开启 Java 智能开发新征程：Spring AI 简介
2026年，Java 开发者迎来真正的“AI 原生”时代。Spring AI 作为 Spring 生态的官方 AI 应用框架，已成为连接企业数据、API 与大模型的最优雅、最生产级的桥梁。它让 Java 开发者无需切换语言（Python）、无需写一堆 boilerplate 代码，就能把 Chat、Embedding、RAG、Agent、Function Calling 等能力无缝嵌入 Spring Boot 项目中。
当前（2026年1月）主流版本已达 Spring AI 1.1.x（稳定版）+ 2.0.0-Mx（里程碑，基于 Spring Boot 4.0 & Spring Framework 7.0 & Java 21），社区活跃度极高，阿里、腾讯、华为等大厂也在基于它推出 Spring AI Alibaba / Tencent 等衍生版本。
为什么 Spring AI 是 Java 开发者的 AI 首选？
| 维度 | Spring AI 的优势 | 与其他方案对比（LangChain4j、Semantic Kernel 等） |
|---|---|---|
| 生态集成 | 原生 Spring Boot Starter + Auto-Configuration，一键选模型/向量库 | 需要手动配置，集成深度不如 Spring |
| 可移植性 | 统一 API（如 ChatClient、EmbeddingClient），切换 OpenAI → Ollama → 通义千问只需改配置 | 厂商锁定严重，换模型重写代码多 |
| 生产级特性 | 支持 RAG、Memory、Function/Tool Calling、MCP（Model Context Protocol）、可观测性 | 很多特性需自己实现或依赖第三方 |
| 企业友好 | 兼容 Spring Security、Spring Data、GraalVM 原生镜像、Redis/PGVector 等向量存储 | 企业级安全、合规、监控支持较弱 |
| 学习曲线 | Java 开发者零阻力，几乎就是多加几个 @Bean 和配置 | 需要学新范式（如链式调用、Agent 编排） |
核心口号：“Apply Spring design principles to the AI domain” —— 端口化、模块化、POJO 优先、声明式。
Spring AI 核心能力一览（2026 年主流功能）
- 模型抽象层（最常用）
- ChatClient：对话式交互（类似 OpenAI Chat Completions）
- EmbeddingClient：文本向量化
- ImageClient / AudioClient：多模态支持逐步完善
- 支持厂商：OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure、Amazon Bedrock、Ollama（本地）、阿里通义、百度文心、智谱 GLM、Moonshot Kimi 等（几乎全覆盖主流中外模型）
- Prompt 工程友好
- PromptTemplate：模板化提示，支持变量替换
- MessageChatTemplate：结构化消息（system、user、assistant）
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）
- VectorStore 接口（支持 PGVector、Redis、Pinecone、Milvus、Weaviate、Chroma 等）
- Document Reader + Splitter + Embedding + Retrieval + Augmentation 一条龙
- 记忆 & 会话管理
- ChatMemoryRepository（内存、JDBC、Redis 等实现）
- 支持持久化、范围查询、向量搜索记忆
- 工具/函数调用（Function Calling）
- @Tool 注解 + FunctionCallback
- 支持并行调用、多轮工具交互
- Agent & MCP 支持（2025-2026 重磅升级）
- Model Context Protocol（MCP）：让 Spring 服务暴露为 AI 可调用的工具/资源
- Agent 编排：ReAct、Plan-and-Execute 等模式初步支持
- 可观测性 & 安全
- Spring Boot Actuator + Micrometer 集成
- Prompt/Response 审计日志、速率限制、内容过滤
快速上手：5 分钟创建一个智能 Spring Boot + Spring AI 项目
前提：Java 21+、Maven/Gradle
- start.spring.io 创建项目（最推荐方式）
- Dependencies：Spring Web + Spring AI OpenAI（或你想用的模型 Starter）
- Java 21，Spring Boot 3.3.x 或 4.0.x（2.0 系列用 4.0）
- application.yml 配置（以 OpenAI 为例）
spring:
ai:
openai:
api-key: ${OPENAI_API_KEY}
chat:
options:
model: gpt-4o-mini # 或 gpt-4o、o1-preview 等本地 Ollama 示例：
spring:
ai:
ollama:
base-url: http://localhost:11434
chat:
options:
model: qwen2.5:14b # 或 llama3.1、deepseek-r1 等- 写一个 Controller
@RestController
public class AiController {
private final ChatClient chatClient;
public AiController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
this.chatClient = chatClientBuilder.build();
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam String question) {
return chatClient.prompt()
.user(question)
.call()
.content();
}
}启动项目 → http://localhost:8080/chat?question=介绍一下 Spring AI → 秒回！
- 进阶：加 RAG 加依赖：spring-ai-pgvector-store-spring-boot-starter（或 redis 等） 然后注入 VectorStore → 实现文档检索 + 增强 Prompt。
2026 年 Spring AI 进阶学习路径建议
- 阶段1：官方文档（https://docs.spring.io/spring-ai/reference/）→ 快速跑通 Chat、Embedding、RAG 示例
- 阶段2：Spring AI Alibaba / Tencent 版本（中文支持更好，Ollama + 通义/文心无缝）
- 阶段3：Function Calling + Agent 模式（构建企业内部工具 Agent）
- 阶段4：MCP Server（把现有 Spring 服务暴露给大模型调用）
- 阶段5：GraalVM 原生镜像 + Redis 持久记忆 → 生产部署
一句话总结：Spring AI 让 Java 开发者不用离开熟悉的生态，就能站在 AI 应用的最前沿。 2026 年，谁先把 Spring Boot + Spring AI 玩通，谁就抢占了企业级 AI 落地的制高点。
你现在想直接上手哪个方向？
- 简单聊天机器人
- RAG 知识库问答
- Function Calling 调用外部 API
- 本地 Ollama 部署（零成本）
告诉我需求，我可以给你完整可运行的代码模板 + 提示词优化技巧～
