Spring 之父的新作品：讓 Java 工程師不用羨慕 Python 的 AI Agent 框架

嗨，我是凱文大叔。

先說個電子報的小更新：這期開始，電子報系統多了「工商區塊」——
你會在文章中間看到一張綠色卡片，那就是了。
廣告會長得像廣告，和正文清楚區隔，可以放心跳過。
老實說也有點私心：這份電子報的伺服器都是我自己租的，
希望以後能接到真的廣告，讓它至少付得起自己的房租。
有適合這群讀者的產品或服務想合作，直接回信給我就可以。

接著報告正事：今年的 iThome 鐵人賽，我準備了一個 30 天的系列，
主題是用 Embabel 在 JVM 上打造企業級 AI Agent，
最後會完成一個「用自然語言就能生成 Dashboard」的前後端專案。

開賽前，先用這封信回答一個問題：

Embabel 到底是什麼？

一個為 JVM 而生的 Agent 框架

Embabel 是 Spring 之父 Rod Johnson 創立的開源 Agent 框架，
目標很直接：讓 Java / Kotlin 團隊不必砍掉重練、換語言、重寫系統，
就能在既有的 Spring 生態系裡寫出可維運的 AI Agent。

多數 Agent 框架的做法，是讓 LLM 一邊思考一邊決定下一步（ReAct 式的自主迴圈）。
Demo 很好看，但放進企業系統就會遇到老問題：
流程不可預測、無法解釋每一步為什麼發生、出錯時只能重試或人工介入。

Embabel 選了另一條路，它把三件事分開：

• 演算法管邏輯：借用遊戲 AI 領域成熟的 GOAP（目標導向行動規劃），
  把工作拆成一個個 Action，用最短路徑演算法算出達成 Goal 的最佳路徑。
  決定「下一步做什麼」的是 100% 確定的演算法，不是模型的即興發揮。
• LLM 管溝通：摘要、判斷、草擬文案這些模型擅長的事交給模型；
  金額、次數、資格這些該精準的數字，仍由 Java 程式計算。
• 權重管偏好：哪條路便宜、哪條路塞車，用成本調控。
  某個 API 掛掉時，成本瞬間飆高，規劃器會自動重新規劃改走別條路，
  不需要事先寫一堆 if-else 降級邏輯。

寫起來也很 Spring：用 @Agent、@Action、@AchievesGoal 這些註解描述流程，
搭配型別安全的領域物件，Agent 的每一步都能被測試、追蹤與驗收。

如果你是 Java 工程師，看到這裡應該會有一種熟悉感——
這正是當年 Spring 對企業開發做過的事：把不可控的東西，變成有紀律的工程。

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但後端只是故事的一半

Agent 會思考、會規劃之後，下一個問題馬上出現：

AI 產生的結果，前端要怎麼呈現？

總不能讓 AI 直接產生任意的前端程式碼吧？

這就是系列後半段的主角：json-render。