网硕互联帮助中心项目进行AI工作流改造
Demo演示
引入依赖：
<!– LangGraph4j –>
<dependency>
<groupId>org.bsc.langgraph4j</groupId>
<artifactId>langgraph4j-core</artifactId>
<version>1.6.0-rc2</version>
</dependency>
参考官方文档，编写LangGraph4j的demo，可以看看工作流的大概要实现的内容：
1.定义状态：
// Define the state for our graph
class SimpleState extends AgentState {
public static final String MESSAGES_KEY = "messages";
// Define the schema for the state.
// MESSAGES_KEY will hold a list of strings, and new messages will be appended.
public static final Map<String, Channel<?>> SCHEMA = Map.of(
MESSAGES_KEY, Channels.appender(ArrayList::new)
);
public SimpleState(Map<String, Object> initData) {
super(initData);
}
public List<String> messages() {
return this.<List<String>>value("messages")
.orElse( List.of() );
}
}
2.定义请求节点和响应节点：
// Node that adds a greeting
class GreeterNode implements NodeAction<SimpleState> {
@Override
public Map<String, Object> apply(SimpleState state) {
System.out.println("GreeterNode executing. Current messages: " + state.messages());
return Map.of(SimpleState.MESSAGES_KEY, "Hello from GreeterNode!");
}
}
// Node that adds a response
class ResponderNode implements NodeAction<SimpleState> {
@Override
public Map<String, Object> apply(SimpleState state) {
System.out.println("ResponderNode executing. Current messages: " + state.messages());
List<String> currentMessages = state.messages();
if (currentMessages.contains("Hello from GreeterNode!")) {
return Map.of(SimpleState.MESSAGES_KEY, "Acknowledged greeting!");
}
return Map.of(SimpleState.MESSAGES_KEY, "No greeting found.");
}
}
3.最后定义工作流结构：
public class SimpleGraphApp {
public static void main(String[] args) throws GraphStateException {
// Initialize nodes
GreeterNode greeterNode = new GreeterNode();
ResponderNode responderNode = new ResponderNode();
// Define the graph structure
var stateGraph = new StateGraph<>(SimpleState.SCHEMA, initData -> new SimpleState(initData))
.addNode("greeter", node_async(greeterNode))
.addNode("responder", node_async(responderNode))
// Define edges
.addEdge(START, "greeter") // Start with the greeter node
.addEdge("greeter", "responder")
.addEdge("responder", END) // End after the responder node
;
// Compile the graph
var compiledGraph = stateGraph.compile();
// 打印出工作流可视化编排—文本绘图方法能力
GraphRepresentation graph = stateGraph.getGraph(GraphRepresentation.Type.MERMAID, "demo");
System.out.println(graph.toString());
// Run the graph
// The `stream` method returns an AsyncGenerator.
// For simplicity, we'll collect results. In a real app, you might process them as they arrive.
// Here, the final state after execution is the item of interest.
for (var item : compiledGraph.stream( Map.of( SimpleState.MESSAGES_KEY, "Let's, begin!" ) ) ) {
System.out.println( item );
}
}
}
执行查看效果：
工作流在项目中的运用改造
项目改造思路流程：
以AI生成代码网站场景为例，
用户输入提示词 -> Agent通过工具调用从不同的渠道获取图片素材 -> 内容图片pexels网页搜索 -> 插画图片undraw抓取 -> 文本绘图+上传到COS -> AI生成或MCP服务Logo等设计图片 -> 提示词增强关联图片内容到原始提示词 -> 智能路由Agent选择模式生成网站（原生HTML、多文件、Vue工程） -> 利用搜索到的图片和根据上一步确认的模式生成网站 -> 文件保存项目构建打包
工作流开发步骤：
定义工作流结构 -> 定义状态 -> 定义工作节点（先通过假数据进行模拟状态流转）-> 开发真实的工作节点 -> 工作流中使用节点，提供完整的工作流服务
可以使用AI生成工作流结构，提示词如下：
帮我生成 LangGraph4j 工作流的代码
## 工作流的流程描述
// … 补充具体的流程
## 要求
先生成基础的工作流结构代码，每个工作节点中只输出一句信息就够了，不用真正实现具体的业务逻辑。
## 参考信息
官方文档：@https://langgraph4j.github.io/langgraph4j/core/low_level/
示例工作流实现：@https://github.com/langgraph4j/langgraph4j-examples/blob/main/langchain4j/adaptive-rag/src/main/java/dev/langchain4j/adaptiverag/AdaptiveRag.java
定义简单工作流图结构
代码如下：
