Teknolojiler

GitHub, bağımsız yapay zekâ ajanları geliştirmek için Java dilinde Copilot SDK’yı kullanıma sundu

GitHub, sunucu tarafındaki Java uygulamalarının Copilot ajanları için oturumlar oluşturmasına, araçları kaydetmesine, istemler göndermesine ve yapılandırılmış yanıtlar almasına olanak tanıyan Copilot SDK for Java kütüphanesini kullanıma sundu. Kütüphane şu anda önizleme sürümü olarak sunuluyor ve Jakarta EE ile Spring ortamlarını ve BYOK seçeneğini destekliyor.

2026-08-10
3 dk okuma
17 görüntülenme
فريق تحرير certi.news
GitHub, bağımsız yapay zekâ ajanları geliştirmek için Java dilinde Copilot SDK’yı kullanıma sundu

GitHub, sunucu tarafındaki Java uygulamalarının Copilot ajanlarını programlı olarak yönetmesini sağlayan Copilot SDK for Java istemci kütüphanesini duyurdu. Kütüphane; ajan oturumları oluşturmayı, araçları kaydetmeyi, istemler göndermeyi ve yapılandırılmış yanıtlar almayı mümkün kılıyor. GitHub, kütüphanenin Java çerçevelerinden bağımsız olacak şekilde tasarlandığını ve BYOK seçeneğini desteklediğini belirtiyor; bu da kütüphaneyi tek bir yapay zekâ sağlayıcısına bağlı olmaktan çıkarıyor.

Kütüphane, kurumsal uygulamalardaki Java geliştiricilerini hedefliyor ve Jakarta EE ile Spring dâhil sunucu ortamlarında çalışıyor. Belirli bir çerçeveye bağlı bir yaklaşım dayatmak yerine CompletableFuture, açıklama ekleri, lambda ifadeleri ve sanal iş parçacıkları gibi Java geliştiricilerinin aşina olduğu arayüzleri kullanıyor.

Kullanılabilirlik ve gereksinimler

Kütüphane şu anda 1.0.7-preview.1 sürümüyle Maven bağımlılığı olarak sunuluyor. Kullanmak için gerekenler şunlar:

  • JDK 17 veya JDK 25; sanal iş parçacıklarından ve diğer modern özelliklerden yararlanmak için JDK 25 kullanılması öneriliyor.
  • Maven 3.9 veya daha yeni bir sürüm.
  • Etkin bir Copilot aboneliğine sahip GitHub hesabı.
  • Yerel olarak, 1.0.71 veya daha yeni bir sürüme sahip Copilot CLI kurulumu.

GitHub’ın yazısı, kaynak kodu denemek üzere sunulan Jakarta EE 11 tabanlı eksiksiz bir örnek uygulama gösteriyor. Şirket ayrıca geliştiricilerin seçtikleri Java çerçeveleri ve kütüphanelerini kullanarak kendi ajanlarını oluşturabileceklerini vurguluyor.

Emlak taleplerini yönetmeye yönelik örnek uygulama

Örnek, emlak sektöründe potansiyel müşterileri yönetmeye yönelik bir uygulama kullanıyor. Müşteri, Londra’da üç yatak odalı ve fiyatı 800 bin İngiliz sterlininin altında bir ev aramak gibi bir talep gönderdiğinde sistem, talebi belirli bir iş akışı içinde işlemek üzere sanal bir iş parçacığında yalıtılmış bir Copilot ajanı oluşturuyor.

Uygulama, ajanların araçları çağırması sırasında ilerlemelerinin izlenebilmesini sağlamak amacıyla sunucudan tarayıcıya gerçek zamanlı durum güncellemeleri göndermek için Jakarta WebSocket kullanıyor. Aynı anda birden fazla talep de gönderilebiliyor; her talep kendi Copilot oturumu içinde bağımsız olarak işleniyor.

Araçları tanımlama ve yönetme

Kütüphane, modelin çağırabileceği araçları tanımlamak için @CopilotTool arayüzünü sunuyor. Geliştirici normal Java yöntemini tanımlarken kütüphane JSON şemasının oluşturulmasını, bağımsız değişkenlerin ayrıştırılmasını ve çağrının dağıtılmasını üstleniyor. Modelin kendisinden hangi değerin beklendiğini bilmesi için her bağımsız değişkeni açıklamak üzere @CopilotToolParam kullanılabiliyor.

Bu açıklama eki arayüzü şu anda deneysel olduğundan, Maven yapılandırmasında kütüphanenin açıklama eki işleyicileri yoluna kaydedilmesinin yanı sıra -Acopilot.experimental.allowed=true derleyici seçeneğiyle deneysel SDK arayüzlerinin etkinleştirilmesi gerekiyor. İşleme, derleme sırasında araç meta verileri oluşturuyor.

Açıklama eklerine ek olarak araçlar, ToolDefinition.from(...) kullanılarak lambda yöntemiyle doğrudan kullanım noktasında tanımlanabiliyor. Bu, özel bir yöntem olmadan araç oluşturulmasına olanak tanıyor. Ayrıca overridesBuiltInTool(true) seçeneği, yerleşik bir aracı özel davranışla değiştirme imkânı sunuyor. Araçlar, ajan mantığından ayrı sınıflara da yerleştirilebilir ve ToolDefinition.fromObject aracılığıyla kaydedilebilir.

Mesajlar ve ajan iş akışı

SDK, SystemMessageMode.CUSTOMIZE aracılığıyla sistem mesajının özelleştirilmesine, belirli bölümlerin değiştirilmesine ve güvenlik önlemleri de dâhil olmak üzere mesajın geri kalanının korunmasına olanak tanıyor. Ayrıca varsayılan sistem mesajını değiştirmeden içeriğe ekleme yapmak için APPEND modu sunuluyor.

Ajanın eksiksiz iş akışı sendAndWait(...) üzerinden başlatılıyor. İstem gönderildiğinde model düşünebiliyor, kaydedilmiş araçları birkaç kez çağırabiliyor ve ardından nihai sonucu döndürebiliyor. Kütüphane ise görev tamamlanana kadar araç sonuçlarını modele iletiyor. Sanal iş parçacıkları, sonuç beklenirken geleneksel bir iş parçacığı tüketmeden get() üzerinden beklemeye olanak tanıyor. session.on(...) da oturumdan yayılan olaylarla ilgilenme imkânı sunuyor.

Haber kaynağı
ف
Yazar

فريق تحرير certi.news

Aynı kategoride

Bunlar da ilginizi çekebilir

Tüm haberleri gör