AJ

Axiom JDK

IT и технологии · 2 сентября 2026 г.

Открыть канал в MAX

🤖 ИИ-агенты в Java: без бесконечных циклов и самописных state machine

🤖 ИИ-агенты в Java: без бесконечных циклов и самописных state machine Собрать агента для демо — задача на вечер. Выпустить его в прод — уже квест. LLM может зациклиться, дважды дёрнуть опасный тул, забыть состояние после рестарта или запросить аппрув, когда ожидаешь уже готовый результат. Quarkus предложили оформлять такие процессы как явные workflow. В связке работают: — Quarkus Flow — управляет переходами, повторами, ветвлениями и лимитами итераций; — LangChain4j — описывает самих агентов; — MCP — подключает поиск, базы данных и внешние API; — AGENTS.md — хранит роли, формат ответа и правила поведения. В демо Writer Agent ищет фактуру через Brave Search MCP, а Critic Agent ревьюит текст. Не прошёл проверку? Ещё один прогон. Но не до бесконечности — максимум три. Workflow собирается через @LoopAgent и @ExitCondition, а следить за процессом можно в Dev UI и OpenTelemetry. 💡Для Java-команд идея здравая: агенты остаются в привычном стеке, а вместо чёрного ящика появляются явные переходы, лимиты и точки контроля. Правда, интеграция Quarkus Flow с LangChain4j пока в Preview. И один только AGENTS.md не заменит права на тулы, изоляцию и аудит. В проде агенту мало быть умным — ему нужны наблюдаемость и чёткие границы. Разбор и пример кода на DZone: https://dzone.com/articles/quarkus-agentic-workflows