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bsc.langgraph4j.CompiledGraph;
import org.bsc.langgraph4j.GraphRepresentation;
import org.bsc.langgraph4j.GraphStateException;
import org.bsc.langgraph4j.NodeOutput;
import org.bsc.langgraph4j.action.AsyncNodeAction;
import org.bsc.langgraph4j.prebuilt.MessagesState;
import org.bsc.langgraph4j.prebuilt.MessagesStateGraph;
import java.util.Map;
import static org.bsc.langgraph4j.StateGraph.END;
import static org.bsc.langgraph4j.StateGraph.START;
import static org.bsc.langgraph4j.action.AsyncNodeAction.node_async;
/**
* 简化版网站生成工作流应用 – 使用 MessagesState
*/
@Slf4j
public class SimpleWorkflowApp {
/**
* 创建工作节点的通用方法
*/
static AsyncNodeAction<MessagesState<String>> makeNode(String message) {
return node_async(state -> {
log.info("执行节点: {}", message);
return Map.of("messages", message);
});
}
public static void main(String[] args) throws GraphStateException {
// 创建工作流图
CompiledGraph<MessagesState<String>> workflow = new MessagesStateGraph<String>()
// 添加节点
.addNode("image_collector", makeNode("获取图片素材"))
.addNode("prompt_enhancer", makeNode("增强提示词"))
.addNode("router", makeNode("智能路由选择"))
.addNode("code_generator", makeNode("网站代码生成"))
.addNode("project_builder", makeNode("项目构建"))
// 添加边
.addEdge(START, "image_collector") // 开始 -> 图片收集
.addEdge("image_collector", "prompt_enhancer") // 图片收集 -> 提示词增强
.addEdge("prompt_enhancer", "router") // 提示词增强 -> 智能路由
.addEdge("router", "code_generator") // 智能路由 -> 代码生成
.addEdge("code_generator", "project_builder") // 代码生成 -> 项目构建
.addEdge("project_builder", END) // 项目构建 -> 结束
// 编译工作流
.compile();
log.info("开始执行工作流");
GraphRepresentation graph = workflow.getGraph(GraphRepresentation.Type.MERMAID);
log.info("工作流图: \\n{}", graph.content());
// 执行工作流
int stepCounter = 1;
for (NodeOutput<MessagesState<String>> step : workflow.stream(Map.of())) {
log.info("— 第 {} 步完成 —", stepCounter);
log.info("步骤输出: {}", step);
stepCounter++;
}
log.info("工作流执行完成！");
}
}
定义状态
官方提供的状态类默认是MessagesState消息列表结构，但是很明显我们是需要维护的状态是包含多个字段，应该是一个Map或类的结构，因此我们需要自定义一个WorkflowContext状态上下文类。而且为了和LangGraph4j工作流图需要的AgentState兼容，我们可以将WorkflowContext对象当作一个key/value存放到MessagesState中，需要时通过state.data().getKey获取。
定义图片资源对象和图片枚举类，以及自定义WorkflowContext上下文类，代码如下：
@Getter
public enum ImageCategoryEnum {
CONTENT("内容图片", "CONTENT"),
LOGO("LOGO图片", "LOGO"),
ILLUSTRATION("插画图片", "ILLUSTRATION"),
ARCHITECTURE("架构图片", "ARCHITECTURE");
private final String text;
private final String value;
ImageCategoryEnum(String text, String value) {
this.text = text;
this.value = value;
}
/**
* 根据 value 获取枚举
*
* @param value 枚举值的value
* @return 枚举值
*/
public static ImageCategoryEnum getEnumByValue(String value) {
if (ObjUtil.isEmpty(value)) {
return null;
}
for (ImageCategoryEnum anEnum : ImageCategoryEnum.values()) {
if (anEnum.value.equals(value)) {
return anEnum;
}
}
return null;
}
}
/**
* 图片资源对象
*/
@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ImageResource implements Serializable {
/**
* 图片类别
*/
private ImageCategoryEnum category;
/**
* 图片描述
*/
private String description;
/**
* 图片地址
*/
private String url;
@Serial
private static final long serialVersionUID = 1L;
}
/**
* 工作流上下文 – 存储所有状态信息
*/
@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class WorkflowContext implements Serializable {
/**
* WorkflowContext 在 MessagesState 中的存储key
*/
public static final String WORKFLOW_CONTEXT_KEY = "workflowContext";
/**
* 当前执行步骤
*/
private String currentStep;
/**
* 用户原始输入的提示词
*/
private String originalPrompt;
/**
* 图片资源字符串
*/
