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LangChain4j 团队正式发布了 1.2.0 稳定版本，这是一个具有里程碑意义的重大更新。本次版本不仅对现有 API 进行了全面增强，还引入了丰富的回调机制，让开发者能够更精确地控制和监控 LLM 的调用过程。之前需要手动拼接的过程和响应式处理，在这个版本都不再需要，非常的方便。

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🎉 重要公告

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稳定版本模块

以下模块已正式发布 1.2.0 稳定版本：
  • langchain4j-anthropic - Anthropic Claude 模型支持
  • langchain4j-azure-open-ai - Azure OpenAI 服务集成
  • langchain4j-bedrock - AWS Bedrock 服务支持
  • langchain4j-google-ai-gemini - Google Gemini AI 集成
  • langchain4j-mistral-ai - Mistral AI 模型支持
  • langchain4j-ollama - Ollama 本地模型运行
其他 LangChain4j 模块仍以 1.2.0-beta8 版本发布，属于实验性/不稳定状态。

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BOM 依赖管理

langchain4j-bom 已发布 1.2.0 版本，包含所有模块的最新版本，简化依赖管理。

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⭐ 核心功能亮点

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1. 支持推理/思考能力

这是本次更新的最大亮点之一。LangChain4j 现已支持模型的推理和思考过程，让 AI 能够展示其思考步骤，提供更透明和可解释的AI决策过程。 应用场景：
  • 复杂问题分析
  • 逻辑推理链展示
  • 决策过程透明化

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2. 流式部分工具调用

引入了流式部分工具调用功能，允许在工具执行过程中实时获取部分结果，大幅提升用户体验。 优势：
  • 降低响应延迟
  • 提升实时性
  • 优化用户体验

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3. MCP 自动资源暴露

Model Context Protocol (MCP) 新增自动将资源暴露为工具的选项，简化了资源管理和工具配置流程。

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4. OpenAI 增强功能

  • 支持自定义聊天请求参数
  • 可访问原始 HTTP 响应
  • 支持 SSE (Server-Sent Events) 事件处理

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🔧 AI Services 功能增强

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请求转换能力

  • 在发送到 LLM 之前可对 ChatRequest 进行转换
  • 支持自定义请求预处理逻辑

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中间响应暴露

  • 暴露中间 ChatResponse 对象
  • 便于调试和监控 AI 交互过程

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Token 使用统计

  • Azure OpenAI 流式聊天模型现在可报告实际的 TokenUsage
  • 提供更准确的资源使用统计

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工具执行回调

  • TokenStream 新增工具执行前的回调处理器
  • 支持工具执行生命周期管理

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⚠️ 破坏性变更

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Vertex AI Gemini

  • 修复流式模型问题：引入 Executor 使其异步化
  • 可能影响现有异步处理逻辑

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Azure OpenAI

  • 从流式模型中移除了 TokenCountEstimator
  • 需要更新相关代码以适应新的 Token 统计方式

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🔄 其他重要改进

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Ollama 增强

  • 部分思考支持
  • 支持跟踪和检索模型能力

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错误处理优化

  • OpenAI 和 Azure OpenAI：内容过滤或拒绝时抛出 ContentFilteredException
  • 提供更明确的错误信息

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Gemini 功能扩展

  • 新增两个布尔特性配置
  • 支持自定义凭证

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Neo4j 功能完善

  • 实体检索器
  • 对话记忆
  • 图构建功能

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Playwright 支持

  • 新增 Playwright 文档加载器支持
  • 扩展了网页内容抓取能力

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依赖更新

  • 更新多个核心依赖版本
  • 提升安全性和性能

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对于新用户

直接使用 1.2.0 版本的 BOM 依赖管理： 
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-bom</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
    <type>pom</type>
    <scope>import</scope>
</dependency>

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📖 总结

LangChain4j 1.2.0 版本是一个重要的里程碑版本，不仅提供了更多稳定的模块，还引入了推理能力、流式工具调用等创新功能。这些改进将显著提升 AI 应用的开发体验和用户体验。
本文基于 LangChain4j 官方发布说明整理，更多详细信息请参考 官方 GitHub 仓库