文章摘要
【关 键 词】 开源平台、AI代理、云原生、JVM生态、企业级AI
Eclipse基金会近期推出的“代理定义语言”（ADL）成为其开源平台Eclipse LMOS的核心组件，旨在通过结构化、模型无关的方式简化AI行为定义，无需编写代码。LMOS项目原生支持Kubernetes/Istio，面向JVM生态，挑战以Python为主的闭源企业AI技术栈。其前身是德国电信的生产级实践，后经Eclipse孵化开源，采用Apache-2.0许可证。
技术收敛是LMOS的核心设计理念。企业无需抛弃既有的云原生微服务架构和JVM技术栈，即可集成AI能力。德国电信的实践表明，沿用Kotlin和现有DevOps流程能显著降低迁移成本。例如，客服机器人Frag Magenta在10个国家部署后，月均处理450万次会话，转人工率下降38%。开发周期从最初的30天压缩至1-2天，凸显了复用现有资源的效率优势。
ADL的创新在于替代传统提示词工程。它允许业务团队通过领域专用语言（DSL）定义代理行为，支持版本控制和审计，解决了自然语言提示难以追踪的痛点。结合ARC Agent Framework（基于JVM/Kotlin）和LMOS平台层（云原生编排），系统形成三模块协同架构：ADL负责逻辑定义，ARC处理API集成，LMOS管理生命周期和可观测性。
平台设计还借鉴了W3C标准和去中心化技术（如Matter/Thread），通过LMOS协议实现代理间的发现与通信。尽管面临MCP、A2A等新兴标准的竞争，LMOS的差异化在于深度融入企业现有云原生栈，而非另起炉灶。例如，其Operator机制直接对接Kubernetes，支持通过kubectl命令管理代理，避免容器无序膨胀（如某些评测工具需25个容器支撑单行代码）。
Eclipse LMOS的终极目标是弥合Python阵营的敏捷创新与JVM世界的企业级稳健需求。执行董事Mike Milinkovich强调，该平台为构建透明、可扩展的代理系统提供了开源基础。通过将AI能力嫁接至成熟基础设施，企业无需重组团队或重构技术栈，即可实现代理的快速迭代与生产部署，这或许是AI代理规模化落地的关键转折点。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
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