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Spring框架之父再出发：发布JVM智能体框架Embabel，赋能企业级AI应用
当今，人工智能的浪潮正以前所未有的势头席卷技术世界，Python 凭借其强大的生态系统成为了AI开发的“通用语”。
然而，Spring 框架的创始人Rod Johnson 却发出了不同的声音。
”自从我创立 Spring 框架以来，我从未如此坚信一个新项目的必要性。自从我开创了依赖注入（Dependency Injection）和其他 Spring 核心概念以来，我从未如此坚信一种新编程模型的必要性，也从未如此确定它应该是什么样子“
为此，他亲手打造并开源了一个全新的项目——Embabel：一个为 JVM 生态量身定制的 AI 智能体（Agent）框架
我们为什么需要一个智能体框架
难道大型语言模型（LLM）还不够聪明，无法直接解决我们的问题吗？难道多聊天协议（MCP）工具不就是我们让它们解决复杂问题所需要的一切吗？
不。MCP 是向前迈出的重要一步，Embabel 自然也拥抱它，就像它让使用多模型变得简单一样。
但是，我们需要一个更高级别的编排技术，尤其是对于业务应用程序，原因有很多。以下是一些最重要的原因
可解释性（Explainability）： 在解决问题时，选择是如何做出的？
可发现性（Discoverability）： MCP 绕开了这个重要问题。我们如何在每个节点找到正确的工具，并确保模型在它们之间进行选择时不会混淆？
混合模型的能力（Ability to mix models）： 这样我们就不用依赖于“上帝模型”，而是可以为许多任务使用本地的、更便宜的、私有的模型。
在流程的任何节点注入“护栏”（guardrails）的能力。
管理流程执行并引入更高弹性的能力。
大规模流程的可组合性（Composability）。 我们很快将看到的不仅是在一个系统上运行的智能体，而是智能体的联邦。
与敏感的现有系统（如数据库）进行更安全的集成，在这些地方，即使是最好的 LLM，给予其写权限也是危险的。
这些问题在企业环境中尤为突出，它们需要的不是一个简单的问答机器人，而是一个可解释、可控制、可组合且足够安全的高级编排系统。这正是智能体框架的价值所在。
为什么是JVM，而不是Python？
Python 在 AI 研究和数据科学领域地位稳固，但 GenAI 的核心是连接与整合。当我们构建企业级 AI 应用时，真正的挑战在于如何将 AI 能力与数十年积累的、运行在 JVM 上的海量业务逻辑、基础设施和数据无缝对接。
在企业应用开发、复杂系统构建和关键业务逻辑承载方面，JVM 生态（Java/Kotlin）拥有无与伦比的优势和成熟度。因此，与其让业务逻辑去追赶 AI 技术栈，不如让 AI 技术栈主动融入业务核心——JVM。
Embabel：为超越而生的下一代智能体框架
Embabel 的目标并非简单地追赶 Python 社区的同类框架，而是要实现跨越式超越。它带来了几个革命性的特性：
确定性的智能规划：Embabel 创新地引入了非 LLM 的 AI 规划算法。它能自动从你的代码中发现可用的“能力”和“目标”，并根据用户输入智能地规划出最优执行路径。这意味着你的系统是可扩展的，增加新功能不再需要重构复杂的逻辑，同时整个规划过程是确定且可解释的。
类型安全的领域模型：Embabel 鼓励开发者使用 Kotlin data class 或 Java record 构建丰富的领域模型。这使得与 LLM 交互的提示（Prompt）变得类型安全、易于工具检查和代码重构，从根本上提升了代码质量和可维护性。
与Spring无缝集成：Embabel 用 Kotlin 构建，并承诺为 Java 开发者提供同等一流的体验。更重要的是，它与 Spring 框架深度集成。对于数百万 Spring 开发者来说，构建一个 AI 智能体将像开发一个 REST API 一样自然、简单。
加入我们，共创未来
对于JVM 开发者来说，这是一个激动人心的时代。Embabel 提供了一个绝佳的机会，让你可以利用自己早已熟练掌握的技能，为你现有的 Java/Kotlin 应用注入强大的 AI 能力，从而释放巨大的商业价值。
项目尚在早期，但蓝图宏大。Embabel 的目标是成为全球最好的智能体平台。现在就去 GitHub 关注 Embabel，加入社区，贡献你的力量，一同构建企业级 AI 应用的未来。
