String[] args) {
    // 1.创建 chatModel
    OpenAiChatModel chatModel = OpenAiChatModel.builder()
            .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
            .baseUrl(System.getenv("OPENAI_BASE_URL"))
            .modelName(System.getenv("OPENAI_MODEL"))
            .build();

    // 2.使用 chat 方法发起对话
    ChatResponse response = chatModel.chat(ChatRequest.builder()
            .messages(UserMessage.from("Hello, could you introduce yourself ?"))
            .build());


    // 3.控制台打印
    System.out.println(response.aiMessage().text());
}

3.1.2.多轮对话

多轮对话和基本对话的实现方式相同，只不过构建对话请求的时候，需要将前文传入到messages中，LLM会参考message得出合理的响应。

private static void chatWithMultipleMessages() {
    // 1.构建 User 和AI 的多轮对话
    UserMessage firstUserMessage = UserMessage.from("Hello, My name is shepi, could you introduce yourself ?");
    AiMessage firstAiMessage = CHAT_MODEL.chat(
            ChatRequest.builder()
                    .messages(firstUserMessage)
                    .build())
            .aiMessage();
    UserMessage secondUserMessage = UserMessage.from("Please tell me my name");
    AiMessage secondAiMessage = CHAT_MODEL.chat(
            ChatRequest.builder()
                    .messages(firstUserMessage, firstAiMessage, secondUserMessage)
                    .build()).aiMessage();

    // 2.控制台打印
    System.out.println(secondAiMessage.text());
}

3.2.ChatMemory

ChatMemory可以帮助我们维护上下文，LangChain4J提供了两种开箱即用的窗口聊天记忆

MessageWindowChatMemory
TokenWindowChatMemory

下面是一个基于消息数量的窗口对话记忆：

public static void main(String[] args) {

    // 1.新建 messageWindow，滑动窗口最大长度设置为 3
    MessageWindowChatMemory chatWindow = MessageWindowChatMemory.builder()
            .maxMessages(4)
            .build();
    // tryChatWithCommonMessages(chatWindow);
    // 测试特殊的系统消息 systemMessage
    tryChatWithSystemMessage(chatWindow);
}

/**
 * 系统消息永远不会被驱逐
 * @param chatWindow
 */
private static void tryChatWithSystemMessage(MessageWindowChatMemory chatWindow) {
    // 创建系统消息
    SystemMessage systemMessage = SystemMessage.from("The user talking with you is shepi");
    chatWindow.add(systemMessage);
    System.out.println(systemMessage.text());
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        UserMessage userMessage = null;
        if (i == 3) {
            userMessage = UserMessage.from("Please tell me my name");
        } else {
            userMessage = UserMessage.from("let's talk about something interesting");
        }
        System.out.println(userMessage.contents());
        chatWindow.add(userMessage);
        // 使用 chatMemory 对话
        AiMessage aiMessage = CHAT_MODEL.chat(ChatRequest.builder().messages(chatWindow.messages()).build()).aiMessage();
        System.out.println(aiMessage.text());
        chatWindow.add(aiMessage);
    }
}

private static void tryChatWithCommonMessages(MessageWindowChatMemory chatWindow) {
    // 2.模拟进行多轮对话
    // 第一轮给出自己的名字，第四轮询问AI我的名字，其他两轮随便聊点什么
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        UserMessage userMessage = null;
        if (i == 0) {
            userMessage = UserMessage.from("Hello, My name is shepi, could you introduce yourself ?");
        } else if (i == 3) {
            userMessage = UserMessage.from("Please tell me my name");
        } else {
            userMessage = UserMessage.from("let's talk about something interesting");
        }
        System.out.println(userMessage.contents());
        chatWindow.add(userMessage);
        // 使用 chatMemory 对话
        AiMessage aiMessage = CHAT_MODEL.chat(ChatRequest.builder().messages(chatWindow.messages()).build()).aiMessage();
        System.out.println(aiMessage.text());
        chatWindow.add(aiMessage);
    }
}

3.3.Tools

LangChain中定义Tool非常简单，只需要在工具接口方法上使用注解 @Tool("Tool description")即可，下面是一个简答的例子。

public class WeatherService {
    @Tool("获取指定城市的天气情况")
    public String getWeather(String city) {
        // 模拟天气数据
        return MessageFormat.
                format("Today's weather in {0} is sunny with a temperature of 22 degrees.", city);
    }
}

3.4.AiService (Agent 封装)

AiService 是什么？

AiService 是 LangChain4J 提供的高层 API，用于快速构建 Agent 应用。它屏蔽了工具调用的底层细节（如检测 LLM 返回的函数调用请求、执行工具、将结果反馈给 LLM），让开发者可以专注于业务逻辑。

AiService 与 Agent 的关系：

AiService 是 LangChain4J 对 Agent 概念的具体实现
它自动完成了 Agent Loop 中的：接收输入 → 判断是否需要 Tool → 调用 Tool → 观察结果 → 生成响应
开发者只需定义接口和 Tool，AiService 会自动完成工具调用的编排

如果想要使用上面创建的 Tool，我们需要在定义 AiService 时，传入 Tool 对象。

private static final OpenAiChatModel CHAT_MODEL = OpenAiChatModel.builder()
            .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
            .baseUrl(System.getenv("OPENAI_BASE_URL"))
            .modelName(System.getenv("OPENAI_MODEL"))
            .build();

public static void main(String[] args) {

    // 根据CHAT_MODEL创建一个 chatService
    ChatAssistant chatService = AiServices.builder(ChatAssistant.class)
            .chatLanguageModel(CHAT_MODEL)
            .tools(new WeatherService())
            .chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
            .build();

    // 问题
    String question = "今天北京什么天气?";
    String answer = chatService.chat(question);
    System.out.println(answer);
}

4.流式响应 (Streaming)

LangChain4J 支持流式响应，即 LLM 在生成内容时实时返回每个 token，而不是等待完整响应后再返回。

使用场景

需要实时显示生成过程的场景（如 ChatGPT 的打字机效果）
生成较长内容时提升用户体验
需要提前终止不满意的输出

实现方式

使用 StreamingAiServices 代替 AiServices：

private static final OpenAiChatModel CHAT_MODEL = OpenAiChatModel.builder()
            .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
            .baseUrl(System.getenv("OPENAI_BASE_URL"))
            .modelName(System.getenv("OPENAI_MODEL"))
            .build();

public static void main(String[] args) {

    // 根据CHAT_MODEL创建一个 chatService
    ChatAssistant chatService = AiServices.builder(ChatAssistant.class)
            .chatLanguageModel(CHAT_MODEL)
            .tools(new WeatherService())
            .chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
            .build();

    // 问题
    String question = "今天北京什么天气?";
    String answer = chatService.chat(question);
    System.out.println(answer);
}

流式 vs 非流式

特性	非流式 (AiServices)	流式 (StreamingAiServices)
响应方式	等待完整响应后返回	实时返回每个 token
用户体验	有等待感	实时反馈，体验更好
实现复杂度	简单	稍复杂（需要处理回调）
适用场景	短文本、后台任务	长文本、交互式对话