接上節繼續，仍然還是這個簡歷優化的示例，這次引入1個 “簡歷審閲者(CVReviewer)”的角色，定義如下：
public interface CvReviewer {
@Agent("根據特定指示審閲簡歷，提供反饋和分數。請考慮簡歷與職位要求的匹配程度")
@SystemMessage("""
您是此職位的招聘經理：
{{jobDescription}}
您需要審閲申請人的簡歷，並決定在眾多申請人中邀請誰進行現場面試。
您需要為每份簡歷提供分數和反饋（包括優點和不足之處）。
您可以忽略地址缺失和佔位符等信息。
""")
@UserMessage("""
審閲此簡歷：{{cv}}
""")
CvReview reviewCv(@V("cv") String cv, @V("jobDescription") String jobDescription);
}
返回結果CvReview定義如下：
public class CvReview {
@Description("從0到1分你邀請這位應聘者參加面試的可能性")
public double score;
@Description("對簡歷的反饋，什麼是好的，什麼需要改進，什麼技能缺失，什麼危險信號……")
public String feedback;
public CvReview() {}
public CvReview(double score, String feedback) {
this.score = score;
this.feedback = feedback;
}
@Override
public String toString() {
return "\nCvReview: " +
" - score = " + score +
"\n- feedback = \"" + feedback + "\"\n";
}
}
注意這個結果中有1個評分score值，通過這個score，可以評判這份簡歷優化得是否足夠好，如果不滿意，可以繼續優化，把上節中的CvTailor升級成“可以根據CvReiew結果來優化”的高級版本：ScoredCvTailor
public interface ScoredCvTailor {
@Agent("根據特定指示定製簡歷")
@SystemMessage("""
這裏有一份需要根據特定職位描述、反饋或其他指示進行定製的簡歷。
您可以優化簡歷使其滿足要求，但請不要編造事實。
如果刪除無關內容能使簡歷更符合指示要求，您可以這樣做。
目標是讓申請人獲得面試機會，並且能夠在面試中兑現簡歷中的描述。
當前簡歷：{{cv}}
""")
@UserMessage("""
以下是定製簡歷的指示和反饋：
（再次強調，請勿編造原始簡歷中不存在的事實。
如果申請人不完全符合要求，請突出展示他最匹配的現有特點，
但不要捏造事實）
審閲意見：{{cvReview}}
""")
String tailorCv(@V("cv") String cv, @V("cvReview") CvReview cvReview);
}
不斷循環這個優化過程，只到score達到某個閾值（比如：0.8)，就得到了1份高質量的簡歷。這種工作流編排方式，就是我們今天的主角：循環工作流。示意圖如下：
核心代碼如下：
/**
* 【迭代工作流示例】(改編自<a href="https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples">langchain4j官網示例</a>)
* 此示例演示瞭如何實現一個CvReviewer Agent，我們可以將其與CvTailor Agent添加到循環中。
* 我們將實現兩個智能體：
* - ScoredCvTailor (接收簡歷並按照CvReview（反饋/指示+分數）進行定製優化)
* - CvReviewer (接收優化後的簡歷和職位描述，返回CvReview對象（反饋+分數）
* 此外，當分數超過特定閾值（例如0.7）時循環結束（退出條件）
* by 菩提樹下的楊過(yjmyzz.cnblogs.com)
*/
@SpringBootApplication
public class _3a_Loop_Agent_Example {
public static void main(String[] args) throws IOException {
ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(AgentDesignPatternApplication.class, args);
ChatModel model = context.getBean("ollamaChatModel", ChatModel.class);
CvReviewer cvReviewer = AgenticServices.agentBuilder(CvReviewer.class)
.chatModel(model)
// 每次迭代中都會用新的反饋更新，用於下一次簡歷優化
.outputKey("cvReview")
.build();
ScoredCvTailor scoredCvTailor = AgenticServices.agentBuilder(ScoredCvTailor.class)
.chatModel(model)
// 每次迭代中都會更新，持續改進簡歷
.outputKey("cv")
.build();
// 除非定義了組合Agent，否則使用UntypedAgent，參見_2_Sequential_Agent_Example
UntypedAgent reviewedCvGenerator = AgenticServices
// 可以添加任意數量的Agent，順序很重要
.loopBuilder().subAgents(cvReviewer, scoredCvTailor)
// 想要觀察的最終輸出（改進後的簡歷）
.outputKey("cv")
