Spring AI 1.1 正式发布，太强了。。

大家好，我是R哥。

Spring Al 1.0 发布半年过去了，Spring AI 1.1 终于正式发布了：

Spring AI 1.1 这个版本真给力啊，不仅把 Model Context Protocol 给整合进来了，还大大提升了 AI 能力，在各个领域都带来了实实在在的提升，支持的模型提供商也更多了。

一些数据：

850+ 项改进；
354 项增强，包括新功能和集成；
241 个 bug 修复，增强了稳定性和可靠性；
100 处文档优化，还加上了新指南和示例；
23 个安全更新和依赖升级；

Spring AI 1.1 光是优化、修 bug 和更新文档就超过了 850 项，这效率真是没得说。

Spring AI 1.1 新特性一览

1、Model Context Protocol（MCP）

MCP 不懂的看看这篇 MCP 教程：

最近热火朝天的 MCP 是什么鬼？如何使用MCP？一文给你讲清楚！

模型上下文协议（MCP）是 Spring AI 1.1 中最具显著特色的功能集改进，Spring AI 提供了 Spring Boot 自动配置以及用于 MCP 集成的全面的基于注解的编程模型。

基于注解的编程模型：

@McpTool
public String getCurrentWeather(String location) {
    // 工具实现
}

@McpResource
public String getDatabaseSchema() {
    // 资源实现
}

@McpPrompt
public String generateSqlQuery(String userIntent) {
    // 提示词模板实现
}

推荐阅读：从零开始开发一个 MCP Server！保姆级教程！

多种传输方式随便选：

本地进程通信的 STDIO 传输方式；
基于 Web 集成的 HTTP SSE（服务器发送事件）；
支持状态管理及恢复功能的可流式 HTTP 用于会话管理；

Spring Boot 自动配置提示了多个专门的启动器，可在 WebFlux、WebMVC 和 Servlet 环境下都能同时支持客户端和服务端的实现。

再加上 Docker Compose 和 Testcontainers 的集成，让 MCP 网关的容器化部署变得特别顺手，简直不要太方便。

安全集成这块，也提供了用于保护 MCP 服务器的 OAuth2 集成模式。

2、提示词缓存

Spring AI 1.1 这次给 Anthropic Claude 和 AWS Bedrock 加了 prompt 缓存功能，成本能降高达 90%，响应速度还变快了，简直太香了！

比如 Spring AI 为 Claude 提供五种缓存策略，包括不缓存、仅缓存系统消息、仅缓存工具定义、两者都缓存，以及按会话历史递增缓存，并支持 5 分钟和 1 小时的 TTL，还能自动管理缓存与判断是否可缓存。

另外，AWS Bedrock 的 Converse API 也为 Claude 与 Nova 模型提供提示缓存，让在 AWS 上部署的应用能降低成本、提升响应效率。

3、推理和思考模式支持

Spring AI 1.1 为具备多种供应商支持的推理能力的 AI 模型提供了原生支持：

Ollama
ZhipuAI
Anthropic
OpenAI

这个 ReasoningContent API 真是太顶了，让应用能直接查看和用上模型的思考过程，简直方便到家了！

4、自进化 AI Agent 递归顾问

新的递归顾问功能使顾问能够通过链式方式调用其他顾问，从而构建出复杂的多步骤人工智能工作流程。

有两个内置的递归顾问实现方式，为常见的用例提供了预配置的模式，并且具有可配置的观察功能，用于监控和调试。

这个功能牛啊，能打造出自己不断优化的 AI 小助手，通过反复迭代来提升输出质量。

Christian Tzolov 的博客里就举了个例子，教你怎么用 Spring AI 的递归顾问来打造这种自我进化的 AI Agent，有兴趣的可以去看下。

5、全新大模型供应商集成

Google GenAI SDK 集成：

原生支持 Gemini Pro、Gemini 1.5 Pro 和 Gemini 2.0 Flash 模型；
提供 API 密钥和 Google Cloud 凭据双重认证；
聊天和文本嵌入功能；
缓存内容 API 支持；

ElevenLabs 文本转语音：

实时音频生成；
多种语音选择；
支持各种音频格式；

OpenAI 和 ElevenLabs 都实现了这个 TextToSpeechModel 接口，让不同供应商的模型都能用一套统一的 API，真是太方便了。

6、大模型支持升级了

各大模型支持升级了，比如：

OpenAI 推出 GPT-5 系列（含 gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano）、文件管理 API、强化推理内容访问、以及更完善的语音合成与转录模型。
Anthropic 更新到 Sonnet 4.5 与 Opus 4.1，同时加入引用追踪 API、工具调用控制，以及更强的提示缓存管理。
Mistral 则提供 OCR 文本提取接口、Codestral 嵌入模型，并改进构建模式。
智谱进一步上线 GLM-4.6、GLM-4.5、GLM-Z1，并强化思考模式与国际站支持。

所以整体是对各大模型生态在模型能力、API、工具及功能一致性上的集中升级。

7、向量库、聊天记忆和可观测性

Spring AI 1.1 在向量检索、聊天记忆与可观测性方面也全面升级了：

在向量库部分，增加了 MariaDB 的向量存储、OpenSearch 的近似 k-NN、GemFire 的元数据过滤以及 Weaviate 的配置增强，并提供只读的 VectorStoreRetriever 接口，让 RAG 应用更高效安全；
在聊天记忆方面，提供 MongoDB、Oracle JDBC 与 Azure Cosmos DB 多种存储方案，方便分布式或企业级部署；
在可观测性上，通过 Micrometer 增强上下文传递、聊天客户端日志记录、可配置的拦截观察，以及更完善的 Prometheus 与 OpenTelemetry 指标文档。

所以整体是对检索、记忆、监控三大模块的功能强化。

8、其他改进

Spring AI 1.1 还有一些其他方面的改进：

MCP Java SDK 演进：在 1.1 开发周期中从 v0.10.0 提升到 v0.15.0。
文档处理（docs）：新增支持批处理，并强化多模态 PDF 处理能力。
开发者体验：在 EmbeddingOptions 和 ChatOptions 中统一了构建器模式。
网络可靠性：为分布式部署提供自动重试配置。
安全文档：提供包含 OAuth2 模式的 MCP 安全参考。
示例仓库：共 37 个模块，其中 24 个包含集成测试。

总结

Spring AI 1.1 这个版本更新真多，真不是简单的修修补补。

从 MCP 协议的引入，到对主流模型支持的全面升级，再到缓存、推理、自进化 Agent 和向量库、记忆体系等多模块的能力增强，整个框架的智能化和实用性都大幅提升了。

不光 OpenAI、Anthropic、智谱这些大厂支持更好了，Google 和 ElevenLabs 也都顺利接入，AI 模型供应商直接翻倍。

而且还有 Prompt 缓存带来的成本大减，递归顾问提升智能程度，还有一整套可观测性方案让你上线无压力。

还没用过 Spring AI 的可以看看这篇：

Spring Boot + DeepSeek 实战来了：完美运行！

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