一.背景
1.业务场景驱动：从 “静态流程” 到 “智能调度” 的核心诉求
随着大语言模型（LLM）在企业级应用（如招聘流程自动化、金融交易对账、智能客服）的规模化落地，传统的 “线性工作流”“固定分支条件工作流” 已无法满足动态、复杂、多角色协同的业务需求：
- 以金融科技后端工程师招聘场景为例：完整流程需覆盖 “简历解析→岗位匹配度分析→HR 审核→用人经理评估→团队技术面→面试安排 / 拒信发送” 等多个环节，且每个环节的执行顺序、触发条件需根据实时结果动态调整（如 “匹配度＜60% 直接触发拒信”“匹配度 60%-80% 需补充技术笔试环节”“匹配度≥80% 跳过笔试直接安排面试”）；
- 以金融支付对账场景为例：需根据 “交易金额大小、异常交易类型、用户等级” 等变量，动态决定调用 “规则引擎智能体、人工复核智能体、异常预警智能体” 的顺序，且需处理流程中断、重试、人工介入等异常情况。
这类场景的核心痛点是：缺乏一个中心化的 “调度核心”来统筹所有子智能体（如简历解析智能体、审核智能体、邮件发送智能体），导致流程碎片化、条件判断硬编码、异常处理能力弱，无法实现 “自组织式” 的智能流程执行。
2.传统方案的核心局限
在未引入监督者智能体前，基于 langchain4j 开发的多智能体应用存在以下关键问题：
- 流程调度碎片化：每个子智能体的调用需手动编写 “触发条件 + 调用逻辑 + 结果处理” 代码，多个子智能体联动时需大量胶水代码串联，易出现 “流程断裂”（如某子智能体执行失败后无兜底策略）；
- 决策逻辑固化：子智能体的调用顺序、执行条件通过硬编码定义（如
if-else分支），无法适配业务规则的快速变更（如招聘流程新增 “背景调查” 环节需重构大量代码）； - 无全局流程管控：缺乏对全流程的监控、日志记录、异常重试能力，子智能体执行状态无法统一追溯，出现问题时难以定位根因；
- LLM 能力未充分利用：传统方案仅将 LLM 作为 “单一任务执行者”，未发挥其语义理解、动态决策的优势，无法处理 “模糊性条件判断”（如 “简历技术经验不足但潜力较高” 的边界场景）。
3.langchain4j 构建监督者智能体的核心价值
langchain4j 作为专为 LLM 应用设计的轻量级框架，其Agent/Supervisor 原生架构、组件化调用能力、与 LLM 深度集成的特性，使其成为构建监督者智能体的最优选择：
- 中心化智能调度：监督者智能体作为 “流程大脑”，可基于用户请求 / 实时流程结果，动态决策 “调用哪些子智能体、调用顺序、是否重试 / 终止流程”，替代硬编码的
if-else分支，实现流程的 “自组织”； - 原生适配 langchain4j 生态：监督者智能体可直接复用 langchain4j 的
Tool（调用外部系统：邮件、日历、数据库）、ChatMemory（记录流程上下文）、Document（解析简历 / 岗位描述）等核心组件，无需跨框架适配； - LLM 驱动的动态决策：监督者智能体依托 GPT-4o-mini 等 LLM 模型，可处理 “模糊性条件”（如 “候选人薪资期望略超预算但能力匹配度高”），生成更贴合业务实际的调度决策，而非机械执行预设规则；
- 全流程可观测与管控：监督者智能体可统一记录所有子智能体的调用日志、执行结果、异常信息，支持流程断点续跑、异常自动重试，提升应用的稳定性和可运维性；
- 灵活嵌入复合工作流：监督者智能体可作为独立组件嵌入 langchain4j 复合工作流中，与顺序、并行、条件等基础工作流模式结合，适配更复杂的业务场景。
综上，基于 langchain4j 构建监督者智能体，是解决企业级多智能体应用 “调度碎片化、决策固化、管控缺失” 的核心路径，能够将 LLM 的动态决策能力与业务流程的标准化管控结合，推动 LLM 应用从 “单点智能” 升级为 “全流程智能调度”。
二.具体实现
1.创建java工程,添加依赖
<dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j</artifactId> <version>1.10.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId> <version>1.10.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-agentic</artifactId> <version>1.10.0-beta18</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-embeddings-bge-small-en-v15-q</artifactId> <version>1.10.0-beta18</version> </dependency> <dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logback-classic</artifactId> <version>1.5.12</version> </depend
