Torsten Schippel · Java Enterprise · AI Agents

Where Java Enterprise
meets AI Agents.

Ich bringe KI-Agenten in bestehende Java-Systeme — ohne Rewrite, ohne Plattformwechsel. Über 20 Jahre Enterprise-Architektur, seit 2025 konsequent auf der JVM mit LangChain4j, Spring AI und MCP. Java Enterprise seit 1996, heute AI-Agenten auf der JVM.

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  • Java Enterprise seit 1996
  • Remote (Deutschland/EU)
  • Hamburg

Die Leitidee

90 % der Produktionsreife eines Agenten sind verteiltes System, nicht KI.

Transaktionen, Idempotenz, Audit, Berechtigungen, menschliche Freigabe. Genau dort entscheidet sich, ob ein Agent Demo oder Produktion ist — und genau dort fehlt den meisten Agent-Frameworks die Erfahrung aus dem klassischen Enterprise.

Transaktionen Tool-Aufrufe brauchen denselben Schutz wie Datenbankzugriffe.
Idempotenz Ein Agent darf nicht zweimal handeln, nur weil ein Retry passiert.
Audit Jede Entscheidung muss nachvollziehbar und unveränderbar sein.
Freigabe Der Mensch entscheidet dort, wo es teuer oder sensibel wird.

Über mich

Java seit 1996. Agenten seit 2025.

Seit 1996 schreibe ich Java. Acht Jahre davon habe ich bei Dürr Systems Manufacturing Execution Systems modernisiert: JBoss nach WildFly, Stored Procedures nach Java, Monolithen in Container. Davor Core-Banking bei der GAD, davor PKI und Smartcards. Diese Systeme waren nie grün auf der Wiese. Sie mussten laufen, während sie sich veränderten.

Seit 2025 liegt mein Fokus auf Agenten. Nicht auf dem nächsten Chat-Fenster, sondern auf der Frage, warum Agenten in der Produktion scheitern: Sie kennen keine Transaktionen, keine Idempotenz, keinen Audit-Trail, keine Freigabe. Das ist kein KI-Problem. Es ist das Problem, an dem ich zwanzig Jahre gearbeitet habe.

Deshalb baue ich auf der JVM. Nicht weil Java neu ist, sondern weil dort die Systeme laufen, die bleiben. Where Java Enterprise meets AI Agents: Das Bestehende wird mehr, nicht ersetzt.

Ich arbeite als Einzelner, nicht als Agentur. Kurze Wege, direkte Kommunikation, Code statt Foliensatz. Vor-Ort-Termine in Norddeutschland, ansonsten remote.

Ich entwickle mit KI-Unterstützung (Claude Code, OpenCode, GitHub Copilot) — aber mit menschlicher Verantwortung: Architektur, Review und Code-Qualität bleiben bei mir.

Torsten Schippel · Hamburg

Erfahrung

Von Java 1.1 bis Agentic AI.

Berufliche Stationen von Core-Banking und MES bis Agentic AI.

2024 – heute · AI-Spezialisierung MCP, LangChain4j, Spring AI, agentenbasierte Entwicklung, AI-gestützte Workflows.
2016 – 2024 · Dürr Systems AG Senior Java Entwickler & Architekt: MES-Modernisierung, WildFly/JBoss, Kafka, AWS, OAuth.
2005 – 2008 · GAD / Atruvia Core-Banking, WebSphere, Oracle, Kreditprozesse nach MaK/MaRISK.
2004 – 2005 · bios / Alldata / Wintershall Host-Anbindung, J2EE, UI-Migration, Schulungen.
1996 – 2002 · Smartcards, PKI, Sicherheitslösungen Java, Swing, TCOS, Biometrie- und Personalisierungsverarbeitung.

Enterprise & Architektur

  • Java 1.1–21
  • Spring Boot
  • Quarkus
  • Jakarta EE / JEE
  • WildFly / JBoss
  • Tomcat
  • WebSphere
  • Maven / Gradle

KI & Agentic Systems

  • LangChain4j
  • Spring AI
  • MCP
  • RAG
  • Prompt / Context Engineering
  • GitHub Copilot
  • Claude Code
  • OpenCode
  • Gemini CLI

Cloud, Integration & Security

  • Docker
  • Kubernetes
  • Helm
  • ArgoCD
  • AWS
  • Azure
  • Kafka
  • REST / OpenAPI
  • GraphQL
  • Keycloak
  • OAuth2 / OIDC
  • PKI

Daten & Domänen

  • PostgreSQL
  • MS SQL Server
  • DB2
  • MongoDB
  • Redis
  • Flyway
  • MES / Industrie
  • Core-Banking
  • Legacy-Modernisierung

Eigene Projekte

Im Code nachprüfbar.

Kein Repository-Katalog. Zwei eigene Projekte, die zusammen eine Plattform ergeben: die Agenten-Runtime und die drei Stufen der Orchestrierung.

Eigene Referenzprojekte und GitHub-Repos – keine Kundenaufträge.

Top-Projekt

QOC

Java 21 · Quarkus

Die Runtime, die einen Agenten lauffähig macht.

ProblemAgenten-Demos enden an der Oberfläche. Sessions, Tools, Rechte und Persistenz bleiben Bastelarbeit.

Java/Quarkus-Runtime für selbstgehostete Coding-Agenten. Die OpenCode-Migration bringt Sessions, Kontext, Tools, Berechtigungen, MCP und SSE-Streaming auf die JVM — mit SQLite oder PostgreSQL. Der Kern ist reines Java, ohne Quarkus, Jackson oder HTTP.

Repository

agentic-playground

Java · Quarkus · Kafka · Temporal

Eine Plattform in drei Stufen.

ProblemAgenten-Demos enden an der Laufzeit. Orchestrierung, Durability und Replay bleiben außen vor.

Monorepo, das denselben LangChain4j-Agenten über drei Stufen orchestriert: Quarkus in-process, Kafka event-driven mit Postgres und Redis, Temporal durable. Der Agent bleibt gleich — nur die Orchestrierung zieht nach außen.

  • 3 Stufen
  • Kafka + Redis
  • Temporal
  • quad-core
Repository

Nachweise

Werkzeug und Belege.

Stack

  • Java 21
  • LangChain4j
  • Spring AI
  • MCP
  • Quarkus
  • Spring Boot
  • Kafka
  • OpenTelemetry

Dazu: PostgreSQL, Redis, MongoDB, Neo4j, Docker, Kubernetes, AWS, GitHub Actions. Python und TypeScript dort, wo sie passen.

Zertifikate

IBM AI Engineering Professional Certificate IBM / Coursera · 2025
IBM Generative AI Engineering Professional Certificate IBM / Coursera · 2024
Oracle Certified Master, Java EE 6 Enterprise Architect Oracle · 2015
Sun Certified Enterprise Architect for J2EE Sun Microsystems · 2003
Google Generative AI for Developers Google
Architecting Solutions on AWS AWS

Kontakt

Zwei Sätze genügen.

Sie haben ein Java-System und eine Idee, was KI darin tun könnte? Schreiben Sie mir kurz, worum es geht. Ich melde mich mit einer ehrlichen Einschätzung — auch dann, wenn ich nicht der Richtige bin.

Auch für reguläre Entwicklungsprojekte stehe ich zur Verfügung — mit KI-Unterstützung (Claude Code, OpenCode, GitHub Copilot) bei Code-Reviews, Refactoring, Tests und Dokumentation.

Bevorzugt Hamburg oder Remote (Deutschland/EU) · flexibel · Antwort in der Regel innerhalb eines Werktags

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