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。
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。
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。
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。
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。
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。
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）。
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。
