Как создать AI‑агента на Java: связка Spring AI + MCP

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. sproshchaev 14 минут назад Как создать AI‑агента на Java: связка Spring AI + MCP Средний 15 мин 715 Блог компании OTUS Java * Искусственный интеллект Карьера в IT-индустрии Туториал Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье расскажу про то, как Java и Spring за последний год заметно подтянулись в теме, где долго и заслуженно лидировал Python, — продакшен AI‑агентов. Сразу обозначу позицию, чтобы не было разночтений. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры.

Как Java‑разработчик я искренне благодарен Python. Именно Python дал экосистему, которой в Java не хватало, и годами позволял решать AI‑задачи там, где на Java это было бы медленно и неудобно. Речь ниже не про «кто кого», а про то, что у нас, джавистов, появился ещё один рабочий вариант.

Технические детали

Если у вас в проде Spring Boot, а каждая «умная» фича приезжает отдельным сервисом со своим деплоем и дежурствами, — то это статья про то, как часть такой логики можно держать прямо в своём JVM‑процессе. Не вместо Python, а там, где так удобнее. Несколько лет подряд расклад был привычный.

Хочешь добавить в продукт что‑то «умное» — берёшь Python. Там LangChain, LlamaIndex и вся быстро растущая экосистема, там все примеры из интернета, и это было абсолютно разумно: в Java на тот момент такой экосистемы просто не было. Помню, как однажды мы выкатывали в FinTech‑продукте маленькую фичу с LLM.

Она приехала отдельным сервисом на Python: свой деплой, свой контур безопасности, свой стек наблюдаемости, свои дежурства. Фича была на три экрана кода, а сопровождение — как у полноценного сервиса. И это не претензия к Python, а просто стоимость второго параллельного стека рядом с основным бэкендом — особенно ощутимая там, где всё зарегулировано.

Отраслевые последствия

И вот что поменялось к июню 2026-го. Главное — изменилось не столько качество самих LLM, сколько зрелость Java‑инфраструктуры вокруг них. Если раньше Java‑разработчики чаще интегрировали модели через отдельный Python‑сервис, то сегодня многие из этих задач можно решать внутри привычного Spring‑стека — и именно об этом статья.

Маркер зрелости: 12 июня вышел Spring AI 2. 0 GA — релиз, в котором одним из центральных нововведений стала глубокая интеграция с MCP, и который ориентирован на Spring Boot 4. Тезис, который я хочу разобрать (и с которым, предупреждаю, можно спорить): логика принятия решений и выбор инструментов остаются за LLM, и тут ничего не меняется.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.