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Produktionsreife KI-Agenten mit Java und Spring AI entwickeln

Mon, 16 Mar 2026 07:00:18 +0000

Java-Entwickler bauen seit Jahrzehnten Enterprise-Anwendungen, aber wenn es um KI geht, wurde die Diskussion von Python dominiert. Spring AI ändert diese Situation. Es bringt die gleichen Muster, die wir von Spring kennen - Dependency Injection, Auto-Configuration, portable Abstraktionen - in die KI-Entwicklung.

Im Januar 2026 haben wir eine Beispielanwendung für einen Agenten entwickelt und möchten unsere Erkenntnisse aus dem Entwicklungsprozess teilen. Der KI-Agent führt Konversationen mit Memory, beantwortet Fragen aus internen Knowledge Bases, nutzt externe APIs und integriert sich mit bestehenden Microservices - alles läuft auf Amazon Bedrock. Wenn Kunden es selbst ausprobieren möchten, führt diese den Workshop Building AI Agents with Java and Spring AI [1] durch typische Herausforderungen von Generative AI Modellen und bietet Schritt-für-Schritt-Lösungen mit Code auf GitHub [2].

Ist Java Cloud-nativ?

Mon, 14 Jul 2025 07:00:00 +0000

2025 feiert Java sein 30-jähriges Bestehen und erfreut sich nach wie vor großer Beliebtheit. Dank der hervorragenden Abwärtskompatibilität, der engagierten Community sowie der Vielzahl an Tools und Lösungen zur Erleichterung der Entwicklung mit Java bleibt die Plattform die bevorzugte Wahl für Unternehmensanwendungen.

Wenn es allerdings um Cloud-native Programmiersprachen geht, zeichnen sich Go, JavaScript, Ruby, Kotlin oder Rust durch ihre besonders hohe Geschwindigkeit und Effizienz sowie Benutzerfreundlichkeit aus – Eigenschaften, die sie zur bevorzugten Wahl für neue Projekte machen. Auch WebAssembly (Wasm) wird bei der Webentwicklung immer beliebter. Die Fähigkeit von Java zur Erstellung Cloud-nativer Programme wird allerdings oft mit Vorsicht genossen.

Bewährte Praktiken für CI/CD Pipelines

Wed, 30 Nov 2022 17:51:53 +0000

Diese Praktiken sollen eine Vorstellung davon vermitteln, wie einige Probleme in modernen CI/CD-Pipelines gelöst und was vermieden werden sollte. Verwenden Sie diese Muster als Richtlinie beim Implementieren Ihrer eigenen Pipelines.

Die Zukunft von Containern - Was kommt als Nächstes?

Wed, 15 Jun 2022 17:29:13 +0000

Vielleicht haben Sie schon die Schlagworte gehört, die in aller Munde sind, wenn es um die Zukunft von Containern geht. Seltsame Namen wie “Micro-VMs”… “Unikernel”… “Sandboxes”… Haben Sie sich gefragt, was diese Dinge sind und wie Sie sie nutzen können? Oder sollten Sie diese überhaupt verwenden?

Die Tücken des Cloud-Computing

Fri, 07 Aug 2020 10:08:22 +0000

Bedrohungen, denen Cloud-Umgebungen ausgesetzt sind, decken sich in vielen Punkten mit den Gefahren für Inhouse-Unternehmensnetze. Die enormen Datenmengen jedoch, die Cloud-Server beherbergen, machen sie zu einem attraktiven Ziel für Hackerangriffe. Was sind die häufigsten Risiken und welche konkreten Empfehlungen gibt es, um die Gefahr von Missbrauch und extern forciertem Datenverlust zu minimieren?

Ein Unternehmen ist für den Schutz seiner Daten selbst verantwortlich. Im Falle einer öffentlich gewordenen Datenpanne drohen Ermittlungsverfahren, Strafanzeigen, Rechtsstreitigkeiten und daraus resultierende Umsatzeinbußen sowie nachhaltiger Reputationsverlust. Daher gilt bei der Wahl des Cloud-Anbieters ein besonderes Augenmerk auf physische und digitale Sicherheitskontrollen zu werfen.

Monolithen und Microservices sind keine Gegensätze

Tue, 12 May 2020 15:19:38 +0000

**Microservices sind in - Monolithen sind out. Diese einfache Formel wird der Programmier-Realität nicht gerecht. Denn nach wie vor kämpfen Microservices mit diversen Schwächen, während monolithische Architekturen immer noch eine ganze Reihe systembedingter Vorzüge besitzen. Clevere Programmierer nutzen deshalb mit modernem Software Engineering die komplementären Stärken beider Ansätze. ** Microservices-Architekturen sind nicht umsonst aktuell so beliebt, denn ihre Vorteile sind evident: Sie sind sauber strukturiert, granular skalierbar, ressourcenschonend, leicht erweiterbar und unterstützen die agile Software-Entwicklung in Teams. Dieser Habenseite stehen allerdings einige gravierende Nachteile gegenüber. Der für IT-Abteilungen vielleicht wichtigste ist die Komplexität von Microservice-Strukturen. Denn das Microservice-Portfolio gerät schnell in einen unübersichtlichen Wildwuchs, der nur mit viel Aufwand hinsichtlich Transparenz, Verwaltung und Kommunikation in den Griff zu bekommen ist. Das bindet zwar produktive Ressourcen, ist aber auch deshalb unumgänglich, weil mit der wachsenden Zahl von Microservices das Sicherheitsrisiko steigt. Denn mit ihren APIs, über die sie mit der Außenwelt kommunizieren, sind sie ein beliebtes Angriffsziel von Cyberattacken. Mit den Nachteilen von Microservices wurden prinzipiell bereits die Vorteile monolithisch aufgebauter Software-Architekturen beschrieben. Das ergibt sich aus der Tatsache, dass beide sich in ihren Eigenschaften und Merkmalen fast komplementär zueinander verhalten. Monolithen sind architektonisch einfacher, leichter auszurollen und häufig performanter als Microservices. Letzteres gilt, wenn eine App mit einer Microservices-Architektur zum Beispiel 20 bis 30 API-Aufrufe an 20 bis 30 unterschiedliche Microservices benötigt, um eine einzelne Eingabemaske zu laden, was zulasten der Performance geht. Demgegenüber kommunizieren die Software-Komponenten eines Monolithen in der Regel wesentlich performanter miteinander. Monolithen haben jedoch auch einige gravierende Nachteile: Sie skalieren nur “an einem Stück”, gelten deshalb als Ressourcenfresser und als schwerfällig, wenn es um die agile Einführung neuer Technologien wie das IoT oder KI geht.