本文详细介绍了在 Spring Boot 框架上使用 LangChain4j 和 LangGraph4j 构建多代理招聘工作流的过程。该工作流涉及多个 AI 代理独立评估候选人简历，并通过一个图来汇总他们的分数以做出路由决策。该系统设计为在 AI 信号不明确时引入人工审查，并且可以与模拟或真实的 LLM 后端（包括本地仅 CPU 的 Ollama 模型）配合使用。作者强调了 LangGraph4j 在管理并发代理、人工干预流程和持久状态跟踪方面的优势，以及 LangChain4j 的 AiServices 在定义代理接口和集成工具方面的易用性。 AI
影响 展示了多代理系统在招聘等复杂业务流程中的实际应用。
排序理由 文章描述了使用现有框架实现 AI 驱动的工作流，而不是新的模型发布或核心研究。
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