重生之我使用企鹅Copilot写AIagent

在 AI 技术快速发展的今天，如何高效地构建一个可交互的智能代理（AI Agent）成为了浩繁开发者的关注焦点。本文将分享我使用 腾讯 Copilot 辅助开发 Java 版 AI Agent 的经历，结合 LangChain4j、Spring Boot 和 Thymeleaf，成功实现了一个功能丰富的项目，并顺利发布上线。

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项目配景

AI Agent 的核心功能是基于用户的输入天生智能相应，实现自然语言理解和任务执行能力。我盼望构建一个 web 应用，能够通过简单的 UI 与用户交互，后台使用 LangChain4j 处理自然语言逻辑。

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技术栈选择

• 腾讯云 Copilot: 提供代码补全和表来日诰日生功能，大幅提升开发服从。
  
• LangChain4j: 强大的 Java 开发框架，用于集成 LLM（大语言模型）并构建链式调用逻辑。
  
• Spring Boot: 用于快速构建服务端应用，支持 RESTful 接口和业务逻辑处理。
  
• Thymeleaf: 模板引擎，用于天生动态 HTML 页面，方便实现前后端交互。
  

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腾讯 Copilot 的核心助力

在开发过程中，腾讯 Copilot 提供了以下核心帮助：

• 代码补全
  Copilot 根据上下文智能天生代码，尤其是在界说 LangChain4j 的链式逻辑时，它能迅速补全复杂的调用链，大幅淘汰开发时间。
  
• 表来日诰日生
  Copilot 能够自动为关键代码段天生清晰的表明，帮助团队成员快速理解代码逻辑。比方，在界说模型调用逻辑时，Copilot 自动天生表明表明参数寄义和调用流程。
  
• LangChain4j 知识库微调后的集成提示
  在集成 LangChain4j 时，Copilot 提供了诸如 API 调用样例、链式布局界说等帮助，避免了我在文档中频繁查找的麻烦。我们使用腾讯云Copilot的微调功能
  

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项目实现

1. 创建项目布局

我通过 Spring Initializr 快速天生了项目框架，使用 Maven 管理依靠。主要模块包括：

• Controller: 处理用户哀求，调用 LangChain4j 的服务。
  
• Service: 负责业务逻辑和模型调用。
  
• Thymeleaf: 用于前端页面渲染。
  

项目依靠中包含了以下关键组件：

1. <dependencies>
2.     <dependency>
3.         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
4.         <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
5.     </dependency>
6.     <dependency>
7.         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
8.         <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
9.     </dependency>
10.     <dependency>
11.         <groupId>io.github.langchain4j</groupId>
12.         <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
13.         <version>最新版本号</version>
14.     </dependency>
15. </dependencies>

复制代码

2. 集成 LangChain4j

LangChain4j 是项目的核心，主要用于处理用户输入并调用大语言模型（如 OpenAI GPT）。以下是一个示例代码，界说了一个简单的 PromptTemplate：

1. @Service
2. public class AIService {
4.     private final LlmService llmService;
6.     public AIService() {
7.         this.llmService = OpenAiService.builder()
8.                 .apiKey("your-api-key")
9.                 .build();
10.     }
12.     public String generateResponse(String userInput) {
13.         PromptTemplate template = PromptTemplate.from("User said: {input}. AI response:");
14.         String prompt = template.apply(Map.of("input", userInput));
15.         return llmService.call(prompt);
16.     }
17. }

复制代码

在编写这段代码时，腾讯云 Copilot 提供了关键的提示与补全，比方：

• 快速天生 OpenAiService 的初始化逻辑。
  
• 提示如何使用 PromptTemplate 添补参数。
  

3. 前端页面交互

使用 Thymeleaf 实现了一个简单的用户输入界面：

1. <form action="/generate" method="post">
2.     <label for="input">Enter your question:</label>
3.     <input type="text" id="input" name="userInput" required>
4.     <button type="submit">Generate</button>
5. </form>

复制代码

在 Controller 中，处理用户输入并调用服务：

1. @Controller
2. public class AIController {
4.     private final AIService aiService;
6.     public AIController(AIService aiService) {
7.         this.aiService = aiService;
8.     }
10.     @PostMapping("/generate")
11.     public String generateResponse(@RequestParam String userInput, Model model) {
12.         String response = aiService.generateResponse(userInput);
13.         model.addAttribute("response", response);
14.         return "result";
15.     }
16. }

复制代码

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Copilot 的现实结果

• 淘汰重复性工作
  在编写模板代码时，如 Controller 方法或 Service 类时，Copilot 自动天生了大部门代码框架，只需进行少量修改。
  
• 提高生产力
  在构建复杂业务逻辑（如 LangChain4j 的链式调用）时，Copilot 能直接补全参数和函数调用。
  
• 代码质量提升
  自动天生的表明帮助我更加清晰地表达代码意图，淘汰了后期文档编写的时间。
  

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项目发布

在完成开发后，通过 Spring Boot 的内置工具快速打包并部署到服务器。在上线后，用户反馈了良好的使用体验，AI Agent 能够快速相应用户题目并提供准确的回答。

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企鹅总结

使用 腾讯 Copilot 辅助开发 LangChain4j + Spring Boot + Thymeleaf 项目是一次非常高效的实践。Copilot 在代码补全和表来日诰日生上的表现令人印象深刻，与 LangChain4j 的结合更是为虎傅翼。假如你也在开发雷同的项目，不妨实验将 Copilot 引入到你的开发流程中，享受技术的便利。
将来计划：我将实验将更多模型（如 Hugging Face）集成到 LangChain4j 中，并探索多语言支持，为用户带来更好的 AI 体验。腾讯云的Copilot 真心保举使用，最关键这个插件还可以集成到android studio以及微信小程序开发助手中。这点对于开发者而言极为友爱。

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