多年前，一位喜爱的前同事离职时写了一封独特的告别邮件，以 Jenkins 通知邮件形式表示 Maven 构建失败，因他离职导致。此经历让作者想到如果能询问，应用会如何描述自身，如对运行操作系统的感受、硬盘空间需求等。于是借助 LangChain4j 库和 GPT4o 聊天模型在Spring Boot 应用上进行实验，创建带有管理端点的应用，可与个性化自身的 AI 助手通信，相关代码可在GitHub上找到。

知识部分：通常将助手个性化为应用时，它不了解技术细节。Spring Boot 应用可利用现成的actuators，可轻松为助手定义工具，通过工具获取 actuator 结果可与助手聊天获取应用当前状态。需在 application.properties 文件中启用health、info、metrics actuator，还创建了用于收集各 actuator 信息的收集器类，如HealthCollector、InfoCollector、MetricsCollector。创建工具的一种方式是为 LangChain4j 中的助手配置ToolExecutors。

助手部分：简单用例中助手接口可如ApplicationAssistant，需配置ChatLanguageModel（此处为 GPT4-o 模型），重要部分是助手配置，定义系统消息个性化为应用，配置创建的ToolExecutors并添加简单内存ChatMemory使其成为真实对话。

端点部分：定义对话 actuator 端点DialogueManagementEndpoint用于测试助手，还配置了两个额外的HealthIndicators（一个始终健康的虚拟用户服务和一个始终服务异常的虚拟订单服务），以及GreetingController用于查看助手根据 metrics 工具能否告知接收请求情况。

工作原理部分：尝试通过 POST 消息到应用，助手能根据配置的工具获取和处理相关信息，如询问自身对当前 OS 的感受、健康状况、需求等，还能通过调用GreetingController后询问请求情况。

结论部分：希望此实验能带来启发，虽此应用商业价值小，但可进一步思考，如创建定期检查 actuator 并根据重要情况反应的计划任务，使 AI 成为更主动的助手，让应用更智能和自主。