private String imageListStr;
/**
* 图片资源列表
*/
private List<ImageResource> imageList;
/**
* 增强后的提示词
*/
private String enhancedPrompt;
/**
* 代码生成类型
*/
private CodeGenTypeEnum generationType;
/**
* 生成的代码目录
*/
private String generatedCodeDir;
/**
* 构建成功的目录
*/
private String buildResultDir;
/**
* 错误信息
*/
private String errorMessage;
@Serial
private static final long serialVersionUID = 1L;
// ========== 上下文操作方法 ==========
/**
* 从 MessagesState 中获取 WorkflowContext
*/
public static WorkflowContext getContext(MessagesState<String> state) {
return (WorkflowContext) state.data().get(WORKFLOW_CONTEXT_KEY);
}
/**
* 将 WorkflowContext 保存到 MessagesState 中
*/
public static Map<String, Object> saveContext(WorkflowContext context) {
return Map.of(WORKFLOW_CONTEXT_KEY, context);
}
}
修改工作流图结构，引入状态完善简单工作流图，不进行状态流转代码如下：
/**
* 简化版带状态定义的工作流 – 只定义状态结构，不实现具体流转
*/
@Slf4j
public class SimpleStatefulWorkflowApp {
/**
* 创建带状态感知的工作节点
*/
static AsyncNodeAction<MessagesState<String>> makeStatefulNode(String nodeName, String message) {
return node_async(state -> {
WorkflowContext context = WorkflowContext.getContext(state);
log.info("执行节点: {} – {}", nodeName, message);
// 只记录当前步骤，不做具体的状态流转
if (context != null) {
context.setCurrentStep(nodeName);
}
return WorkflowContext.saveContext(context);
});
}
public static void main(String[] args) throws GraphStateException {
// 创建工作流图
CompiledGraph<MessagesState<String>> workflow = new MessagesStateGraph<String>()
// 添加节点 – 使用带状态感知的节点
.addNode("image_collector", makeStatefulNode("image_collector", "获取图片素材"))
.addNode("prompt_enhancer", makeStatefulNode("prompt_enhancer", "增强提示词"))
.addNode("router", makeStatefulNode("router", "智能路由选择"))
.addNode("code_generator", makeStatefulNode("code_generator", "网站代码生成"))
.addNode("project_builder", makeStatefulNode("project_builder", "项目构建"))
// 添加边
.addEdge(START, "image_collector")
.addEdge("image_collector", "prompt_enhancer")
.addEdge("prompt_enhancer", "router")
.addEdge("router", "code_generator")
.addEdge("code_generator", "project_builder")
.addEdge("project_builder", END)
// 编译工作流
.compile();
// 初始化 WorkflowContext – 只设置基本信息
WorkflowContext initialContext = WorkflowContext.builder()
.originalPrompt("创建一个小楼的个人博客网站")
.currentStep("初始化")
.build();
log.info("初始输入: {}", initialContext.getOriginalPrompt());
log.info("开始执行工作流");
// 显示工作流图
GraphRepresentation graph = workflow.getGraph(GraphRepresentation.Type.MERMAID);
log.info("工作流图:\\n{}", graph.content());
// 执行工作流
int stepCounter = 1;
for (NodeOutput<MessagesState<String>> step : workflow.stream(Map.of(WorkflowContext.WORKFLOW_CONTEXT_KEY, initialContext))) {
log.info("— 第 {} 步完成 —", stepCounter);
// 显示当前状态
WorkflowContext currentContext = WorkflowContext.getContext(step.state());
if (currentContext != null) {
log.info("当前步骤上下文: {}", currentContext);
}
stepCounter++;
}
log.info("工作流执行完成！");
}
}
定义工作节点（并使用Mock假数据来模拟状态流转）
定义图片收集节点，代码如下：
@Slf4j
public class ImageCollectorNode {
public static AsyncNodeAction<MessagesState<String>> create() {
return node_async(state -> {
WorkflowContext context = WorkflowContext.getContext(state);
log.info("执行节点: 图片收集");
// TODO: 实际执行图片收集逻辑
// 简单的假数据
List<ImageResource> imageList = Arrays.asList(
ImageResource.builder()
.category(ImageCategoryEnum.CONTENT)
.description("假数据图片1")
.url("https://www.codefather.cn/logo.png")
.build(),
ImageResource.builder()
.category(ImageCategoryEnum.LOGO)
.description("假数据图片2")
.url("https://www.codefather.cn/logo.png")
.build()
);
// 更新状态
context.setCurrentStep("图片收集");
