Praktische Hinweise: Java AI im Jahr 2026, LangChain4j verwandelt Agenten in gewöhnliche

Dieser Leitfaden zeigt den Weg von Rohstoffen bis zu einem funktionsfähigen System für: Java AI im Jahr 2026 sowie LangChain4j, das Agenten in gewöhnliche Schnittstellen umwandelt. Der Schwerpunkt liegt auf ausführbaren Schritten, expliziten Überprüfungen sowie Code, den man ohne Rätseln über die Absicht direkt in ein Repository einfügen kann. In der Übersichtsphase sollten Eingaben, Verantwortliche für die Schritte sowie Abbruchkriterien definiert werden, bevor Code geändert wird. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Erhalten Sie neben den funktionalen Ergebnissen auch Aufzeichnungen der Laufzeiten sowie der Kosten für Token oder Abfragen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht.

Fangen Sie mit der lästigsten Schicht an: Lassen Sie das Modell Ihre Geschäftsmethoden aufrufen

Wenn Sie die Phase „Starten mit dem Wichtigsten“ durchgehen, notieren Sie zunächst den Vertrag: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreiber überprüfen können, ohne den gesamten Code durchzulesen. Cachen Sie stabile Systemanweisungen sowie Tool-Schemata. Das erneute Senden identischer Voranmeldungen ist eine häufige Ursache für Ressourcenverschwendung.

<dependency>
  <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
  <version>1.19.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  <artifactId>langchain4j-agentic</artifactId>
  <version>1.19.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  <artifactId>langchain4j-skills</artifactId>
  <version>1.19.0-beta29</version>
</dependency>

class OrderTools {

    @Tool("Look up the status of an order by ID")
    String queryOrder(@P("Order ID") String orderId) {
        return "Order " + orderId + " has shipped and should arrive tomorrow";
    }
    @Tool("Refund the specified order")
    String refund(@P("Order ID") String orderId, @P("Refund reason") String reason) {
        return "Order " + orderId + " refund initiated. Reason: " + reason;
    }
}

interface CustomerServiceAssistant {

@UserMessage("You are an e-commerce customer service assistant. Answer questions about orders and refunds. The customer's question is {{question}}")
    String answer(String question);
}
CustomerServiceAssistant assistant = AiServices.builder(CustomerServiceAssistant.class)
        .chatModel(model)
        .tools(new OrderTools())
        .chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(20))
        .build();
String reply = assistant.answer("Where is order 20260907001?");

Ein Agent ist eine Schnittstelle plus ein gemeinsamer Gültigkeitsbereich

Wenn Sie eine Phase wie „Ein Agent ist aktiv“ durcharbeiten, notieren Sie zunächst den Vertrag: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie gleichzeitig den erfolgreichen Ablauf sowie den Notfallweg. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen. Legen Sie nach teuren Schritten einen Checkpoint an. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine erneute Abrechnung für denselben LLM-Aufruf veranlassen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht.

public interface DraftWriter {

@UserMessage("""
            You are a technical editor. Write an opening of no more than 200 words on the topic {{topic}}.
            Return only the opening, with no explanation.
            """)
    @Agent(outputKey = "draft", description = "Writes an opening based on a topic")
    String write(@V("topic") String topic);
}

public interface Sharpener {
    @UserMessage("""
            You are a reviewer. Make the following opening more specific and remove filler.
            The opening is {{draft}}.
            Return only the revised text.
            """)
    @Agent(outputKey = "draft", description = "Makes the opening more specific")
    String polish(@V("draft") String draft);
}

public interface TitlePicker {
    @UserMessage("""
            Write 3 headlines suitable for a technical blog for the following content, one per line.
            The content is {{draft}}.
            """)
    @Agent(outputKey = "titles", description = "Writes headlines for the content")
    String pickTitle(@V("draft") String draft);
}

DraftWriter writer = AgenticServices
        .agentBuilder(DraftWriter.class)
        .chatModel(model)
        .build();


Sharpener sharpener = AgenticServices
        .agentBuilder(Sharpener.class)
        .chatModel(model)
        .build();
TitlePicker titlePicker = AgenticServices
        .agentBuilder(TitlePicker.class)
        .chatModel(model)
        .build();
UntypedAgent editor = AgenticServices
        .sequenceBuilder()
        .subAgents(writer, sharpener, titlePicker)
        .outputKey("titles")
        .build();
Object result = editor.invoke(Map.of("topic", "Building agents with LangChain4j"));

Fähigkeiten sind auf Anfrage verfügbare Anweisungen, keine @Skill-Anmerkung

Während der Phase „Skills are on-demand instructions“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgszeichen sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufschema. Legen Sie nach teuren Schritten Kontrollpunkte an. Das System sollte bei erneuter Ausführung eines späteren Knotens nicht denselben LLM-Aufruf erneut berechnen. Während der Phase „Skills are on-demand instructions“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgszeichen sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Token oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Ablauf von einer Demo in gemeinsame Umgebungen wechselt.

skills/refund/SKILL.md

---
name: refund
description: Handle refund requests. Look up the order, check the conditions, then either refund or escalate to a human.
---
When a customer requests a refund:
1. First call queryOrder to check the order status.
2. Only call refund when the order has shipped or is complete.
3. If the order is still awaiting payment, tell the customer to cancel it.
4. If the amount exceeds 500, escalate to a human instead of refunding directly.