.exitCondition(agenticScope -> {
CvReview review = (CvReview) agenticScope.readState("cvReview");
// 記錄中間分數
System.out.println("檢查退出條件，當前分數=" + review.score);
return review.score > 0.8;
})
// 基於CvReviewer Agent給出的分數的退出條件，當>0.8時表示結果滿意
// 注意：退出條件在每次Agent調用後檢查，而不僅僅在整個循環之後
// 安全機制以避免無限循環，以防退出條件永遠無法滿足
.maxIterations(3)
.build();
// 從resources/documents/中的文本文件加載原始參數：
// - master_cv.txt
// - job_description_backend.txt
String masterCv = StringLoader.loadFromResource("/documents/master_cv.txt");
String jobDescription = StringLoader.loadFromResource("/documents/job_description_backend.txt");
// 因為我們使用無類型智能體，需要傳遞參數映射
Map<String, Object> arguments = Map.of(
// 從原始簡歷開始，持續改進
"cv", masterCv,
"jobDescription", jobDescription
);
// 調用組合 Agent 生成定製的簡歷
String tailoredCv = (String) reviewedCvGenerator.invoke(arguments);
// 打印生成的簡歷
System.out.println("=== 已Review的簡歷（無類型）===");
System.out.println((String) tailoredCv);
// 這份簡歷可能在第一次定製+Review輪次後就通過了
// 如果想看到失敗的情況，可以嘗試使用長笛教師的職位描述，例如：
// String fluteJobDescription = "我們正在尋找一位充滿熱情的長笛教師加入我們的音樂學院。";
// 如示例3b所示，也會檢查簡歷的中間狀態
// 並檢索最終的審閲意見和分數。
}
}
時序圖(簡單版) - AI生成
時序圖(詳細版) - AI生成
其中輸入的簡歷示例master_cv.txt
約翰·道 – 後端工程師 郵箱：john.doe.dev@protonmail.com | 地點：比利時安特衞普 | **個人簡介** 擁有4年以上使用Java（Spring Boot）和PostgreSQL構建應用程序經驗的後端工程師。專注於在小型團隊中務實交付和協作。 **工作經歷** 軟件工程師 – BrightPay 系統公司（2021年至今） - 使用Java和PostgreSQL構建後端服務。 - 開發支持運營的內部工具。 - 與團隊成員協作維護現有系統。 軟件開發員 – CodeWave 解決方案公司（2019–2021年） - 為客户項目進行Java/Spring Boot開發。 - 參與小型Web功能和自動化腳本的開發。 - 構建探索新技術的興趣應用程序，並使用Docker。 **教育背景** - Java 訓練營，BeCode（2019–2020年） - 機械工程學士，魯汶大學（2016年） **技能** Java、Spring Boot、PostgreSQL、Docker、SQL、軟件交付、團隊協作、英語（C1級）。
運行輸出：
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type: double),\n\"feedback\": (對簡歷的反饋，什麼是好的，什麼需要改進，什麼技能缺失，什麼危險信號……; type: string)\n}" 13 } ], 14 "options" : { 15 "stop" : [ ] 16 }, 17 "stream" : false, 18 "tools" : [ ] 19 } 20 21 2026-01-15T19:59:09.714+08:00 INFO 16204 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP response: 22 - status code: 200 23 - headers: [content-type: application/json; charset=utf-8], [date: Thu, 15 Jan 2026 11:59:09 GMT], [transfer-encoding: chunked] 24 - body: {"model":"deepseek-v3.1:671b-cloud","remote_model":"deepseek-v3.1:671b","remote_host":"https://ollama.com:443","created_at":"2026-01-15T11:59:09.553567757Z","message":{"role":"assistant","content":"{\n \"score\": 0.6,\n \"feedback\": \"優點：簡歷與職位要求匹配度高，擁有4年以上Java（Spring Boot）和PostgreSQL的開發經驗，符合核心要求。工作經歷展示了後端服務的開發和團隊協作能力，有使用Docker的經驗，對金融科技行業沒有負面記錄。教育背景雖非軟件工程專業但通過訓練營補充了技能，顯示學習能力。不足之處：未明確提及在金融或支付系統方面的經驗，缺乏對Kafka、Kubernetes和REST API現代化的具體描述，技能清單中也沒有事件驅動架構或可觀測性等相關關鍵詞。