实习日记：基于LangChain与Spring AI构建Agent客服系统实践

2025年12月27日 互联网

实习日记：基于LangChain与Spring AI构建Agent客服系统实践

实习背景与项目目标

在为期三个月的实习中，我参与了某企业智能客服系统的研发项目。目标是通过结合LangChain的AI能力与Spring AI的工程化优势，构建一个可扩展、低延迟的Agent框架，实现自然语言交互、意图识别、多轮对话管理等功能。项目核心挑战在于如何将大语言模型（LLM）的推理能力与业务系统无缝集成，同时保证系统的稳定性和响应效率。

技术选型与架构设计

1. 技术栈选择

  • LangChain：作为Agent框架的核心，提供工具调用、记忆管理、多Agent协作等能力。
  • Spring AI：基于Spring Boot的AI工程化框架，简化模型服务部署、上下文管理及与业务系统的集成。
  • 向量数据库：采用行业常见技术方案的Milvus或Chroma，支持语义搜索和知识库构建。
  • 大语言模型：通过主流云服务商的API调用通用大模型，兼顾性能与成本。

2. 系统架构

系统采用分层设计：

  • 接入层：通过Spring WebFlux实现异步HTTP接口，支持高并发请求。
  • Agent层：基于LangChain的ReAct框架，管理对话状态、调用工具链。
  • 服务层：Spring AI封装模型调用、向量检索等逻辑，提供统一服务接口。
  • 数据层：向量数据库存储知识库，关系数据库记录对话日志。

核心模块实现

1. Agent框架搭建

使用LangChain的AgentExecutor构建对话Agent，关键配置如下：

  1. from langchain.agents import AgentExecutor, Tool
  2. from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
  4. # 定义工具链（如知识检索、订单查询）
  5. tools = [
  6.     Tool(
  7.         name="knowledge_search",
  8.         func=knowledge_base_search,
  9.         description="检索产品知识库"
  10.     ),
  11.     Tool(
  12.         name="order_query",
  13.         func=query_order_status,
  14.         description="查询订单状态"
  15.     )
  16. ]
  18. # 配置Prompt模板
  19. prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
  20.     你是客服助手，根据用户问题选择合适工具并返回结果。
  21.     当前可用工具: {tools}
  22.     用户问题: {input}
  23.     """)
  25. # 初始化Agent
  26. agent = create_react_agent(
  27.     llm=model,
  28.     tools=tools,
  29.     prompt=prompt,
  30.     verbose=True
  31. )
  32. executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

2. Spring AI集成

通过Spring AI的AIClient抽象层调用模型服务，示例代码如下：

  1. @Configuration
  2. public class AIClientConfig {
  3.     @Bean
  4.     public AIClient aiClient() {
  5.         return AIClient.builder()
  6.                 .apiKey("YOUR_API_KEY")
  7.                 .baseUrl("https://api.example.com")
  8.                 .build();
  9.     }
  10. }
  12. @Service
  13. public class ChatService {
  14.     @Autowired
  15.     private AIClient aiClient;
  17.     public String generateResponse(String prompt) {
  18.         AIChatRequest request = AIChatRequest.builder()
  19.                 .messages(Collections.singletonList(
  20.                         AIChatMessage.builder()
  21.                                 .role("user")
  22.                                 .content(prompt)
  23.                                 .build()))
  24.                 .build();
  26.         AIChatResponse response = aiClient.chat(request);
  27.         return response.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
  28.     }
  29. }

3. 多轮对话管理

实现对话状态跟踪（DST）和对话策略（DP）：

  • 状态跟踪：使用LangChain的ConversationBufferMemory保存历史对话。
  • 策略优化：通过规则引擎+模型微调，减少无效工具调用。

性能优化与最佳实践

1. 延迟优化

  • 模型选择：根据场景选择不同参数量级的模型（如7B/13B）。
  • 异步处理：使用Spring的@Async注解实现工具调用的异步执行。
  • 缓存策略：对高频问题答案和向量检索结果进行缓存。

2. 稳定性保障

  • 熔断机制：集成Resilience4j实现模型调用的熔断降级。
  • 负载均衡：通过Nginx对Agent实例进行流量分发。
  • 监控告警：使用Prometheus+Grafana监控QPS、响应时间等指标。

3. 知识库更新

  • 增量更新：通过向量数据库的索引分片实现知识库的热更新。
  • 质量评估：定期抽样人工评估Agent回答的准确率。

实习收获与反思

1. 技术收获

  • 掌握了LangChain Agent的开发范式，理解了工具调用链的设计逻辑。
  • 熟悉了Spring AI在工程化中的角色，尤其是模型服务治理的实践。
  • 深入理解了向量数据库在语义搜索中的应用场景。

2. 遇到的问题与解决方案

  • 问题1：多Agent协作时出现工具调用冲突。
    解决：引入Agent优先级机制，通过Prompt注入角色标识。
  • 问题2：长对话中上下文丢失。
    解决：优化Memory模块，采用滑动窗口+摘要压缩策略。
  • 问题3：模型幻觉导致错误回答。
    解决：增加事实性校验工具，对关键信息二次验证。

3. 未来改进方向

  • 探索Agent的自我进化机制，通过强化学习优化对话策略。
  • 集成多模态能力，支持图片、语音等交互方式。
  • 优化知识库的自动更新流程，减少人工干预。

总结

本次实习让我深刻体会到，构建一个生产级的Agent智能客服系统，不仅需要掌握LangChain、Spring AI等框架的使用，更需要从架构设计、性能优化、工程化落地等多个维度进行综合考量。未来，随着大模型技术的演进，Agent框架将在更多业务场景中发挥核心价值，而如何平衡技术先进性与系统稳定性，将是开发者持续面临的挑战。

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