03.07.2025  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент, Открытый код/Linux

Java становится неотъемлемой частью стека агентного искусственного интеллекта. Дэниел О, старший главный специалист Red Hat по работе с разработчиками, рассказывает на портале The New Stack о том, как начать работу с такими инструментами, как MCP, LangChain4j, Quarkus и OTel. За последний год мир ПО изменился благодаря появлению агентного ИИ — приложений, работающих на основе интеллектуальных автономных агентов, способных принимать решения, рассуждать и создавать длительные циклы взаимодействия. От «вторых пилотов» до ИИ-нативных бэкендов — этот новый класс ПО быстро становится мейнстримом. В то время как большая часть шумихи сосредоточена вокруг Python и JavaScript, в экосистеме Java разворачивается тихая революция, которая позволяет Java-разработчикам создавать масштабируемые, производственные приложения агентного ИИ с помощью знакомых инструментов и новых мощных библиотек. Предположим, вы Java-разработчик и думаете, как принять участие в этой революции, не отказываясь от своего стека. Хорошая новость заключается в том, что Java не только пригоден для агентного ИИ — он становится его неотъемлемой частью. В этой статье я расскажу о следующем: — Почему Java хорошо подходит для агентного ИИ. — Чем отличаются агентные приложения. — Ключевые Open Source-проекты, способствующие этой трансформации, включая Model Context Protocol (MCP), LangChain4j, Quarkus и OpenTelemetry (OTel). — Высокоуровневое представление о том, как начать работу. Почему Java? Почему сейчас? Агентные ... читать далее.