危險信號：工作職責描述較為籠統，沒有突出處理大規模交易或系統可靠性的具體項目，可能缺乏金融科技所需的深度經驗。\"\n}"},"done":true,"done_reason":"stop","total_duration":2712187971,"prompt_eval_count":648,"eval_count":161} 25 26 27 檢查退出條件，當前分數=0.6 28 2026-01-15T19:59:09.769+08:00 INFO 16204 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP request: 29 - method: POST 30 - url: http://localhost:11434/api/chat 31 - headers: [Content-Type: application/json] 32 - body: { 33 "model" : "deepseek-v3.1:671b-cloud", 34 "messages" : [ { 35 "role" : "system", 36 "content" : "這裏有一份需要根據特定職位描述、反饋或其他指示進行定製的簡歷。\n您可以優化簡歷使其滿足要求，但請不要編造事實。\n如果刪除無關內容能使簡歷更符合指示要求，您可以這樣做。\n目標是讓申請人獲得面試機會，並且能夠在面試中兑現簡歷中的描述。\n當前簡歷：約翰·道 – 後端工程師 \r\n郵箱：john.doe.dev@protonmail.com | 地點：比利時安特衞普 |\r\n\r\n**個人簡介** \r\n擁有4年以上使用Java（Spring Boot）和PostgreSQL構建應用程序經驗的後端工程師。專注於在小型團隊中務實交付和協作。\r\n\r\n**工作經歷** \r\n軟件工程師 – BrightPay 系統公司（2021年至今） \r\n- 使用Java和PostgreSQL構建後端服務。 \r\n- 開發支持運營的內部工具。 \r\n- 與團隊成員協作維護現有系統。\r\n\r\n軟件開發員 – CodeWave 解決方案公司（2019–2021年） \r\n- 為客户項目進行Java/Spring Boot開發。 \r\n- 參與小型Web功能和自動化腳本的開發。 \r\n- 構建探索新技術的興趣應用程序，並使用Docker。\r\n\r\n**教育背景** \r\n- Java 訓練營，BeCode（2019–2020年） \r\n- 機械工程學士，魯汶大學（2016年）\r\n\r\n**技能** \r\nJava、Spring Boot、PostgreSQL、Docker、SQL、軟件交付、團隊協作、英語（C1級）。\n" 37 }, { 38 "role" : "user", 39 "content" : "以下是定製簡歷的指示和反饋：\n（再次強調，請勿編造原始簡歷中不存在的事實。\n如果申請人不完全符合要求，請突出展示他最匹配的現有特點，\n但不要捏造事實）\n審閲意見：\nCvReview: - score = 0.6\n- feedback = \"優點：簡歷與職位要求匹配度高，擁有4年以上Java（Spring Boot）和PostgreSQL的開發經驗，符合核心要求。工作經歷展示了後端服務的開發和團隊協作能力，有使用Docker的經驗，對金融科技行業沒有負面記錄。教育背景雖非軟件工程專業但通過訓練營補充了技能，顯示學習能力。不足之處：未明確提及在金融或支付系統方面的經驗，缺乏對Kafka、Kubernetes和REST API現代化的具體描述，技能清單中也沒有事件驅動架構或可觀測性等相關關鍵詞。危險信號：工作職責描述較為籠統，沒有突出處理大規模交易或系統可靠性的具體項目，可能缺乏金融科技所需的深度經驗。\"\n\n" 40 } ], 41 "options" : { 42 "stop" : [ ] 43 }, 44 "stream" : false, 45 "tools" : [ ] 46 } 47 48 2026-01-15T19:59:15.230+08:00 INFO 16204 --- [langchain4j-study] [ main] d.l.http.client.log.LoggingHttpClient : HTTP response: 49 - status code: 200 50 - headers: [content-type: application/json; 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可以看到，在多次迭代潤色後，score達到了0.85 (189行) ，得到了一份滿意的簡歷。另外還有1個小問題，代碼指定了最大迭代次數3，但是從日誌結果來看，循環跑了不止3輪，估計是langchain4j beta版本的缺陷。有興趣的同學，還可以將 招聘要求改一下，類似：
//String jobDescription = StringLoader.loadFromResource("/documents/job_description_backend.txt");
String jobDescription = "我們正在尋找一位充滿熱情的中國武術教師加入我們的體育學院。";
再運行一下，預期應該無法達到score>0.8的標準，迭代次數到達上限後自動終止。
小結：
本文通過對簡歷進行迭代優化的案例，演示瞭如何使用langchain4j的agentic特性構建循環工作流的Agent。
文中示例代碼：
https://github.com/yjmyzz/agentic_turoial_with_langchain4j
參考：
Building Effective AI Agents \ Anthropic
[譯] AI Workflow & AI Agent：架構、模式與工程建議（Anthropic，2024）
Agents and Agentic AI | LangChain4j