List<FileSystemSkill> loadedSkills = FileSystemSkillLoader.loadSkills(Path.of("skills"));
Skills skillSet = Skills.from(loadedSkills);

CustomerServiceAssistant assistant = AiServices.builder(CustomerServiceAssistant.class)
        .chatModel(model)
        .chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(20))
        .tools(new OrderTools())
        .toolProvider(skillSet.toolProvider())
        .systemMessage("You have access to the following skills. When a request relates to one of them, activate it first.\n"
                + skillSet.formatAvailableSkills())
        .build();

Lange Workflows müssen in der Lage sein, pausiert und wieder aufgenommen zu werden

Lange Workflows funktionieren am besten, wenn sie als messbare Strukturen behandelt werden. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein Beispiel für einen erfolgreichen Ablauf, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Graphen überprüfen können. Halten Sie den Zustand des Graphen einfach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen dazu, dass das Fortsetzen nach Unterbrechungen nicht möglich ist.

public interface OrderWorkflow extends AgenticScopeAccess {

    @Agent
    String processOrder(@MemoryId String orderId, @V("order") String orderDetails);
}

AgenticScopeAction validateOrder = AgenticServices.agentAction(scope -> {
    String order = scope.readState("order", "");
    scope.writeState("validated_order", "VALIDATED: " + order);
});


HumanInTheLoop approvalGate = AgenticServices.humanInTheLoopBuilder()
        .description("Large orders require manual approval")
        .outputKey("approval")
        .responseProvider(scope -> new SuspendedResponse<>("manager-approval"))
        .build();
AgenticScopeAction shipOrder = AgenticServices.agentAction(scope -> {
    String validated = scope.readState("validated_order", "");
    String approval = scope.readState("approval", "");
    scope.writeState("result", "Order processed " + approval);
});
OrderWorkflow workflow = AgenticServices.sequenceBuilder(OrderWorkflow.class)
        .subAgents(validateOrder, approvalGate, shipOrder)
        .outputKey("result")
        .build();

ResultWithAgenticScope<String> result =
        workflow.processOrder("order-10001", "1000 units");

if (result.suspended()) {
    result = result.completePendingResponse("Manager approved");
}

AgenticScopePersister.setStore(new MyAgenticScopeStore());

A2A ermöglicht es Remote-Agenten, als lokale Bausteine zu funktionieren

A2A funktioniert am besten, wenn entfernte Agenten als messbare Struktur betrachtet werden. Erfassen Sie vor Erweiterung des Umfangs ein optimales Transkript, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Dokumentieren Sie gleichzeitig den erfolgreichen Ablauf und den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlnachrichten gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Halten Sie den Zustand der Graphen einfach und typisiert – verschachtelte Datenstrukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.

<dependency>
  <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  <artifactId>langchain4j-agentic-a2a</artifactId>
  <version>1.19.0</version>
</dependency>

public interface RemoteRiskAgent {


@Agent
    String check(@V("transaction") String transaction);
}
UntypedAgent riskAgent = AgenticServices
        .a2aBuilder("https://risk.internal/a2a", RemoteRiskAgent.class)
        .outputKey("risk_result")
        .build();

public interface ChatAgent {


@A2AClientAgent(a2aServerUrl = "http://localhost:8080", outputKey = "response")
    ResultWithAgenticScope<String> chat(
            @V("question") String question,
            @A2AContextId @V("contextId") String contextId,
            @A2ATaskId @V("taskId") String taskId);
}
ResultWithAgenticScope<String> first = chatAgent.chat("Hello", null, null);
String contextId = (String) first.agenticScope().readState("contextId");
String taskId = (String) first.agenticScope().readState("taskId");
ResultWithAgenticScope<String> second = chatAgent.chat("Continue", contextId, taskId);

Drei praktische Empfehlungen für Java-Teams

Die drei praktischen Empfehlungen für Stage-Projekte funktionieren am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet werden. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf einen verworrenen Ablauf. Halten Sie den Zustand der Graphen einfach und typisiert. Verschachtelte Datenstrukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Störungen nach Unterbrechungen. Die drei praktischen Empfehlungen für Stage-Projekte funktionieren am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet werden. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Erhalten Sie neben den funktionalen Ergebnissen auch Aufzeichnungen zu Laufzeiten sowie Kosten für Tokens oder Abfragen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Ablauf von einer Demo in gemeinsame Umgebungen wechselt.

Operative Checkliste

Die Phase der Betriebskontrollliste funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Rahmen betrachtet wird. Erfassen Sie eine „goldene“ Transkription, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern.

Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Erzeugnisse, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab.

Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen dazu, dass die Fortsetzung nach Unterbrechungen nicht möglich ist.

Fügen Sie immer dann, wenn das Budget es zulässt, einen Smoke-Test hinzu, der den kritischen Pfad in CI mit Fixtures und nicht mit live genutzten, bezahlten APIs testet.

Erhalten Sie Zeiten sowie Kosten für Token oder Abfragen zusammen mit den funktionalen Ergebnissen auf. Frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Pfad von einer Demo in gemeinsame Umgebungen wechselt.

Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen dazu, dass die Fortsetzung nach Unterbrechungen nicht möglich ist.

Vor der Einführung des Stacks sollten Versionen eingefroren werden, ein „goldener“ Transkript für den kritischen Pfad erstellt und die Rollback-Schritte bestätigt werden. Gemeinsam genutzte Umgebungen benötigen Rate Limits, Überprüfungen der Nutzerrechte sowie einen klaren Verantwortlichen für die Rotation von Geheimnissen. Man sollte langweilige Zuverlässigkeit vor cleveren, einmaligen Demonstrationen bevorzugen.

Batch-Hinweis für cd02c3f21b63: Halten Sie die Provider-Schlüssel außerhalb des Repositories, legen Sie eine Obergrenze für Tokens pro Sitzung fest und speichern Sie die Transkripte neben den Evaluierungs-Fixtures, damit spätere Modellwechsel vergleichbar bleiben.