创建组件

在 Spring Boot 扫描范围内创建 ChatAgentCmp.java：

import com.yomahub.liteflow.agent.context.LiteFlowAgentContext;
import com.yomahub.liteflow.agent.harness.component.HarnessAgentComponent;
import com.yomahub.liteflow.agent.model.ModelSpec;
import com.yomahub.liteflow.agent.openai.DeepSeek;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component("chatAgent")
public class ChatAgentCmp extends HarnessAgentComponent {

    @Override
    protected ModelSpec<?> model() {
        return DeepSeek.of("deepseek-flash").stream(true);
    }

    @Override
    protected String systemPrompt() {
        return "你是一个简洁的助手，用中文回答。";
    }

    @Override
    protected String userPrompt(LiteFlowAgentContext context) {
        Object input = getSlot().getChainReqData(getSlot().getChainId());
        return input == null ? "" : input.toString();
    }

    @Override
    protected boolean enableShellTool() {
        return false;
    }
}

model() 选择模型，systemPrompt() 定义职责，userPrompt(context) 取得本次输入。采样参数沿用模型默认值。enableShellTool() 关闭命令工具，需要执行脚本时按 Shell 工具 开启。

将组件加入流程

创建 src/main/resources/agent/flow.el.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE flow PUBLIC "liteflow" "liteflow.dtd">
<flow>
    <chain name="chatChain">
        THEN(chatAgent);
    </chain>
</flow>

EL 中的 chatAgent 与组件的 Spring Bean 名一致。

组件方法的调用时机

model() 选择模型，systemPrompt() 定义固定职责，userPrompt(LiteFlowAgentContext context) 为每次调用提供输入。模型、工具和中间件等声明在运行时构建时装配，不要在其中缓存某个请求的数据。

框架会在自定义系统提示词前加入默认行为说明：使用用户提问的语言回答，在工具调用前给出简短的动作说明。需要按本次请求补充系统提示词时，使用 transformSystemPrompt(prompt, context)。

process() 由框架统一管理，不需要覆写。组件获得的 LiteFlowAgentContext 对应本次调用，可读取会话 ID、节点 ID、请求 ID，以及完成调用后的 Token 用量；不要把它保存在组件实例字段中供下一次请求使用。

下一步：获取 Agent 结果，或直接接入流式输出。