Spring AI 1.0.1 发布

Spring AI 1.0.1 现已发布，此版本包括150 多项变化，重点关注稳定性、增强功能和文档改进。

展望未来：Spring AI 1.1 及未来

1.0.1 版本专注于稳定性和错误修复，而 Spring AI 团队正在为 1.1 版本开发新功能。2025 年路线图提供了关键日期，并展示团队基于全新 Spring Boot 4 基础的 Spring AI 2.0 的规划重点。

Spring AI 1.1 的当前重点领域

1.1 版本将专注于一系列高影响力的增强功能和有针对性的基础工作，并明确关注在代码冻结之前能够切实完成的工作。

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1. Model Context Protocol (MCP) 支持

与最新的 MCP Java SDK 版本深度集成，使 Spring AI 与最新的协议和传输功能保持一致：

• 多协议版本协商（2024-11-05 和 2025-03-26）。
• 通过新的传输定制器实现 OAuth2 安全的 MCP 服务器连接。
• 可流式传输的 HTTP 和 WebMVC/HttpServlet 服务器传输，用于反应式和 servlet 部署。
• 使用 JSON Schema 强制执行的结构化输出验证。
• 分页、保持活动 ping、URI 模板支持更丰富的资源交互。
• 改进的错误处理、日志记录和初始化流程。
• 迁移到 builder-based APIs for tools and transport providers。

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2. Core Responses API Enhancements

扩展 Responses API 以缩小功能差距、改善 provider parity 并引入最新的 SDK 功能：

• 及时缓存以减少延迟和成本。
• “Thinking”模型支持增强推理能力。
• 消息批处理以实现更高的吞吐量。
• 跨提供商的本机 JSON 模式和更强大的结构化输出处理。
• 在保持统一 API 的同时，为提供商特定的扩展提供 Hook。
• Google Vertex AI SDK 更新– 升级到最新 SDK 以：
  • 解锁新发布的 endpoints（包括非聊天 API）。
  • 确保与增强的 Responses API 功能兼容。
  • 带来安全修复和长期支持。
  • 刷新并扩展 Vertex AI 集成测试。

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3. Chat Memory 改进

改进 Spring AI 在生产环境中的内存管理：

• 内存压缩来管理 token 预算。
• 可配置长期对话的保留策略。
• 改进了自定义内存存储的集成点。

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4. 可观察性和多客户端配置

• 简化的可观察性设置，包括更容易与 Langfuse 等工具集成。
• 多客户端配置改进，简化了在同一应用程序中与多个提供商的工作流程。

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5. Net new areas

这些大多是全新的实现，如果时间紧迫，可能超出 1.1 版本范围，但早期准备工作可能已开始：

• Azure OpenAI – 新的 SDK 支持。
• 向量存储改进，包括混合搜索。
• Reranking – 对 re-ranker 模型提供一流的支持。
• Enterprise guardrails – 安全性和合规性功能。

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6. 可能进入孵化阶段的项目

• MemGPT-style chat memory 实现。
• AgentClient 用于通过 Spring AI 运行自主 CLI 代理（例如 Claude Code）。

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公告表示，项目团队将继续调整优先事项，以努力实现 9 月 23 日 1.1 版的 code freeze，同时平衡近期交付成果与 Spring AI 2.0 的战略基础。

更多详情可查看官方公告。