🎉 Встречаем Spring AI Agents и Spring AI Bench

Java-разработчикам теперь доступен мощный инструментарий для работы с агентными ИИ-системами: Spring AI представила проекты Agents и Bench.

В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим, как первый обеспечивает удобную абстракцию для работы с CLI ИИ-агентами, а второй — предлагает реалистичные бенчмарки для оценки их эффективности в задачах enterprise-разработки.

📚 Читать на Хабр: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/965294/

Model Context Protocol в Spring AI - новое видео

➡️ YouTube | RuTube | VK Видео

#kotlin #spring #ai Протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP) — это открытый стандарт, разработанный и представленный компанией Anthropic 25 ноября 2024 года. Основная цель MCP — создание унифицированного протокола взаимодействия между большими языковыми моделями (LLM) и внешними источниками данных и инструментами. MCP унифицирует определения вызовов интерфейса для доступа к возможностям различных инструментов.

Статья по теме: https://devmark.ru/article/spring-ai-mcp
Пример mcp-сервера: https://github.com/devmarkru/mcp-server-example
Пример mcp-клиента: https://github.com/devmarkru/mcp-client-example

🔥 В Spring 7 завезли нативное версионирование API

База нововведения — ApiVersionStrategy. Он понимает, где искать версию (header, query, media type или путь), умеет её парсить как семантическую, знает поддерживаемый диапазон и может автоматически выставлять Deprecation/Sunset-заголовки. То есть вместо самодельных фильтров теперь есть один официальный механизм.

В контроллерах появляется новый атрибут version:

@GetMapping(path = "/account/{id}", version = "1.1")
public Account get() { ... }

Хочешь гибкости — прописываешь "1.1+", и метод будет жить до тех пор, пока ты явно не создашь новую версию. Функциональные эндпоинты тоже подтянулись — у них теперь есть предикат version("1.2").

На клиентской стороне — ApiVersionInserter, который один раз настраиваешь:

RestClient client = RestClient.builder()
    .baseUrl("http://localhost:8080")
    .apiVersionInserter(ApiVersionInserter.useHeader("API-Version"))
    .build();

// И дальше только версия
client.get().uri("/account/1")
    .apiVersion(1.1)
    .retrieve()
    .body(Account.class);

Тестовые клиенты работают по той же логике.

Статья на Хабр "Нативный API Versioning в Spring 7: долгожданная официальная поддержка"
Демо-проект с тестами и примерами
Документация

Релиз Spring Boot 4!

На прошлой неделе вышел Spring 7 и почти сразу после этого на днях в Spring Initializr стал доступен Spring Boot 4. Пора обновляться, господа!

Напомню, что одной из интересных фишек является версионирование rest-запросов. То, что раньше все делали самостоятельно через сегменты урла или через заголовки, теперь работает из коробки.

Если вы будете генерить проект на Java, то есть возможно подключить Java 25. Если же вы пишете на Kotlin - то почему-то даже при выборе Java 25, в проекте будет указана Java 24. Однако при этом наконец-то подключается не Kotlin 1.9, а Kotlin 2.2:

plugins {
  kotlin("jvm") version "2.2.21"
  kotlin("plugin.spring") version "2.2.21"
  id("org.springframework.boot") version "4.0.0"
  id("io.spring.dependency-management") version "1.1.7"
}

#spring #java

Ускоряем Spring-сервис одной настройкой

На недавно прошедшем митапе от Мир.Platform был интересный доклад про виртуальные потоки в Java и Spring.

Запись трансляции с митапа.

Если вкратце, то достаточно в конфиге выставить один параметр, и приложение, написанное на Spring и Tomcat, начинает работать так же шустро, как и неблокирующий WebFlux/Netty (даже чуть быстрее). При этом вообще никак не надо модифицировать обычный, "синхронный" код.

