AWS und Spring AI bündeln Kräfte, um autonome Java-Agenten mit Amazon Bedrock AgentCore in die Produktion zu bringen

Amazon Web Services hat einen technischen Leitfaden veröffentlicht, der zeigt, wie Java-Teams autonome KI-Agenten in der Produktion mit Spring AI in Kombination mit Amazon Bedrock AgentCore über das Open-Source-Projekt spring-ai-agentcore erstellen können. Das Ziel ist, ein konkretes Problem zu lösen: Agent-Frameworks liefern standardmäßig keine Skalierbarkeit, Governance, Sicherheit und Betrieb.

Java bleibt eine der am häufigsten verwendeten Sprachen in Unternehmenssoftware. Teams verfügen bereits über CI/CD-Pipelines, Betriebserfahrung und etablierte Standards rund um die JVM. Spring AI bringt KI-Fähigkeiten in diese Umgebung durch Muster, die im Spring-Ökosystem vertraut sind – Autokonfiguration, Dependency Injection und komponierbare Advisors.

Was einen Agenten von einem Chatbot unterscheidet

Ein Chat-Completion-Aufruf kann Text generieren, entscheidet aber nicht über den nächsten Schritt, greift nicht auf externe Systeme zu und erinnert sich nicht daran, was gestern passiert ist. Ein Agent vereint drei Fähigkeiten: Planung, Tool-Nutzung und Gedächtnis. Eine RAG-Anwendung hat begrenzte Tool-Nutzung (nur Retrieval), aber keine Planungsschleife. Der Agent arbeitet in einer zielgerichteten Schleife, bis er die Aufgabe abschließt oder feststellt, dass er nicht fortfahren kann.

Die vorgestellte Referenzarchitektur umfasst 11 Stufen. Ein Client übermittelt ein Dokument und eine Frage. Die Anfrage durchläuft ein Runtime-Gateway zur Authentifizierung und Ratenbegrenzung, dann Input-Guardrails, die schädliche Inhalte filtern. Ein Router klassifiziert das Dokument und leitet es an einen spezialisierten Agenten weiter, der seinen Ablauf plant und bei Bedarf Tools, das Foundation-Modell von Bedrock, Gedächtnis und eine Rules Engine aufruft.

Verwaltete Infrastruktur und Governance

Ergebnisse mit geringer Konfidenz oder markierte Ergebnisse gehen an eine Human-Review-Queue, bevor die fundierte Antwort an den Client zurückgeht. Resilienz, Observability, Logging und Least-Privilege-Berechtigungen über AWS Identity and Access Management (IAM) gelten durchgängig für die gesamte Pipeline.

Amazon Bedrock AgentCore ist die Plattform, die diesen Betrieb in großem Maßstab trägt. Sie ist framework- und modellagnostisch: Das Team bringt sein bevorzugtes Agent-Framework und Foundation-Modell mit. Die Plattform bietet die verwaltete Runtime, Gedächtnis, Browser-Automatisierung, Code-Ausführung und Identitätsverwaltung, die für die Produktion erforderlich sind.

Zwei Referenzsysteme

Der Leitfaden beschreibt zwei Implementierungssysteme. Das erste ist ein Single-Agent-Reiseassistent, der Tool-Aufrufe und Gedächtnis demonstriert. Das zweite ist ein Multi-Agent-System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP), das zeigt, wie spezialisierte Agenten, eine Rules Engine und Alerts zusammenwirken.

Für Java-Entwickler besteht der Ansatz darin, dieselben Idiome zu verwenden, die sie bereits für REST-APIs, Sicherheit und Datenzugriff einsetzen. Der Beispielcode ist im aws-samples-Repository auf GitHub verfügbar, und das Projekt spring-ai-agentcore wird von der Spring-AI-Community gepflegt.