A GitHub anunciou o Copilot SDK for Java, uma biblioteca cliente que permite que aplicações Java em servidores controlem agentes do Copilot programaticamente, criando sessões para agentes, registrando ferramentas, enviando prompts e recebendo respostas estruturadas. A GitHub afirma que a biblioteca foi projetada para ser independente de frameworks Java e também oferece suporte à opção BYOK, o que a torna não vinculada a um único fornecedor de inteligência artificial.
A biblioteca é destinada a desenvolvedores Java em aplicações corporativas e funciona em ambientes de servidor, incluindo Jakarta EE e Spring. Ela utiliza interfaces familiares aos desenvolvedores Java, como CompletableFuture, anotações, lambdas e threads virtuais, em vez de impor uma abordagem vinculada a um framework específico.
Disponibilidade e requisitos
A biblioteca está atualmente disponível como uma dependência do Maven, na versão 1.0.7-preview.1. Para utilizá-la, são necessários:
- JDK 17 ou JDK 25, com recomendação de usar o JDK 25 para aproveitar as threads virtuais e outros recursos modernos.
- Maven 3.9 ou posterior.
- Uma conta da GitHub com uma assinatura ativa do Copilot.
- Copilot CLI instalado localmente, na versão 1.0.71 ou posterior.
A publicação da GitHub apresenta uma aplicação de exemplo completa construída com Jakarta EE 11, com o código-fonte disponibilizado para experimentação. A empresa também confirma que os desenvolvedores podem criar seus próprios agentes usando os frameworks e as bibliotecas Java de sua escolha.
Aplicação de exemplo para gerenciamento de solicitações imobiliárias
O exemplo utiliza uma aplicação para gerenciar leads no setor imobiliário. Quando um cliente envia uma solicitação, como procurar uma casa de três quartos em Londres por menos de 800 mil libras esterlinas, o sistema cria um agente isolado do Copilot em uma thread virtual para processar a solicitação dentro de um fluxo de trabalho definido.
A aplicação utiliza Jakarta WebSocket para enviar atualizações de status em tempo real do servidor para o navegador, permitindo acompanhar o progresso dos agentes enquanto eles invocam ferramentas. Também é possível enviar várias solicitações ao mesmo tempo, de modo que cada solicitação seja processada de forma independente em sua própria sessão do Copilot.
Definição e gerenciamento de ferramentas
A biblioteca oferece a interface @CopilotTool para definir as ferramentas que o modelo pode invocar. O desenvolvedor define o método Java comum, enquanto a biblioteca cria o esquema JSON, analisa os argumentos e distribui a chamada. É possível usar @CopilotToolParam para descrever cada argumento, para que o modelo saiba qual valor é necessário.
Essa interface de anotações é atualmente experimental. Por isso, as interfaces experimentais do SDK devem ser ativadas por meio da opção do compilador -Acopilot.experimental.allowed=true, além do registro da biblioteca no caminho dos processadores de anotações na configuração do Maven. O processamento gera metadados das ferramentas durante o processo de compilação.
Além das anotações, as ferramentas podem ser definidas diretamente no local de uso por meio de uma abordagem com lambda usando ToolDefinition.from(...). Isso permite criar uma ferramenta sem um método dedicado, enquanto a opção overridesBuiltInTool(true) oferece uma forma de substituir uma ferramenta integrada por um comportamento personalizado. Também é possível colocar as ferramentas em classes separadas da lógica do agente e registrá-las por meio de ToolDefinition.fromObject.
Mensagens e ciclo de trabalho do agente
O SDK permite personalizar a mensagem do sistema por meio de SystemMessageMode.CUSTOMIZE, substituindo seções específicas e mantendo o restante da mensagem, incluindo as barreiras de segurança. Ele também oferece o modo APPEND para adicionar conteúdo à mensagem padrão do sistema sem substituí-la.
O ciclo de trabalho completo do agente começa com sendAndWait(...). Ao enviar o prompt, o modelo pode raciocinar e invocar as ferramentas registradas várias vezes antes de retornar o resultado final, enquanto a biblioteca encaminha os resultados das ferramentas ao modelo até a conclusão da tarefa. As threads virtuais permitem aguardar por meio de get() sem consumir uma thread tradicional enquanto o resultado é aguardado. session.on(...) também permite lidar com os eventos emitidos pela sessão.