概述

LangGraph4j 是一个基于 Java 的框架，用于构建复杂的 AI 应用程序，特别是那些需要多步骤推理、工具使用和状态管理的应用。它是 LangGraph 的 Java 版本，提供了强大的工作流编排能力。

核心概念

1. 节点 (Nodes)

• LLM 节点: 调用大语言模型
• 工具节点: 执行特定功能（如搜索、计算、API 调用）
• 条件节点: 根据条件决定下一步流程
• 状态节点: 管理应用状态

2. 边 (Edges)

• 条件边: 根据条件决定路径
• 固定边: 固定的执行路径
• 循环边: 支持循环执行

3. 状态管理

• 全局状态: 整个工作流共享的状态
• 节点状态: 特定节点的状态
• 持久化: 支持状态持久化和恢复

主要特性

1. 工作流编排

• 支持复杂的多步骤工作流
• 条件分支和循环控制
• 并行执行支持

2. 工具集成

• 内置多种常用工具
• 自定义工具开发
• 工具链组合

3. 状态管理

• 自动状态跟踪
• 状态持久化
• 错误恢复机制

4. 监控和调试

• 执行日志记录
• 性能监控
• 可视化调试

安装和配置

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-langgraph4j</artifactId>
    <version>0.27.1</version>
</dependency>

Gradle 依赖

implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-langgraph4j:0.27.1'

基本使用

1. 创建简单工作流

import dev.langchain4j.langgraph4j.Graph;
import dev.langchain4j.langgraph4j.GraphBuilder;
import dev.langchain4j.langgraph4j.Node;

// 创建节点
Node<String, String> node1 = Node.from(input -> "处理结果: " + input);
Node<String, String> node2 = Node.from(input -> "最终结果: " + input);

// 构建图
Graph<String, String> graph = GraphBuilder.<String, String>builder()
    .addNode(node1)
    .addNode(node2)
    .addEdge(node1, node2)
    .build();

// 执行工作流
String result = graph.execute("输入数据");

2. 条件分支示例

import dev.langchain4j.langgraph4j.ConditionalEdge;

// 条件判断函数
Function<String, String> condition = input -> {
    if (input.length() > 10) {
        return "long";
    } else {
        return "short";
    }
};

// 创建条件边
ConditionalEdge<String, String> edge = ConditionalEdge.from(
    condition,
    Map.of(
        "long", longNode,
        "short", shortNode
    )
);

3. 工具集成示例

import dev.langchain4j.tools.Tool;

// 定义工具
@Tool("计算两个数的和")
public int add(int a, int b) {
    return a + b;
}

// 在节点中使用工具
Node<String, String> toolNode = Node.from(input -> {
    // 调用工具
    int result = add(5, 3);
    return "计算结果: " + result;
});

高级特性

1. 状态管理

import dev.langchain4j.langgraph4j.State;

// 定义状态类
public class WorkflowState {
    private String currentStep;
    private Map<String, Object> data;
    private List<String> history;
    
    // getters and setters
}

// 使用状态
Node<WorkflowState, WorkflowState> stateNode = Node.from(state -> {
    state.setCurrentStep("processing");
    state.getHistory().add("步骤完成");
    return state;
});

2. 并行执行

import dev.langchain4j.langgraph4j.ParallelNode;

// 创建并行节点
ParallelNode<String, List<String>> parallelNode = ParallelNode.from(
    Arrays.asList(
        Node.from(input -> "任务1结果"),
        Node.from(input -> "任务2结果"),
        Node.from(input -> "任务3结果")
    )
);

3. 错误处理

import dev.langchain4j.langgraph4j.ErrorHandler;

// 定义错误处理器
ErrorHandler<String, String> errorHandler = (error, input) -> {
    log.error("处理错误: " + error.getMessage());
    return "错误处理结果";
};

// 在节点中使用
Node<String, String> errorHandlingNode = Node.from(input -> {
    try {
        // 可能出错的代码
        return processInput(input);
    } catch (Exception e) {
        return errorHandler.handle(e, input);
    }
});

实际应用场景

1. 智能客服系统

// 客服工作流
Graph<CustomerQuery, CustomerResponse> customerServiceGraph = GraphBuilder
    .<CustomerQuery, CustomerResponse>builder()
    .addNode(intentRecognitionNode)      // 意图识别
    .addNode(queryClassificationNode)     // 查询分类
    .addNode(knowledgeSearchNode)        // 知识库搜索
    .addNode(responseGenerationNode)     // 响应生成
    .addEdge(intentRecognitionNode, queryClassificationNode)
    .addEdge(queryClassificationNode, knowledgeSearchNode)
    .addEdge(knowledgeSearchNode, responseGenerationNode)
    .build();

