Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(3) - 循环工作流

public interface CvReviewer {

    @Agent("根据特定指示审阅简历，提供反馈和分数。请考虑简历与职位要求的匹配程度")
    @SystemMessage("""
            您是此职位的招聘经理：
            {{jobDescription}}
            您需要审阅申请人的简历，并决定在众多申请人中邀请谁进行现场面试。
            您需要为每份简历提供分数和反馈（包括优点和不足之处）。
            您可以忽略地址缺失和占位符等信息。
            """)
    @UserMessage("""
            审阅此简历：{{cv}}
            """)
    CvReview reviewCv(@V("cv") String cv, @V("jobDescription") String jobDescription);
}

public class CvReview {
    @Description("从0到1分你邀请这位应聘者参加面试的可能性")
    public double score;

    @Description("对简历的反馈，什么是好的，什么需要改进，什么技能缺失，什么危险信号……")
    public String feedback;

    public CvReview() {}

    public CvReview(double score, String feedback) {
        this.score = score;
        this.feedback = feedback;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "\nCvReview: " +
                " - score = " + score +
                "\n- feedback = \"" + feedback + "\"\n";
    }
}

public interface ScoredCvTailor {

    @Agent("根据特定指示定制简历")
    @SystemMessage("""
            这里有一份需要根据特定职位描述、反馈或其他指示进行定制的简历。
            您可以优化简历使其满足要求，但请不要编造事实。
            如果删除无关内容能使简历更符合指示要求，您可以这样做。
            目标是让申请人获得面试机会，并且能够在面试中兑现简历中的描述。
            当前简历：{{cv}}
            """)
    @UserMessage("""
            以下是定制简历的指示和反馈：
            （再次强调，请勿编造原始简历中不存在的事实。
            如果申请人不完全符合要求，请突出展示他最匹配的现有特点，
            但不要捏造事实）
            审阅意见：{{cvReview}}
            """)
    String tailorCv(@V("cv") String cv, @V("cvReview") CvReview cvReview);
}

/**
 * 【迭代工作流示例】(改编自<a href="https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples">langchain4j官网示例</a>)
 * 此示例演示了如何实现一个CvReviewer Agent，我们可以将其与CvTailor Agent添加到循环中。
 * 我们将实现两个智能体：
 * - ScoredCvTailor (接收简历并按照CvReview（反馈/指示+分数）进行定制优化)
 * - CvReviewer (接收优化后的简历和职位描述，返回CvReview对象（反馈+分数）
 * 此外，当分数超过特定阈值（例如0.7）时循环结束（退出条件）
 * by 菩提树下的杨过(yjmyzz.cnblogs.com)
 */
@SpringBootApplication
public class _3a_Loop_Agent_Example {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(AgentDesignPatternApplication.class, args);
        ChatModel model = context.getBean("ollamaChatModel", ChatModel.class);

        CvReviewer cvReviewer = AgenticServices.agentBuilder(CvReviewer.class)
                .chatModel(model)
                // 每次迭代中都会用新的反馈更新，用于下一次简历优化
                .outputKey("cvReview")
                .build();

        ScoredCvTailor scoredCvTailor = AgenticServices.agentBuilder(ScoredCvTailor.class)
                .chatModel(model)
                // 每次迭代中都会更新，持续改进简历
                .outputKey("cv")
                .build();

        // 除非定义了组合Agent，否则使用UntypedAgent，参见_2_Sequential_Agent_Example
        UntypedAgent reviewedCvGenerator = AgenticServices
                // 可以添加任意数量的Agent，顺序很重要
                .loopBuilder().subAgents(cvReviewer, scoredCvTailor)
                // 想要观察的最终输出（改进后的简历）
                .outputKey("cv")
                .exitCondition(agenticScope -> {
                    CvReview review = (CvReview) agenticScope.readState("cvReview");
                    // 记录中间分数
                    System.out.println("检查退出条件，当前分数=" + review.score);
                    return review.score > 0.8;
                })
                // 基于CvReviewer Agent给出的分数的退出条件，当>0.8时表示结果满意
                // 注意：退出条件在每次Agent调用后检查，而不仅仅在整个循环之后
                // 安全机制以避免无限循环，以防退出条件永远无法满足
                .maxIterations(3)
                .build();

