大家好，我是R哥。
Spring AI 1.1.3 正式发布了。。
除了 Spring AI 1.1.3，2.0.0 也来到了 M3 版本了，相信再过一阵子就要正式 GA 了，1.0.4 也发布了，大家可以根据自己的需要选择合适的版本。
说说主线版本 Spring AI 1.1.3 吧，这次一共带来了：
19个新特性；31个 bug 修复；23个文档改进；25个其他改进；
Spring AI 1.1.3 将 Spring Boot 依赖升级至 Spring Boot 3.5.11 版本，包含了 Spring Boot 生态系统中的最新错误修复和改进。
另外，官方还把所有已弃用的 Anthropic 模型名都替换成了当前可用的模型标识符，这样能继续兼容 Anthropic API。
这次废话不多说，先直接看 19 个新特性。
19 个新特性解读
Spring AI 1.1.3 这次的 19 个新特性，我来为大家总结一下：
1、Neo4j Vector Store 可自定义过滤表达式转换器，现在 Neo4j 向量存储支持通过 builder 模式，自定义过滤表达式转换器，查询过滤更灵活。
2、OpenAiSdkChatModel 引入 builder 模式构建，配置起来更灵活，也更清晰。
3、OpenAiEmbeddingModel 支持自定义维度配置，现在可以通过 embedding/embedding-model-dimensions.properties 配置文件，为 OpenAiEmbeddingModel 自定义 Embedding 维度。
4、ToolCallAdvisor 支持流式响应，函数调用场景下的实时交互体验更好了。
5、SimpleVectorStore 支持按过滤条件删除，向量数据管理更细粒度了。
6、新增了对 Anthropic Claude Skills API 的支持，还提供了统一的 API 设计和帮助类。
7、Ollama Embedding 模型现在支持 dimensions 参数，可以控制向量大小。
8、结构化输出和函数调用加强了，现在都支持自定义 JSON Schema 生成。
9、Mistral AI 支持结构化输出了，可自动转换成类型安全的结果。
10、Prompt 新增系统消息便捷方法，现在从 Prompt 对象里获取系统消息，更方便了。
11、新增 Mcp*ServerCustomizer 接口，同时修复了 MCP 自动配置在非 Web 环境下的问题。
12、OllamaChatOptions 现在实现了 StructuredOutputChatOptions，支持结构化 JSON 输出。
13、Ollama 聊天交互，新增了简单 JSON 格式选项。
14、增强了 Microsoft Foundry 集成的模型提供方检测逻辑。
15、聊天记忆顾问现在支持 ToolResponseMessage，工具返回结果能更好进入对话历史。
16、现在可以在运行时动态增强工具 Schema，工具配置和定制更加灵活了。
17、ToolCallAdvisor 新增 conversationHistoryEnabled 选项，可以控制工具调用时是否带上对话历史。
18、Azure Vector Store 现在支持配置字段名，可以兼容已有的 Azure AI Search 索引字段，而不是固定写死 content、embedding、metadata。
19、TokenTextSplitter 支持自定义标点符号，使各种语言和使用场景下的文本分割更加灵活了。
总结
Spring AI 1.1.3 这次虽然是个小版本，但更新一点都不少。
因为这次更新虽然版本号不大，但改的地方都很实在，重点全在 结构化输出、工具调用、向量检索、多模型接入 这些真正会用到的地方，尤其是结构化输出、工具调用、向量检索这几块，明显又往前推进了一步。
尤其是下面这几类同学，建议重点看看：
- 做 Chat + Tool Calling 的，重点看
ToolCallAdvisor的流式响应、历史开关、动态 Tool Schema； - 做 RAG 的，重点看 Neo4j、Azure Vector Store、SimpleVectorStore、TokenTextSplitter；
- 做 多模型统一接入 的，重点看 OpenAI、Mistral、Ollama、Anthropic Skills 这些增强。
另外，如果你项目里还在用旧的 Anthropic 模型名，记得顺手检查一下。
Spring AI 的重要性
不管你是 AI 初学者，还是有经验的开发者，Spring AI 现在都已经是 Java 接大模型很重要的一套方案了。
不是我吹，2026 年的今天，如果你还没有接触过 Spring AI，还没有在项目中使用过 Spring AI 落地，那你可能就真的落伍了。
现在不管中大厂，还是小包、外包，都或多或少在搞 Spring AI 项目落地，不学 Spring AI，面试就没什么竞争力了，给大家看几篇帖子：
看完你就知道 Spring AI 对 Java 程序员的重要性了，会不会用 Spring AI 了，直接关系到你能不能找到好工作了，能不能拿高薪了。
所以，赶紧学起来吧，Spring AI 现在已经是 Java 程序员接大模型的标配了，就像之前的 Spring Boot、Spring Cloud 一样，不学 Spring AI 就真的落伍了。
最后，认真推荐下我的《Spring AI 开发实战课 》，学完把它落地到真实项目里，出去面试的时候就有竞争力了，很多面试官都不一定会，你能落地应用，能说上来，可以和其他同学直接拉开差距了。
Spring AI 让 Java 再次伟大！！
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