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2025 年 5 月 20 日，Spring AI 1.0 正式版发布。距离 1.0 版本仅过去半年，Spring AI 团队发布了 Spring AI 1.1.0 版本。

这个版本改动还是非常大的，堪称“脱胎换骨”，不只是简单修复下 bug 和随便做一些小优化。在这期间，Spring AI 团队处理了超过 850 项变更，包括 354 个功能增强、241 个 bug 修复、100 处文档改进，以及 23 个安全更新。

看到 Spring AI 团队的努力还是蛮开心的，虽然和 Python 仍然有一些差距，但整体形势是越来越好了，确实对 Java 开发者更高效地构建 AI 应用帮助很大。

下面，我将基于官方文档的介绍，来简单介绍一下 Spring AI 1.1.0 的关键特性。

概览：

1. MCP 开箱即用

MCP (Model Context Protocol，模型上下文协议) 是 Spring AI 1.1.0 版本中最重要的功能改进。

简单来说，MCP 就是一套公开的标准通信协议，专门解决 AI 模型（如 Claude、Gemini 或 Qwen 等大型语言模型，简称 LLM）怎么跟开发工具（IDE、编辑器）和外部服务（数据库、天气 API、搜索工具等）高效、安全地“对话”。想象一下，以前每个 AI 厂商都有自己的“接口标准”，开发者需要反复适配；MCP 就像统一了“插座规格”，让一切变得即插即用。

Spring AI 1.1.0 为 MCP 提供了完整的开箱支持：通过 Spring Boot 的自动配置和注解驱动，你可以几分钟内搭建 MCP 服务器或客户端。

官方强调了三个核心注解：

• @McpTool：用于定义工具函数，例如调用外部 API 获取实时数据。

• @McpResource：用于访问资源，比如读取数据库结构。

• @McpPrompt：用于创建提示模板，帮助 AI 生成特定输出，如 SQL 查询。

这里有个简单代码示例：

@McpTool
public String getCurrentWeather(String location) {
    // 调用天气 API，返回结果
    return weatherService.fetch(location);
}

@McpResource
public String getDatabaseSchema() {
    // 返回数据库的结构信息
    return dbConnector.getSchema();
}

@McpPrompt
public String generateSqlQuery(String userIntent) {
    // 根据用户意图生成 SQL 语句
    return sqlGenerator.create(userIntent);
}

无论是本地进程通信（STDIO）、Web 集成（HTTP SSE），还是需要状态保持的复杂会话（Streamable HTTP），Spring AI 都提供了对应的传输方案。并且，还提供了针对 WebFlux、WebMVC 和 Servlet 环境的专用 Starter（启动器），并集成 Docker Compose、Testcontainers（测试容器）和 OAuth2 安全机制，确保部署安全可靠。

2. Prompt 缓存

AI 应用最大的成本之一，就是对大模型 API 的调用。Spring AI 1.1.0 针对 Anthropic Claude 和 AWS Bedrock 引入了提示缓存，能将开支降低高达 90%，同时加速响应。

• Anthropic Claude 指的是由 Anthropic 公司开发的 Claude 系列大型语言模型。

• AWS Bedrock 是亚马逊云服务（Amazon Web Services，简称 AWS）推出的一个托管平台，专门用于构建和扩展生成式 AI 应用。

对于 Claude，Spring AI 支持 5 种精细化的缓存模式：

• NONE（默认无缓存）。

• SYSTEM_ONLY（只缓存系统消息）。

• TOOLS_ONLY（只缓存工具定义）。

• SYSTEM_AND_TOOLS（两者结合）。

• CONVERSATION_HISTORY（基于会话历史的增量缓存）。

AWS Bedrock 也类似，通过 Converse API 支持 Claude 和 Nova 模型的缓存，尤其适合 AWS 环境。

3. 推理模式与自进化智能体

Spring AI 1.1.0 这个版本强化了 AI 的“思考”能力，让模型不只是输出答案，还能展示推理过程。

• 推理和思考模式：你可以直接调用 Ollama、智谱 AI、Anthropic、OpenAI 等多个主流模型的“思考”能力。通过新增的 ReasoningContent API，你的应用能够洞察模型在给出答案前的“思考过程”，这对于构建更可靠、更可解释的 AI 应用至关重要。