Вот что надо прописать в application.properties:

spring.threads.virtual.enabled=true

Минимальные требования: Java 21 и Spring Boot 3.2. Но ещё лучше это будет работать на новом Spring Boot 4 и Java 25.

#spring #java

Дорогие друзья!

Именно уходящий 2025 год привнёс в нашу повседневную практику разработки искусственный интеллект. Он перешёл из разряда инструмента для энтузиастов в разряд инструментов для промышленного использования. Во многом это произошло благодаря cli-агентам, работающим напрямую с проектом, а также MCP. Я даже показывал в одном из своих видео, как агент самостоятельно решает типовые задачи на уровне джуна и гарантирует компиляцию кода. Многие отечественные компании активно внедряют ИИ в свои повседневные практики. И это меняет рынок труда.

Темпы развития современных технологий поистине впечатляют. Поэтому с нетерпением ждём, что принесёт нам Новый 2026 год с точки зрения технологий. Будут ли ещё значимые изменения в индустрии разработки? Появятся ли ещё более высокоуровневые и удобные инструменты? Сохранятся ли вообще языки программирования для прикладного ПО или будет некий универсальный мета-язык, специально заточенный под LLM? Ответы на все эти вопросы мы узнаем уже совсем скоро!

Буквально через несколько часов наступит Новый Год и я хочу нам пожелать шагать в ногу со временем и быть готовыми к хорошим переменам и изменению привычных подходов.

Всех с праздником! С Новым 2026 годом!!! 🍾🥂🎄

Следующие два года в сфере разработки программного обеспечения

Хочу поделиться с вами статьёй The Next Two Years of Software Engineering. Её автор — Эдди Османи — инженер-программист в Google, работает над Google Cloud и Gemini. Мне кажется, эта статья сильно перекликается с моим прошлым постом. В том новогоднем поздравлении я попытался обозначить вопросы нашей индустрии, над которыми стоит подумать.

А если вам удобнее читать на русском, то перевод статьи Османи доступен у меня на сайте.

#ai

MCP-сервер Idea улучшает работу coding агентов

Читайте в моей новой статье о том, как активировать встроенный в Idea (а значит и в OpenIDE) MCP-сервер, как подключиться к нему из cli-агентов (Claude или Qwen Code) и какие методы доступны из коробки.

Эти методы значительно ускоряют и улучшают работу агентов, т.к. парсинг кода происходит с помощью IDE и на это не тратятся драгоценные токены и время.

А также вы узнаете, какой плагин в IDE можно поставить, чтобы расширить список доступных mcp-методов в два раза.

#qwen #openide #ai #mcp #amplicode

Qwen Code CLI: разработка restful-сервиса на Java и Spring - новое видео

➡️ YouTube | RuTube | VK Видео

В этом видео вы узнаете как можно разрабатывать современные приложения на Java и Spring с помощью консольного агента Qwen Code. Также я покажу как подключить к Qwen Code MCP-сервер OpenIDE (или IntelliJ IDEA). И ещё мы рассмотрим как плагин Amplicode улучшает и ускоряет работу Qwen Code за счёт дополнительных MCP-методов.

Если вдруг захотите купить подписку на Amplicode PRO, то вот вам промокод на скидку: devmark_ru_2026

#qwen #spring #java #openide #amplicode #ai #mcp

Новый язык программирования от Андрея Бреслава!

23 февраля вышла альфа-версия проекта Codespeak за номером 0.3.1. Этот проект позиционируется как язык программирования нового поколения, рассчитанный специально на разработку с помощью LLM. Вдвойне примечательно, что автор проекта - Андрей Бреслав, который известен как создатель Kotlin. Уж кто-кто, а он знает толк в языках программирования)

Изначально Андрей анонсировал свой новый проект ещё весной прошлого года. С тех пор я наблюдаю за проектом, т.к. сама концепция показалась мне интересной. Бреслав в одном из подкастов говорил, что сейчас, в эпоху вайб кодинга, основная проблема - это чёткая постановка задачи перед LLM и устранение двусмысленностей. Он утверждает, что теперь язык программирования как никогда становится наиболее близок к естественному английскому языку.

