Let's learn about the Model Context Protocol (MCP), a cutting-edge framework designed to standardize interactions between AI models and client applications. Through this beginner-friendly session, Sandra will introduce you to MCP and guide you through creating your first MCP server with Langchain4j and Quarkus.

Ever wonder what the heck AI agents are? This short session breaks down how tools (function-calling) and reasoning models combine to form agents, ie, intelligent entities that can complete tasks on their own. We’ll start by clarifying what tools are, then show how agents build on that concept using LangChain4j.

Dans cette session, nous commencerons d’abord par définir ce que sont les agents, ou tout du moins ce qui rends un système “agentique”. Nous expliquerons quelles sont les limites des LLMs. Ensuite, au travers d’exemples concrets, nous implémenterons différents agents en Java, en utilisant le framework LangChain4j et Agent Development Kit (ADK) pour Java, pour illustrer certains patterns typiques des agents et pour comprendre comment aller plus loin qu’un simple appel à un LLM pour obtenir des réponses qui répondront aux besoins de vos utilisateurs, voire même pour déclencher des actions avec le système environnant. Et si vous souhaitez également en apprendre plus sur ces mystérieux acronymes que sont MCP (Model Context Protocol) ou A2A (Agent to Agent protocol), vous êtes au bon endroit !

Etes vous prêt pour la prochaine hype des agents ? Venez le découvrir dans cette session !

A propos du talk : Les agents IA sont des programmes qui agissent de manière autonome : pour cela, ils doivent être capables de communiquer de manière programmatique avec une IA, et d'effectuer des actions.Dans cette session, allons voir:Les Structured Outputs : comment obliger une IA à répondre en suivant un schéma JSON, de manière à pouvoir mapper ce résultat avec des objet JavaLe Function Calling : comment définir et appeler des functions Java depuis un modèle IAMCP: le nouveau protocole qui standardise comment les LLM communiquent avec différentes sources de données et outilsNous utiliserons le code, les démos et la documentation que j'ai réalisés pour implémenter ces fonctionnalités dans LangChain4j en utilisant le tout nouveau SDK Java développé par OpenAI.