context.setImageList(imageList);
log.info("图片收集完成，共收集 {} 张图片", imageList.size());
return WorkflowContext.saveContext(context);
});
}
}
定义提示词增强节点，代码如下
@Slf4j
public class PromptEnhancerNode {
public static AsyncNodeAction<MessagesState<String>> create() {
return node_async(state -> {
WorkflowContext context = WorkflowContext.getContext(state);
log.info("执行节点: 提示词增强");
// TODO: 实际执行提示词增强逻辑
// 简单的假数据
String enhancedPrompt = "这是增强后的假数据提示词";
// 更新状态
context.setCurrentStep("提示词增强");
context.setEnhancedPrompt(enhancedPrompt);
log.info("提示词增强完成");
return WorkflowContext.saveContext(context);
});
}
}
定义智能路由节点，代码如下：
@Slf4j
public class RouterNode {
public static AsyncNodeAction<MessagesState<String>> create() {
return node_async(state -> {
WorkflowContext context = WorkflowContext.getContext(state);
log.info("执行节点: 智能路由");
// TODO: 实际执行智能路由逻辑
// 简单的假数据
CodeGenTypeEnum generationType = CodeGenTypeEnum.HTML;
// 更新状态
context.setCurrentStep("智能路由");
context.setGenerationType(generationType);
log.info("路由决策完成，选择类型: {}", generationType.getText());
return WorkflowContext.saveContext(context);
});
}
}
定义代码生成节点，代码如下：
@Slf4j
public class CodeGeneratorNode {
public static AsyncNodeAction<MessagesState<String>> create() {
return node_async(state -> {
WorkflowContext context = WorkflowContext.getContext(state);
log.info("执行节点: 代码生成");
// TODO: 实际执行代码生成逻辑
// 简单的假数据
String generatedCodeDir = "/tmp/generated/fake-code";
// 更新状态
context.setCurrentStep("代码生成");
context.setGeneratedCodeDir(generatedCodeDir);
log.info("代码生成完成，目录: {}", generatedCodeDir);
return WorkflowContext.saveContext(context);
});
}
}
定义项目构建节点，代码如下：
@Slf4j
public class ProjectBuilderNode {
public static AsyncNodeAction<MessagesState<String>> create() {
return node_async(state -> {
WorkflowContext context = WorkflowContext.getContext(state);
log.info("执行节点: 项目构建");
// TODO: 实际执行项目构建逻辑
// 简单的假数据
String buildResultDir = "/tmp/build/fake-build";
// 更新状态
context.setCurrentStep("项目构建");
context.setBuildResultDir(buildResultDir);
log.info("项目构建完成，结果目录: {}", buildResultDir);
return WorkflowContext.saveContext(context);
});
}
}
工作流图应用各个工作节点（模拟流转）
@Slf4j
public class WorkflowApp {
public static void main(String[] args) throws GraphStateException {
// 创建工作流图
CompiledGraph<MessagesState<String>> workflow = new MessagesStateGraph<String>()
// 添加节点 – 使用真实的工作节点
.addNode("image_collector", ImageCollectorNode.create())
.addNode("prompt_enhancer", PromptEnhancerNode.create())
.addNode("router", RouterNode.create())
.addNode("code_generator", CodeGeneratorNode.create())
.addNode("project_builder", ProjectBuilderNode.create())
// 添加边
.addEdge(START, "image_collector")
.addEdge("image_collector", "prompt_enhancer")
.addEdge("prompt_enhancer", "router")
.addEdge("router", "code_generator")
.addEdge("code_generator", "project_builder")
.addEdge("project_builder", END)
// 编译工作流
.compile();
// 初始化 WorkflowContext – 只设置基本信息
WorkflowContext initialContext = WorkflowContext.builder()
.originalPrompt("创建一个小楼的个人博客网站")
.currentStep("初始化")
.build();
log.info("初始输入: {}", initialContext.getOriginalPrompt());
log.info("开始执行工作流");
// 显示工作流图
GraphRepresentation graph = workflow.getGraph(GraphRepresentation.Type.MERMAID);
log.info("工作流图:\\n{}", graph.content());
// 执行工作流
int stepCounter = 1;
for (NodeOutput<MessagesState<String>> step : workflow.stream(Map.of(WorkflowContext.WORKFLOW_CONTEXT_KEY, initialContext))) {
log.info("— 第 {} 步完成 —", stepCounter);
// 显示当前状态
WorkflowContext currentContext = WorkflowContext.getContext(step.state());
