实习日记：基于LangChain与Spring AI构建Agent智能客服系统

2025年12月20日 互联网

一、项目背景与需求分析

在实习初期，团队接到了构建企业级智能客服系统的任务。传统客服系统依赖预设话术库，存在响应僵化、知识更新滞后等问题。经过需求调研，我们明确了以下核心目标：

  1. 多工具协同：集成知识检索、订单查询、工单创建等业务功能
  2. 上下文感知：支持跨轮次对话记忆与意图澄清
  3. 可扩展架构：便于接入新业务场景与AI模型

基于行业调研，我们选择了Agent框架作为核心架构。相较于传统RPA方案，Agent模式通过工具调用链实现复杂任务分解，更符合自然对话场景需求。技术选型方面，采用LangChain作为Agent开发框架，结合Spring AI生态构建服务端，兼顾开发效率与系统稳定性。

二、系统架构设计

1. 分层架构设计

系统采用经典三层架构：

  • 表现层：Spring Web MVC处理HTTP请求，WebSocket支持实时交互
  • 服务层：Spring Boot微服务拆分，包含对话管理、工具调度、数据持久化等模块
  • 数据层：向量数据库存储知识库，关系型数据库管理会话状态

2. Agent核心组件

  1. graph TD
  2.     A[用户输入] --> B[LLM理解]
  3.     B --> C[意图分类]
  4.     C --> D{工具选择}
  5.     D -->|查询类| E[知识检索工具]
  6.     D -->|操作类| F[业务系统API]
  7.     E & F --> G[结果格式化]
  8.     G --> H[自然语言响应]

关键组件包括：

  • 规划器（Planner）：基于ReAct模式生成工具调用序列
  • 工具库（ToolKit）：封装企业系统API、数据库查询等操作
  • 记忆模块（Memory）：采用层级记忆设计，短时记忆存储对话上下文，长时记忆持久化用户画像

三、核心模块实现

1. LangChain集成实践

工具注册示例：

  1. // 使用Spring AI的LangChain适配器
  2. @Bean
  3. public List<BaseTool> serviceTools(OrderClient orderClient, KnowledgeClient knowledgeClient) {
  4.     return List.of(
  5.         new SpringAiTool.Builder()
  6.             .name("order_query")
  7.             .description("查询订单状态，参数：orderId")
  8.             .function(orderClient::queryOrder)
  9.             .build(),
  10.         new RetrievalQAWithSourcesChainTool(
  11.             new SpringAiVectorStore(vectorDatabase),
  12.             promptTemplate
  13.         )
  14.     );
  15. }

关键配置点：

  • 温度参数调优（temperature=0.3）平衡创造性与准确性
  • 最大迭代次数限制（max_iterations=5）防止规划器无限循环
  • 工具调用超时设置（tool_timeout=8s）保障系统响应

2. Spring AI生态融合

会话管理实现：

  1. @RestController
  2. public class AgentController {
  3.     @Autowired
  4.     private AgentExecutor agentExecutor;
  6.     @PostMapping("/chat")
  7.     public ResponseEntity<AgentResponse> handleChat(
  8.             @RequestBody ChatRequest request,
  9.             @SessionAttribute("conversationId") String convId) {
  11.         ConversationMemory memory = memoryService.load(convId);
  12.         AgentResult result = agentExecutor.execute(
  13.             new AgentInput(request.getMessage(), memory)
  14.         );
  16.         return ResponseEntity.ok(
  17.             new AgentResponse(result.getOutput(), memory.getSnapshot())
  18.         );
  19.     }
  20. }

异常处理机制：

  • 工具调用失败时自动触发澄清话术
  • 规划器卡顿时执行回退策略（Fallback to Q&A）
  • 敏感操作二次确认流程

四、性能优化实践

1. 响应延迟优化

通过以下手段将平均响应时间从4.2s降至1.8s：

  • 工具调用并行化：对无依赖关系的工具调用采用CompletableFuture并行执行
  • 记忆模块缓存：使用Caffeine缓存高频查询结果
  • LLM输出截断：限制生成文本长度（max_tokens=300）

2. 准确性提升方案

  • 工具调用验证：对API返回结果进行JSON Schema校验
  • 多轮澄清机制：当置信度低于阈值时主动询问用户
  • 人工接管通道：提供客服转接按钮，收集负面反馈样本

五、部署与监控

1. 容器化部署方案

  1. # docker-compose.yml 片段
  2. services:
  3.   agent-service:
  4.     image: spring-ai-agent:1.0
  5.     environment:
  6.       - LANGCHAIN_RETRIES=3
  7.       - SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
  8.     resources:
  9.       limits:
  10.         cpus: '2'
  11.         memory: 4G
  12.     healthcheck:
  13.       test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8080/actuator/health"]

2. 监控指标体系

  • 业务指标：问题解决率、平均处理时长、工具调用成功率
  • 系统指标：JVM内存使用率、LLM调用延迟、数据库连接池状态
  • 告警规则：连续5个请求响应超时触发扩容

六、实习收获与建议

1. 技术实现要点

  • 工具设计原则：每个工具应完成单一职责，参数设计遵循最小化原则
  • 记忆管理策略：短时记忆采用滑动窗口（最近10轮对话），长时记忆定期归档
  • 测试方案：构建包含300+案例的测试集，覆盖边界条件与异常场景

2. 架构演进方向

  • 引入流式响应提升交互体验
  • 集成多模态能力处理图片/语音输入
  • 构建自动化测试平台支持持续集成

3. 对开发者的建议

  1. 渐进式开发：先实现核心对话流程，再逐步添加工具
  2. 日志可视化：使用ELK体系构建请求追踪链
  3. 模型微调：针对垂直领域数据优化LLM表现

本次项目验证了Agent框架在企业客服场景的可行性，系统上线后客服人力需求下降40%，问题首次解决率提升至82%。后续将探索与大模型服务平台的深度集成，进一步提升系统的语义理解与业务处理能力。

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