Jakarta Agentic Artificial Intelligence

可能将来某天采用 Jakarta EE 做人工智能开发就没有现在这么复杂了。

Jakarta Agentic Artificial Intelligence

Jakarta Agentic Artificial Intelligence项目提供了一套供应商中立的API，使得在Jakarta EE运行时上构建、部署和运行AI智能体变得简单、一致且可靠。

Jakarta Agentic Artificial Intelligence 1.0（开发中）

人工智能（AI）智能体是数十年来企业和云原生计算领域最显著的发展之一。它们有望通过在各行各业（IT、金融、银行、零售、制造、医疗保健等）中利用AI，从根本上加速创新、自动化和生产力提升。智能体通过利用神经网络、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、大语言模型（LLMs）及众多其他AI技术来运行，旨在以最少或无需人工干预的方式自主执行特定任务。它们检测事件、收集数据、生成自我修正的计划、执行操作、处理结果，并优化后续决策。例如自动驾驶汽车、安全监控器、站点可靠性工程（SRE）智能体、股票监控器、代码/应用程序生成器、健康监测器、客户服务智能体、制造机器人等等。

Jakarta Agentic Artificial Intelligence项目提供了一套供应商中立的API，使得在Jakarta EE运行时上构建、部署和运行AI智能体变得简单、一致且可靠。该项目旨在为开发AI智能体所做的贡献，类似于Servlet为HTTP处理所做的、Jakarta REST为RESTful Web服务所做的，或者更恰当地说，类似于Jakarta Batch为批处理所做的。

范围

• 定义了在Jakarta EE运行时上运行的AI智能体的通用使用模式（usage patterns）和生命周期。

• 提供一个极简的门面（facade），以访问更基础的AI能力（如LLMs），而不试图将LLMs本身标准化。相反，该API提供了对现有LLM API（如LangChain4j和Spring AI）的简单、可插拔且可配置的访问。这类似于Jakarta Persistence如何通过底层解包（unwrapping）来访问底层的非标准API。

• 该API很可能包含一种定义智能体工作流（workflows）的机制。这将使用流式Java API（而非XML）来完成。智能体工作流在运行时很可能是动态的，而不是在部署时严格定义和静态的。可能会为YAML和XML提供一种可插拔机制。

• 定义与其他关键Jakarta EE API的集成，例如：Validation、REST、JSON Binding、Persistence、Data、Transactions、NoSQL、Concurrency、Security、Messaging等。

• 该项目将尽可能尝试使用 Jakarta Config。它可能允许实现利用 MicroProfile Config。

• 实现可以提供与 OpenTelemetry 的集成。

• 项目会做出合理努力，使该API有可能在Quarkus、Micronaut和Spring Boot等运行时中使用，尽管Jakarta EE兼容的运行时是明确的主要目标。

独立规范
该项目最初不会寻求纳入Jakarta EE平台或任何配置文件。相反，该项目将寻求在Jakarta EE保护伞下提供一个可用的独立API，供供应商选择采用。未来，为AI定义一个通用的Jakarta EE配置文件可能是合理的，届时可以将该项目添加进去。这样的配置文件理论上还可以包括单独的规范，以尝试标准化其他重要的AI概念，例如LLMs和模型增强/上下文服务器。

社区
该项目旨在通过吸引尽可能多的相关领域专家和API消费者（无论是在Java/Jakarta EE生态系统内部还是外部）参与，来达成最广泛的行业共识。