Что же мы имеем на текущий момент? Как я понял, Codespeak является обёрткой над моделями Anthropic (т.к. требует их Api-Key) и позволяет вносить изменения в исходники через изменение спецификации. То есть вы пишете некую markdown-спецификацию и codespeak приводит исходники в соответствие с этой спецификацией. Это напоминает принцип "Api First", когда вы сначала определяете публичные API, а потом по ним уже делаете реализацию. Только здесь мы идём ещё дальше, расширяя действие спецификаций на весь код.

Если кто-то из вас уже успел попробовать CodeSpeak в деле - поделитесь в комментах своими впечатлениями.

#ai #codespeak #anthropic

🚀 Вышла Java 26 (JDK 26)

👉 Полный список изменений:
https://jdk.java.net/26/release-notes

Релиз получился компактным — всего около 10 JEP, но с упором на производительность, безопасность и «чистку» платформы

JEP 517 — HTTP/3 в HttpClient
В стандартный HTTP-клиент добавили поддержку HTTP/3. Это даёт меньшую задержку и лучшее поведение в нестабильных сетях, при этом остаётся fallback на HTTP/2.

JEP 500 — “final значит final”
Java начинает запрещать изменение final полей через reflection. Пока это предупреждения, но дальше будет жёсткое ограничение — важный шаг к безопасности и оптимизациям JVM.

JEP 516 — AOT-кэш для любого GC
Ahead-of-Time кэш теперь работает независимо от сборщика мусора, включая ZGC. Это упрощает использование и ускоряет старт приложений за счёт повторного использования подготовленного состояния.

JEP 522 — ускорение G1 GC
Сделали так, чтобы внутри G1 было меньше блокировок между потоками. За счёт этого потоки реже мешают друг другу, и приложение в целом работает быстрее, особенно под высокой нагрузкой.

JEP 504 — удаление Applet API
Applet API окончательно удалён после долгого процесса отказа от него. Это очередной шаг по избавлению от legacy и упрощению платформы.

Preview / incubator (движение платформы вперёд)
Structured Concurrency (JEP 525), Lazy Constants (JEP 526), Vector API (JEP 529) и primitive patterns (JEP 530) продолжают эволюцию языка и JVM. Это пока не production-фичи, но они задают направление развития Java.

А что вас порадовало больше всего в новом релизе?

#java #jdk #release

OpenAI закрывает Sora

Несколько дней назад OpenAI объявила о закрытии Sora. Это был их самый хайповый AI-продукт после ChatGPT для генерации видео и картинок.

Причина банальна: экономика не сошлась. Генерация видео оказалась слишком дорогой, а пользовательский интерес быстро просел. В итоге продукт с огромным хайпом не смог стать устойчивым бизнесом.

Параллельно OpenAI перераспределяет ресурсы: вместо потребительского видео — фокус на кодинг и агентные системы. Показательный кейс: даже технологически впечатляющий продукт умирает, если вложения не окупаются. AI-видео пока остаётся больше демо, чем бизнесом.

Я активно пользовался Sora для генерации картинок. Для меня это была первая нейросеть, которая могла генерировать читаемые надписи на русском языке без ошибок. А вот с видео как-то не сложилось. Сколько я ни пытался описывать конкретные сцены - получался какой-то несвязанный slop и нужно было потратить не один час (учитывая, что генерация занимает заметное время), чтобы привести это в согласованный вид.

Кроме того, у Sora какой-то напрочь кривой UI, который постоянно глючит и пытается тебя перекидывать на другие разделы. И ещё там был довольно скудный набор соотношений сторон (3:4, 4:3 и 1:1).

Штош, окончательно переходим в nano banana от Gemini.

#news #openai #ai #sora