2. 文档处理流水线

// 文档处理工作流
Graph<Document, ProcessedDocument> documentGraph = GraphBuilder
    .<Document, ProcessedDocument>builder()
    .addNode(documentValidationNode)     // 文档验证
    .addNode(contentExtractionNode)      // 内容提取
    .addNode(analysisNode)               // 内容分析
    .addNode(summaryGenerationNode)      // 摘要生成
    .addEdge(documentValidationNode, contentExtractionNode)
    .addEdge(contentExtractionNode, analysisNode)
    .addEdge(analysisNode, summaryGenerationNode)
    .build();

3. 多轮对话系统

// 对话管理图
Graph<ConversationState, ConversationResponse> conversationGraph = GraphBuilder
    .<ConversationState, ConversationResponse>builder()
    .addNode(contextAnalysisNode)        // 上下文分析
    .addNode(memoryRetrievalNode)        // 记忆检索
    .addNode(responsePlanningNode)       // 响应规划
    .addNode(responseExecutionNode)      // 响应执行
    .addEdge(contextAnalysisNode, memoryRetrievalNode)
    .addEdge(memoryRetrievalNode, responsePlanningNode)
    .addEdge(responsePlanningNode, responseExecutionNode)
    .build();

最佳实践

1. 设计原则

• 模块化: 将复杂工作流分解为小的、可重用的节点
• 单一职责: 每个节点只负责一个特定功能
• 错误处理: 在每个关键节点添加适当的错误处理
• 状态管理: 合理设计状态结构，避免状态爆炸

2. 性能优化

• 并行执行: 对于独立的操作使用并行节点
• 缓存策略: 对重复计算的结果进行缓存
• 资源管理: 合理管理内存和连接资源
• 监控指标: 收集关键性能指标

3. 测试策略

• 单元测试: 为每个节点编写单元测试
• 集成测试: 测试整个工作流的集成
• 压力测试: 测试高负载下的性能
• 错误测试: 测试各种错误场景

调试和监控

1. 日志记录

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(WorkflowExecutor.class);

// 在节点中添加日志
Node<String, String> loggingNode = Node.from(input -> {
    log.info("处理输入: {}", input);
    String result = process(input);
    log.info("处理结果: {}", result);
    return result;
});

2. 性能监控

import java.time.Instant;

// 性能监控节点
Node<String, String> monitoredNode = Node.from(input -> {
    Instant start = Instant.now();
    String result = process(input);
    Instant end = Instant.now();
    
    long duration = end.toEpochMilli() - start.toEpochMilli();
    log.info("节点执行时间: {}ms", duration);
    
    return result;
});

3. 可视化调试

// 导出图结构为可视化格式
String dotFormat = graph.toDot();
Files.write(Paths.get("workflow.dot"), dotFormat.getBytes());

// 可以使用 Graphviz 等工具可视化

常见问题和解决方案

1. 内存泄漏

• 问题: 长时间运行的工作流可能导致内存泄漏
• 解决: 定期清理状态，使用弱引用，监控内存使用

2. 死锁问题

• 问题: 复杂的依赖关系可能导致死锁
• 解决: 使用有向无环图设计，避免循环依赖

3. 性能瓶颈

• 问题: 某些节点成为性能瓶颈
• 解决: 使用并行执行，添加缓存，优化算法

扩展和集成

1. 自定义节点类型

public class CustomNode implements Node<String, String> {
    @Override
    public String execute(String input) {
        // 自定义逻辑
        return "自定义处理结果";
    }
}

2. 外部系统集成

// 集成数据库
Node<String, String> dbNode = Node.from(input -> {
    try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
        // 数据库操作
        return "数据库查询结果";
    }
});

// 集成消息队列
Node<String, String> mqNode = Node.from(input -> {
    // 发送消息到队列
    messageProducer.send("topic", input);
    return "消息发送成功";
});

3. 微服务集成

// 调用微服务
Node<String, String> serviceNode = Node.from(input -> {
    RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
    String response = restTemplate.postForObject(
        "http://service-url/api/process", 
        input, 
        String.class
    );
    return response;
});

总结

LangGraph4j 是一个强大的 Java 工作流编排框架，特别适合构建复杂的 AI 应用程序。通过合理的设计和最佳实践，可以构建出高效、可维护、可扩展的 AI 工作流系统。

关键优势

• 灵活性: 支持复杂的工作流设计
• 可扩展性: 易于添加新功能和集成外部系统
• 可维护性: 模块化设计便于维护和测试
• 性能: 支持并行执行和优化

适用场景

• 智能客服系统
• 文档处理流水线
• 多轮对话系统
• 复杂决策流程
• AI 应用编排