KotlinLLM: Leveraging AI for Runtime Logic Delegation in Kotlin

Dag 2, 22. mai 2026 · kl 15:45 · Stanislav Sandler · 📋 i programmet · 🌐 offisiell beskrivelse

I denne lyntalen viste Stanislav Sandler frem KotlinLLM, en forskningsprototyp fra JetBrains som lar deg delegere forretningslogikk til en LLM ved runtime bak en typet Kotlin-fasade, via en «smart parser» (inline-funksjonen asLlm) der du beskriver hva du vil ha, og AI-en fyller inn logikken som generert Kotlin-kode mot dine data classes og enums. Poenget er at delegeringen er eksplisitt i koden, at resultatet persisteres som vanlig Kotlin-kildekode og at det blir portabelt: når koden først er generert, kjører den uten LLM-kall, uten ekstra latens eller kostnad. Sandler var tydelig på at dette er en mulighetsstudie, ikke et formelt språkforslag.

Parseren «evolverer» ved behov: første gang er asLlm bare en stub, og møter den input den ikke håndterer, returneres null, noe som utløser generering av ny logikk ved runtime, mens en ParseResult-wrapper skiller evolusjons-null fra en reell parseverdi. Demoen «Easy Issue Radar» klassifiserte GitHub-issues som nybegynnervennlige ut fra label-navn, med egen runtime-generert parselogikk per repo, uten restart. Typene fungerer som spesifikasjon: en beskrivende data class eller nullable returtype kan erstatte hint-parameteren og fortelle LLM-en hva som skal skje ved feil. Prototypen kjører foreløpig bare på JVM, siden den bygger på JVM hot reload, og sikkerheten håndteres med heuristikker eller LLM-som-dommer som verifiserer at generert funksjon er pur og ikke endrer app-tilstand.

Mønsteret gir mest mening der input er semistrukturert eller reglene endrer seg raskt (parsing, adaptere, klassifisering), ikke som erstatning for imperativ kode der determinisme og ytelse teller mest. Hovedbudskapet: du kan hente inn AI som en språknær byggekloss i Kotlin uten å ofre type-safety. En god lyntale om LLM for Kotlin, et lekent innblikk i et fortsatt underutforsket område.

Tags: Lyntale · KotlinLLM · Runtime delegation · LLM

📹 KotlinLLM: Leveraging AI for Runtime Logic Delegation – Stanislav Sandler

← 1515 gRPC, Made for Kotlin · 1615 Spec-Driven Development →