        // 从resources/documents/中的文本文件加载原始参数：
        // - master_cv.txt
        // - job_description_backend.txt
        String masterCv = StringLoader.loadFromResource("/documents/master_cv.txt");
        String jobDescription = StringLoader.loadFromResource("/documents/job_description_backend.txt");

        // 因为我们使用无类型智能体，需要传递参数映射
        Map<String, Object> arguments = Map.of(
                // 从原始简历开始，持续改进
                "cv", masterCv,
                "jobDescription", jobDescription
        );

        // 调用组合 Agent 生成定制的简历
        String tailoredCv = (String) reviewedCvGenerator.invoke(arguments);

        // 打印生成的简历
        System.out.println("=== 已Review的简历（无类型）===");
        System.out.println((String) tailoredCv);

        // 这份简历可能在第一次定制+Review轮次后就通过了
        // 如果想看到失败的情况，可以尝试使用长笛教师的职位描述，例如：
        // String fluteJobDescription = "我们正在寻找一位充满热情的长笛教师加入我们的音乐学院。";
        // 如示例3b所示，也会检查简历的中间状态
        // 并检索最终的审阅意见和分数。

    }
}

约翰·道 – 后端工程师  
邮箱：john.doe.dev@protonmail.com | 地点：比利时安特卫普 |

**个人简介**  
拥有4年以上使用Java（Spring Boot）和PostgreSQL构建应用程序经验的后端工程师。专注于在小型团队中务实交付和协作。

**工作经历**  
软件工程师 – BrightPay 系统公司（2021年至今）  
- 使用Java和PostgreSQL构建后端服务。  
- 开发支持运营的内部工具。  
- 与团队成员协作维护现有系统。

软件开发员 – CodeWave 解决方案公司（2019–2021年）  
- 为客户项目进行Java/Spring Boot开发。  
- 参与小型Web功能和自动化脚本的开发。  
- 构建探索新技术的兴趣应用程序，并使用Docker。

**教育背景**  
- Java 训练营，BeCode（2019–2020年）  
- 机械工程学士，鲁汶大学（2016年）

**技能**  
Java、Spring Boot、PostgreSQL、Docker、SQL、软件交付、团队协作、英语（C1级）。

2026-01-15T19:59:06.292+08:00  INFO 16204 --- [langchain4j-study] [           main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient    : HTTP request:
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  "model" : "deepseek-v3.1:671b-cloud",
  "messages" : [ {
    "role" : "system",
    "content" : "您是此职位的招聘经理：\n职位描述 ID: 123A\r\n后端工程师（金融科技，安特卫普）\r\n------------------------------------------------------------\r\n我们正在招聘一位**后端工程师**，协助我们构建并完善支付与对账服务。您将主要使用 **Java (Spring Boot)**，并与产品及运营团队紧密合作，确保金融交易系统的可靠性和可扩展性。\r\n\r\n**职责：**\r\n*   设计、实现并维护能够处理大规模支付与对账业务的后端服务。\r\n*   在云原生环境中使用 **PostgreSQL**、**Kafka**、**Docker** 和 **Kubernetes**。\r\n*   专注于构建可靠、幂等的系统，并具备强大的可观测性。\r\n*   支持将遗留服务迁移至现代的 REST API。\r\n\r\n**要求：**\r\n*   具备 Java 和 Spring Boot 后端开发的职业经验。\r\n*   深入理解关系型数据库和事件驱动架构。\r\n*   熟悉容器化技术和部署流程。\r\n*   有金融或定价系统相关经验者优先。\r\n*   要求英语流利，会荷兰语者更佳。\n您需要审阅申请人的简历，并决定在众多申请人中邀请谁进行现场面试。\n您需要为每份简历提供分数和反馈（包括优点和不足之处）。\n您可以忽略地址缺失和占位符等信息。\n"
  }, {
    "role" : "user",
    "content" : "审阅此简历：约翰·道 – 后端工程师  \r\n邮箱：john.doe.dev@protonmail.com | 地点：比利时安特卫普 |\r\n\r\n**个人简介**  \r\n拥有4年以上使用Java（Spring Boot）和PostgreSQL构建应用程序经验的后端工程师。专注于在小型团队中务实交付和协作。\r\n\r\n**工作经历**  \r\n软件工程师 – BrightPay 系统公司（2021年至今）  \r\n- 使用Java和PostgreSQL构建后端服务。  \r\n- 开发支持运营的内部工具。  \r\n- 与团队成员协作维护现有系统。\r\n\r\n软件开发员 – CodeWave 解决方案公司（2019–2021年）  \r\n- 为客户项目进行Java/Spring Boot开发。  \r\n- 参与小型Web功能和自动化脚本的开发。  \r\n- 构建探索新技术的兴趣应用程序，并使用Docker。\r\n\r\n**教育背景**  \r\n- Java 训练营，BeCode（2019–2020年）  \r\n- 机械工程学士，鲁汶大学（2016年）\r\n\r\n**技能**  \r\nJava、Spring Boot、PostgreSQL、Docker、SQL、软件交付、团队协作、英语（C1级）。\n\nYou must answer strictly in the following JSON format: {\n\"score\": (从0到1分你邀请这位应聘者参加面试的可能性; type: double),\n\"feedback\": (对简历的反馈，什么是好的，什么需要改进，什么技能缺失，什么危险信号……; type: string)\n}"
  } ],
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    "stop" : [ ]
  },
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}