• 递归顾问：顾问（Advisor）是 Spring AI 中一种链式处理机制，递归顾问允许一个顾问调用另一个，形成多步工作流。这就像构建“自进化智能体”（self-improving AI agents）：AI 可以迭代优化自己的输出，比如先生成草稿，再自我审查改进。官方提供了两个内置实现，支持监控和调试，还能实现 “LLM-as-a-Judge”（用 LLM 评估其他 LLM 输出）的模式。

这些特性让 AI 应用从简单问答转向复杂决策，特别适合企业场景。

4. 模型生态扩展

Spring AI 1.1.0 新增和升级了多家提供商，确保你能无缝切换模型。

• 新增两大模型厂商：

• • Google GenAI SDK： 集成 Gemini 系列模型（Pro、1.5 Pro、2.0 Flash），支持聊天、文本嵌入和缓存。双认证方式（API 密钥或 Google Cloud 凭证）很贴心。

  • ElevenLabs： 专注文本转语音（TTS），提供流式音频、多语音选项。和 OpenAI 共享统一接口，切换零成本。

• 五大现有厂商能力强化：

• • OpenAI: 新增 GPT-5（gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano）系列模型支持、文件 API、增强 TTS 和转录。

  • Anthropic Claude: 适配最新的 Sonnet 4.5/Opus 4.1 模型，新增引用 API、工具选择和缓存管理。

  • 智谱 AI: 支持 GLM-4.6、4.5 和 Z1 等新模型，集成国际站。

  • Mistral AI: 新增 OCR API 和 Codestral 嵌入模型。

5. 向量存储、聊天记忆和可观测性

针对 RAG （Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）应用，Spring AI 1.1.0 优化了向量存储支持，包括 MariaDB 的相似度评分、OpenSearch 的近似 k-NN 搜索、GemFire 的元数据过滤，以及 Weaviate 的自定义配置。还有 VectorStoreRetriever 接口，确保安全只读访问。

聊天记忆新增了对MongoDB、Oracle JDBC、Azure Cosmos DB的存储选项，全面拥抱企业级多样化的数据环境。

Micrometer 可观测性增强：增强上下文传播、日志记录和指标映射，支持 Prometheus 和 OpenTelemetry ，帮助你追踪生产中的 AI 性能。

总结

Spring AI 1.1.0 的核心更新改进如下：

1. MCP（Model Context Protocol）开箱即用： 支持 @McpTool、@McpResource、@McpPrompt 注解快速开发。内置对 STDIO、HTTP SSE、Streamable HTTP 等传输方式的支持。提供 WebFlux / WebMVC / Servlet Starter，集成 Docker Compose、Testcontainers 和 OAuth2。

2. Prompt 缓存支持（降低成本 & 提速）： 支持 Anthropic Claude（5 种缓存模式）和 AWS Bedrock（Converse API），可降低高达 90% 的大模型调用成本。

3. 推理模式与自进化智能体： 新增 ReasoningContent API，支持模型“思考过程”可视化。引入递归顾问（Recursive Advisor）机制，支持多步工作流和 LLM 自我优化（如“LLM-as-a-Judge”）。

4. 模型生态大幅扩展： 新增对 Google GenAI（Gemini 系列）、ElevenLabs（TTS）的支持。OpenAI、Anthropic、智谱 AI 等模型的支持增强。

5. 向量存储、聊天记忆和可观测性： 优化 MariaDB、OpenSearch、GemFire、Weaviate 支持；引入 VectorStoreRetriever 安全接口。新增 MongoDB、Oracle JDBC、Azure Cosmos DB 存储选项。Micrometer 

   可观测性增强，支持 Prometheus 和 OpenTelemetry，强化日志、指标与上下文追踪。

Java 借助 Spring AI，正在 AI 时代再次伟大！

官方文档详细介绍：https://spring.io/blog/2025/11/12/spring-ai-1-1-GA-released 。

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