if (currentContext != null) {
log.info("当前步骤上下文: {}", currentContext);
}
stepCounter++;
}
log.info("工作流执行完成！");
}
}
依次开发真实工作节点
此处根据业务需求进行开发节点。
最后在工作流中使用节点
原本的WorkflowApp工作流是使用main进行模拟运行，现在使用真实工作节点进行工作流改造：
@Slf4j
public class CodeGenWorkflow {
/**
* 创建完整的工作流
*/
public CompiledGraph<MessagesState<String>> createWorkflow() {
try {
return new MessagesStateGraph<String>()
// 添加节点 – 使用完整实现的节点
.addNode("image_collector", ImageCollectorNode.create())
.addNode("prompt_enhancer", PromptEnhancerNode.create())
.addNode("router", RouterNode.create())
.addNode("code_generator", CodeGeneratorNode.create())
.addNode("project_builder", ProjectBuilderNode.create())
// 添加边
.addEdge(START, "image_collector")
.addEdge("image_collector", "prompt_enhancer")
.addEdge("prompt_enhancer", "router")
.addEdge("router", "code_generator")
.addEdge("code_generator", "project_builder")
.addEdge("project_builder", END)
// 编译工作流
.compile();
} catch (GraphStateException e) {
throw new BusinessException(ErrorCode.OPERATION_ERROR, "工作流创建失败");
}
}
/**
* 执行工作流
*/
public WorkflowContext executeWorkflow(String originalPrompt) {
CompiledGraph<MessagesState<String>> workflow = createWorkflow();
// 初始化 WorkflowContext
WorkflowContext initialContext = WorkflowContext.builder()
.originalPrompt(originalPrompt)
.currentStep("初始化")
.build();
GraphRepresentation graph = workflow.getGraph(GraphRepresentation.Type.MERMAID);
log.info("工作流图:\\n{}", graph.content());
log.info("开始执行代码生成工作流");
WorkflowContext finalContext = null;
int stepCounter = 1;
for (NodeOutput<MessagesState<String>> step : workflow.stream(
Map.of(WorkflowContext.WORKFLOW_CONTEXT_KEY, initialContext))) {
log.info("— 第 {} 步完成 —", stepCounter);
// 显示当前状态
WorkflowContext currentContext = WorkflowContext.getContext(step.state());
if (currentContext != null) {
finalContext = currentContext;
log.info("当前步骤上下文: {}", currentContext);
}
stepCounter++;
}
log.info("代码生成工作流执行完成！");
return finalContext;
}
}
最后编写单元测试进行工作流效果测试：
@SpringBootTest
class CodeGenWorkflowTest {
@Test
void testTechBlogWorkflow() {
WorkflowContext result = new CodeGenWorkflow().executeWorkflow("创建一个技术博客网站，需要展示编程教程和系统架构");
Assertions.assertNotNull(result);
System.out.println("生成类型: " + result.getGenerationType());
System.out.println("生成的代码目录: " + result.getGeneratedCodeDir());
System.out.println("构建结果目录: " + result.getBuildResultDir());
}
@Test
void testCorporateWorkflow() {
WorkflowContext result = new CodeGenWorkflow().executeWorkflow("创建企业官网，展示公司形象和业务介绍");
Assertions.assertNotNull(result);
System.out.println("生成类型: " + result.getGenerationType());
System.out.println("生成的代码目录: " + result.getGeneratedCodeDir());
System.out.println("构建结果目录: " + result.getBuildResultDir());
}
@Test
void testVueProjectWorkflow() {
WorkflowContext result = new CodeGenWorkflow().executeWorkflow("创建一个Vue前端项目，包含用户管理和数据展示功能");
Assertions.assertNotNull(result);
System.out.println("生成类型: " + result.getGenerationType());
System.out.println("生成的代码目录: " + result.getGeneratedCodeDir());
System.out.println("构建结果目录: " + result.getBuildResultDir());
}
@Test
void testSimpleHtmlWorkflow() {
WorkflowContext result = new CodeGenWorkflow().executeWorkflow("创建一个简单的个人主页");
Assertions.assertNotNull(result);
System.out.println("生成类型: " + result.getGenerationType());
System.out.println("生成的代码目录: " + result.getGeneratedCodeDir());
System.out.println("构建结果目录: " + result.getBuildResultDir());
}
}
可以多测试几个看看效果：
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