在聊 Agent Skills 之前,先快速介绍一下 langchain4j。langchain4j是一个面向 Java 开发者的 LLM 应用开发框架。就像 Spring 统一了 Java Web 开发的接口一样,langchain4j 也在做类似的事情——为 Java AI 开发提供统一的抽象层。它提供了:•统一的 API:无论你用 OpenAI、Claude、Gemini 还是本地模型,接口都是一致的•工具调用(Tool Calling):让 AI 可以调用你的 Java 方法•RAG 支持:检索增强生成,让 AI 基于你的文档回答问题•记忆管理:让 AI 记住对话历史langchain4j 在 2026 年 3 月发布的1.12.1 版本中,正式引入了 Agent Skills 支持(PR #4646)。这是一个重要的能力我们在 Java 应用中也可以像 Claude Code 一样直接复用 AI 定义的技能包了。核心概念Agent Skills是一种为 LLM 提供可复用、自包含行为指令的机制。用游戏的概念来类比:传统的 System Prompt 就像给角色写一本厚厚的技能手册,角色需要一直带着这本手册,每次行动都要翻一遍。而 Agent Skills 就像给角色装备技能包,需要的时候才激活,用完就收起来。一个 Skill 包含:•name:技能名称(比如 “process-order”)•description:简短描述(比如 “处理客户订单的完整流程”)•content:详细的执行指令(步骤、注意事项、示例等)•resources:可选的参考资料(配置文件、文档等)实战:创建一个代码分析 Skill通过一个完整的例子,看看如何使用 Agent Skills。我们以 Claude Code 中的explain-codeskill 为参考,创建一个类似的代码分析助手。场景描述我们要创建一个代码分析系统,帮助开发者理解复杂代码。这个 Skill 会:用类比的方式解释代码概念绘制 ASCII 流程图逐步讲解代码执行过程指出常见误区和注意事项第一步:添加依赖dependency groupIddev.langchain4j/groupId artifactIdlangchain4j-skills/artifactId version1.12.0-beta20/version/dependency第二步:创建 Skill 文件创建目录结构:skills/└── explain-code/ └── SKILL.md编写SKILL.md:---name: explain-codedescription: Explains code with visual diagrams and analogies. Use when explaining how code works, teaching about a codebase, or when the user asks how does this work?---When explaining code, always include:1. **Start with an analogy**: Compare the code to something from everyday life2. **Draw a diagram**: Use ASCII art to show the flow, structure, or relationships3. **Walk through the code**: Explain step-by-step what happens4. **Highlight a gotcha**: Whats a common mistake or misconception?Keep explanations conversational. For complex concepts, use multiple analogies.第三步:加载 Skill 并集成到 AI Serviceimport dev.langchain4j.service.AiServices;import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;import dev.langchain4j.skill.FileSystemSkillLoader;import dev.langchain4j.skill.Skills;import java.nio.file.Path;import java.util.List;public class CodeExplainer { public static void main(String[] args) { // 1. 加载 Skills ListFileSystemSkill skillList FileSystemSkillLoader.loadSkills(Path.of(skills/)); Skills skills Skills.from(skillList); // 2. 创建 AI Service ExplainerService service AiServices.builder(ExplainerService.class) .chatModel(chatModel) .tools(new CodeAnalysisTools()) // 注册工具 .toolProvider(skills.toolProvider()) // 注册 Skills .systemMessage( 你是一个代码分析助手。\n 你可以使用以下技能:\n skills.formatAvailableSkills() \n当用户要求解释代码时,使用 activate_skill 工具激活 explain-code 技能。 ) .build(); // 3. 使用 String result service.explainCode(src/main/java/Example.java); System.out.println(result); } interface ExplainerService { String explainCode(String filePath); }}运行效果当你调用service.explainCode(src/main/java/Example.java)时,AI 会:识别出需要使用 “explain-code” 技能调用activate_skill(explain-code)加载详细指令按照 SKILL.md 中的步骤执行:• 先用类比解释代码概念(比如这个单例模式就像公司只有一个 CEO)• 调用generateDiagram()绘制 ASCII 流程图• 调用readCode()读取代码内容• 调用analyzeComplexity()分析代码复杂度• 逐步讲解代码执行过程• 指出常见误区(比如注意线程安全问题)返回完整的代码分析报告总结Agent Skills 为 Java AI 开发带来了模块化的新思路。你可以像管理代码模块一样管理 AI 的行为指令——按需加载、自包含、可复用。从 langchain4j 1.12.1 版本开始,Java 开发者有了新的选择。代码分析、数据处理、文档编辑,都可以封装成独立的 Skill,在不同项目中复用。这种技能包模式,把 Java AI 开发从写 Prompt推向了Skills。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】