AI热榜 我们决定尝试一个元实验：将 LangChain4j 的文档交给一个代码助手，并要求它参照自己构建一个智能体。
具体来说，我们希望它能设计一个多智能体系统，使它能够像人类工程师或代码助手那样编写、测试和调试代码。
大语言模型（LLM）能够仅凭文档就构建出自己，这一事实从两个方面印证了 LangChain4j 的优势。
首先，其 API 足够清晰易懂，模型可以直接使用；其次，该框架提供了充分的协调能力，使生成的系统能够在真实的调试任务中端到端地运行。
该项目还让我们有机会对 LangChain4j 中新增的监控工具做了压力测试。
在让一个 AI 构建另一个 AI 时，确实需要深入了解其内部运作机制。
本文将详细说明实验过程，并介绍最终生成的项目。
该项目已经发布在 这个代码库 中。
通过氛围编码实现一个智能体系统 为了让代码助手参照自己构建一个智能编码器，我们编写了以下提示： 通过文档和源代码研究 LangChain4j 智能体框架的 API 和功能，并在此基础上设计一个智能编码器，使其成为你自己的克隆体。
经过几分钟的思考并根据该提示进行操作后，代码助手认定， LangChain4j 的监督者模式最适合此任务。
它提出了一个初步架构： public
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如果你要核对细节，可以再看原文： InfoQ AI原文链接