Uwagi praktyczne: Sztuczna inteligencja w Javie w 2026 roku, LangChain4j przekształca agenty w zwykłe programy

To przewodnik pokazuje, jak przejść od surowców do gotowego systemu w przypadku: Java AI w 2026 roku oraz LangChain4j, które przekształcają agenty w zwykłe interfejsy. Kluczowe są kroki operacyjne, wyraźne sprawdzenia oraz kod, który można bez problemu umieścić w repozytorium, bez konieczności domyślania się intencji. Na etapie przeglądu należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Zapisuj czas wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega nieoczekiwanym rachunkom, gdy proces przechodzi z wersji demonstracyjnej do środowisk współdzielonych.

Zacznij od najbardziej irytującej warstwy: pozwól modelowi wywoływać twoje metody biznesowe

Gdy przechodzisz przez etap „Zacznij od najważniejszego”, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Przechowuj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Zachowuj w pamięci podręcznej stabilne instrukcje systemowe oraz schematy narzędzi. Ponowne wysyłanie identycznego prefiksu jest częstą przyczyną marnotrawstwa zasobów.

<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?");

Agent to interfejs plus wspólny zakres działania

Gdy przechodzisz przez etap „Agent jest etapem”, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zdokumentuj zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponowne, kontrola przez człowieka oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Ustal punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

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"));

Umiejętności to instrukcje na żądanie, a nie adnotacja @Skill

Gdy przechodzisz przez etap instrukcji „Skills are on-demand”, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Ustalaj punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego naliczania opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy element. Gdy przechodzisz przez etap instrukcji „Skills are on-demand”, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy proces przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk.

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();

Długie procesy pracy muszą umożliwiać pauzowanie i wznowienie

Długie procesy pracy najlepiej funkcjonują, gdy traktuje się je jako mierzalną strukturę. Zanim rozszerzysz zakres, zapisz jeden idealny przykład działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań. Konfigurację należy przechowywać poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, skrypty przechowujące dane poufne oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury. Strukturę grafu należy utrzymywać w prostym formacie i z określonym typem danych. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co utrudnia wznowienie działania po przerwach.

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 umożliwia agentom zdalnym pracę jako lokalnym elementom budulcowym

A2A umożliwia zdalnym agentom skuteczne realizację zadań, gdy jest traktowane jako mierzalna struktura. Zanim rozszerzysz zakres, zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań. Zdokumentuj zarówno prawidłowy przebieg operacji, jak i ścieżkę przywracania do stanu poprzedniego. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości nieodebranych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wkładki nawiasowe ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, co powoduje przerwanie kontynuacji po przerwach.

<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);

Trzy praktyczne zalecenia dla zespołów Java

Trzy praktyczne zalecenia dotyczące etapów pracy najlepiej funkcjonują, gdy traktuje się je jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań przed rozszerzaniem zakresu. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wtórne struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwania w kontynuacji pracy po zakłóceniach. Trzy praktyczne zalecenia dotyczące etapów pracy najlepiej funkcjonują, gdy traktuje się je jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań przed rozszerzaniem zakresu. Zapisuj czasy wykonywania operacji oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy proces przechodzi z wersji demonstracyjnej do środowisk współdzielonych.

Lista kontrolna operacyjna

Etap listy kontrolnej operacyjnej funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres.

Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadań.

Zachowaj prostą i typizowaną strukturę grafu. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwę w kontynuacji pracy po zakłóceniach.

Gdy budżet na to pozwala, dodaj test wstępny, który sprawdza kluczową ścieżkę w procesie CI przy użyciu narzędzi testowych, a nie rzeczywistych, płatnych API.

Zapisz czasy wykonywania zadań oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk.

Zachowaj prostą i typizowaną strukturę grafu. Wplecione elementy ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwę w kontynuacji pracy po zakłóceniach.

Zanim wdrożysz tę architekturę, zamroź wersje, utwórz dokładny zapis dla kluczowych etapów realizacji oraz potwierdź kroki odwracania zmian. Środowiska współdzielone wymagają ograniczeń szybkości, weryfikacji przynależności użytkowników oraz wyraźnego właściciela odpowiedzialnego za rotację haseł. Wolimy nudną niezawodność od pomysłowych, jednorazowych demonstracji.

Uwaga dotycząca pliku cd02c3f21b63: unikaj przechowywania kluczy dostawcy w repozytorium, ustaw ograniczenie liczby tokenów na sesję oraz przechowuj zapisy obok narzędzi do testowania, aby późniejsze zmiany modeli pozostawały porównywalne.