北京
我们进行了一项元实验：将 LangChain4j 的文档直接交给一个代码助手，并指示它参照自身构建一个智能体。目标是让这套多智能体系统能够像人类工程师或代码助手那样，自己完成编写、测试与调试代码的工作。大语言模型（LLM）仅凭文档就构建出了自己，这从两个侧面印证了 LangChain4j 的优势——其 API 足够清晰易懂，模型可以直接上手；同时，该框架提供的协调能力足以让生成的系统在真实的调试任务中端到端地运行。
为了完成这个自构建任务，代码助手被要求先研究文档和源代码，再设计一个智能编码器作为自身的克隆体。经过几分钟的分析，助手认定监督者模式最适合该需求，并给出了一个初步架构：由一个监督代理协调四个子代理——探索代理、规划代理、实现代理与执行代理。它们各自分析已有代码、制定操作计划、按计划实施操作，再通过编译和执行让代码运转起来。助手还为每个子代理实现并注入了相应的工具，比如为探索代理配备文件系统浏览器，为实现代理提供代码编辑器，为执行代理打通运行代码的途径。
首次迭代的结果令人印象深刻。现实世界中那些“专业”代码助手通常执行的操作，恰恰与实验中生成的四个代理所模拟的任务相吻合；而助手以类似监督者的方式协调这些操作，也与我们的实现方式如出一辙。这表明编程助手至少在一个较高的层面上理解了自己的内部运作，并能够把这种理解转化为智能体系统的具体设计。
接下来，该实验还对新版 LangChain4j 中的监控工具做了一次压力测试。要弄清楚一个 AI 构建另一个 AI 的过程，必须深入了解其内部运作机制，而新增的监控能力恰好提供了这一视角。为此，我们让代码助手生成了一个存在轻微错误的 Calculator 类，其中包含 sum、average、max、factorial 四个方法，每个方法都埋下了细微的缺陷。随后，助手生成了一项测试，将该类克隆到临时目录，并针对这个目录运行新创建的 LangChain4j 智能代码生成器，以检验系统能否自行定位并修复这些错误。
整个实验的项目代码已经发布在公开代码库中。通过让 AI 设计并运行另一个 AI，我们不仅验证了框架的易用性与协调能力，还深入观察了自我构建型智能体在真实编码场景下的表现。
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