2026-01-15T19:59:09.714+08:00  INFO 16204 --- [langchain4j-study] [           main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient    : HTTP response:
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检查退出条件，当前分数=0.6
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检查退出条件，当前分数=0.6
2026-01-15T19:59:15.233+08:00  INFO 16204 --- [langchain4j-study] [           main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient    : HTTP request:
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2026-01-15T19:59:19.319+08:00  INFO 16204 --- [langchain4j-study] [           main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient    : HTTP response:
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检查退出条件，当前分数=0.6
2026-01-15T19:59:19.321+08:00  INFO 16204 --- [langchain4j-study] [           main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient    : HTTP request:
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检查退出条件，当前分数=0.85
=== 已Review的简历（无类型）===
约翰·道 – 后端工程师  
邮箱：john.doe.dev@protonmail.com | 地点：比利时安特卫普  

**个人简介**  
拥有4年专业经验的后端工程师，在Java（Spring Boot）和PostgreSQL方面有扎实基础，具备Docker实践经验，致力于开发高性能、可靠的系统。特别关注金融科技和支付系统等领域，擅长在协作环境中高效交付解决方案，并持续提升系统可扩展性与稳定性。

**工作经历**  
软件工程师 – BrightPay 系统公司（2021年至今）  
- 负责核心后端服务的开发与维护，使用Java和PostgreSQL处理高负载数据处理需求，确保系统可靠性和高性能。  
- 主导关键内部工具的设计与实现，显著提升了业务运营效率和系统的可扩展性。  
- 与跨职能团队紧密合作，持续优化现有系统，增强模块稳定性和协作交付能力。

软件开发员 – CodeWave 解决方案公司（2019–2021年）  
- 参与基于Java/Spring Boot的客户项目开发，专注于交付稳定、可扩展的功能模块。  
- 开发自动化脚本和Web服务，支持业务快速迭代，优化部署流程。  
- 使用Docker进行探索性项目容器化实践，熟悉现代化应用部署流程。

**教育背景**  
- Java 训练营，BeCode（2019–2020年）  
- 机械工程学士，鲁汶大学（2016年）

**技能**  
语言与框架：Java, Spring Boot  
数据库：PostgreSQL, SQL  
工具与平台：Docker  
核心能力：API开发与维护、后端服务开发、系统优化、团队协作、英语（C1级）

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### 改写说明：
- **强化相关技术背景和实战经验**：在个人简介和工作经历中进一步突出Java、Spring Boot、PostgreSQL和Docker的专业应用，明确强调高性能、可靠系统开发和金融科技领域的适配性。
- **保留现有经验真实性避免捏造**：未添加Kafka、Kubernetes等未提及技能，但通过优化表述突出现有技能在复杂系统中的实际应用，呼应职位对支付和高要求系统的能力需求。
- **优化结构与重点分布**：将教育背景中Java训练营置前，提升技术背景权重；工作经历描述更具体，弱化无关细节以增强与目标职位的契合度。

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