这里使用了langgraph4j来完成工作流：在我们的执行文件中：这个类中我们提供了两个方法：一个是创建工作流和执行工作流的方法：创建：我们在这个方法里创建节点并用边连接，返回的是MessagesStateGraph编译后的工作流执行：这里先创建了一个工作流，然后配置工作流的上下文，然后去生成一个我们这个工作流的工作流图，然后for循环内是给工作流一个初始状态（提示词和上下文），然后再每一个节点输

1.我们可以设置一个定时任务，给用户定期进行总结。2.在定时任务中，我们为每一个用户的常用的应用（appid）开创一个aiService服务，这个服务的功能就是来进行对用户历史记录进行总结并将其保存到缓存中供用户使用。3.若用户在与AI进行对话的时候我们就去查询这个总结，要是没有查到，我们在去查询对话的历史记录。

在AI Servicez中新增方法，在原本的方法类型外封装一层Result类，就可以获得封装后的结果，从中能够获取到RAG引用的源文档、以及Token的消耗情况等。护轨分为两种，一种是输入护轨一种是输出护轨，可以在请求ai前和接收到ai的响应后执行一些额外操作，比如ai前鉴权，调用ai后记录日志。工具调用是ai大模型借助外部工具来完成它做不到的事情，是别人的应用程序执行工具后将返回结果告诉ai，让