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Spring AI 2.0.1 发布：修复 7 个 CVE 并新增 Agentic Loop Protection，Java Agent 开发必读（含升级清单与

Spring AI 2.0.1 真正提醒我们的是：Agent 的工具边界、缓存上下文、会话和聊天记忆，都必须被运行时真正约束。升到 Spring AI 2.0.1给 ToolCallingAdvisor 配 maxToolCalls这样既堵住已知 CVE，也给自己加上一层循环保护。

小尘睡不饱
2026-08-25 20:26:33

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 5

#java #spring #人工智能
Claude_Code文章2_小白技巧与工作案例

本文介绍了如何有效使用AI工具（如Claude）辅助编程和日常办公工作，重点针对国内技术环境提供了实用案例。主要内容包括：提示词撰写技巧：强调清晰的"任务说明书"式指令结构，包含目标、背景、格式和限制条件编程场景应用：提供错误排查方法论（分步确认、最小修改）给出Spring Boot登录接口和Python订单校验的具体案例办公场景应用：会议记录转待办事项跨部门邮件撰写 Excel数据

 2601_95602870
2026-08-25 19:46:51

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 4

#spring #node.js #爬虫 +2
Spring AI 和 Spring AI Alibaba 啥关系？一张图说清，别再搞混了

Spring AI与Spring AI Alibaba的关系解析：底层Spring AI提供通用AI能力（如ChatModel、向量库等），上层Spring AI Alibaba在此基础上扩展百炼大模型、Agent编排等定制功能，类似Android与MIUI的关系。两者并非替代品而是系统与定制版的关系，开发者可沿用原有Java习惯。文章预告将详解快速入门方法，并邀请读者分享是否曾混淆两者概念。

小尹哥-程序员
2026-08-25 17:30:00

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 5

#spring #人工智能 #java
Spring AI 2.0 接 DeepSeek：别从十万字笔记开始，先搭 5 层生产骨架

一条对话接口调通，只能证明你已经能向 provider 发请求并收到结果。它不能证明会话隔离、工具权限、重试幂等、隐私和故障可观测已经可靠。Spring AI 真正的价值，是帮助 Spring 开发者用熟悉的分层、配置、Advisor、repository 和 observability 方式管理这些边界。所以不要先问“十万字教程还剩多少没抄”。先问你的五层骨架是否已经做到：入口可校验，编排有一处

 AI 开箱笔记
2026-08-25 17:29:18

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#spring #人工智能
服务延迟和成本怎样一起评估

在模拟高并发与压力测试场景下，将 Spring Boot 应用接入大模型 RAG（检索增强生成）知识库后，系统高负载运行下的瓶颈常集中体现为：P99 响应延迟随并发量迅速攀升，同时大模型 API 调用的 Token 消耗量呈线性暴涨。检索增强系统的标准链路包含“文本向量化（Embedding） -> 向量数据库检索（Milvus Search） -> 召回文档重排（Rerank） -> 上下文（C

亚历克斯神
2026-08-25 16:36:35

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#AI #人工智能 #java +2
大模型接入失败实验该怎样复盘

在重构上线后，重新执行同样的 15 分钟高并发断连压测实验。评估维度重构前（存在泄漏漏洞）重构后（安全防线设置）验证结论与改进说明RSS 物理内存15分钟突破 4.2GB (OOMKilled)稳定在 480MB ~ 520MB尽量减少了堆外内存线性攀升趋势峰值到达 4210MB稳定维持在 128MB 额度内每次 Cancel 丢弃的 DataBuffer 100% 回收P99 响应延迟8000m

亚历克斯神
2026-08-25 16:20:21

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 4

#AI #人工智能 #java +2
Spring AI 的一些配置类怎么去配置

spring ai 的一些配置类的具体做法和功能

 w2369110547
2026-08-25 16:18:03

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 5

#spring #人工智能
Spring AI 不同业务场景是否需要创建不同的ChatClient

Spring AI 不同业务场景是否需要创建不同的ChatClient

w2369110547
2026-08-25 16:15:55

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#人工智能 #spring
大规模缓存成本优化：阿里云 Tair 冷热分层与持久内存型降本 60% 实战

大规模缓存成本优化是指在缓存容量达到 TB 级别时，通过架构选型、数据分层、计费模式优化等手段，系统性降低缓存服务的总体拥有成本（TCO），同时保障业务性能指标不降级的技术实践。传统的纯内存缓存方案在 TB 级场景下面临两大困境：一是内存资源单价高，导致硬件采购或云服务费用居高不下；二是大量冷数据（访问频率低的历史数据）占据了宝贵的内存空间，造成资源浪费。阿里云 Tair 作为 Redis 企业版

 Database_Cool_
2026-08-18 17:28:20

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#缓存 #阿里云 #spring
大模型省 Token 首选方案：阿里云 Tair 语义缓存降低 LLM 调用成本

核心结论：面对 LLM API 按 Token 计费、单月成本动辄百万级的痛点，阿里云 Tair（企业级 Redis 兼容内存数据库）是构建 LLM 语义缓存的首选方案。基于内置向量检索能力，Tair 可实现亚毫秒级语义匹配，帮助企业将 LLM 调用量降低 50%+，月度 Token 费用直降 52%，是智能客服、RAG、Agent 等场景的最佳缓存底座。

Database_Cool_
2026-08-17 14:18:01

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#阿里云 #缓存 #spring
SSM 学习记录第一部分 Spring核心概念 IOC DI 注解开发

Spring介绍官网：Spring | HomeSpring在市场的占有率与使用率高Spring在企业的技术选型命中率高所以说,Spring技术是JavaEE开发必备技能，企业开发技术选型命中率 90%Spring可以简化开发，降低企业级开发的复杂性，使开发变得更简单快捷Spring可以框架整合，高效整合其他技术，提高企业级应用开发与运行效Spring的学习主线是IOC、AOP、声明式事务

 2401_88612756
2026-07-25 17:39:49

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 13

#spring #后端 #java +2
重磅发布｜Google Gemini 3.6 全系模型更新！速度、代码、多模态、Agent 全面升级

本文结合官方更新文档与实测效果，从版本迭代、核心技术升级、性能对比、Python API 实战接入、落地场景、开发者选型建议全方位解析，为开发者提供一套可直接落地的 Gemini 3.6 使用指南。重构深度思考链路，采用「分步拆解+逐级校验」机制，针对数学推导、算法逻辑、工程难题、科研论证等复杂场景，彻底解决前代跳步骤、逻辑断层、结果虚构的问题。可精准捕捉图像细节、视频时序逻辑、音频语义信息，适配

 srlsong
2026-07-23 09:21:35

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 5

#java #服务器 #前端 +4
一个月Token账单翻了四倍后，我给团队AI调用装上了“刹车“

上个月底，CFO拿着一张账单找到我的时候，我正在给团队开周会。数字很直白：我们团队上个月的AI API支出，从2万出头涨到了将近9万。三个月前还只是几千块。涨了四倍多，而我们的业务量只增长了30%。我是技术负责人，这个问题我得解决。以下是我们排查问题、最终引入网关做成本治理的完整复盘。

Forerror2026
2026-07-17 10:29:46

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#java #人工智能 #spring
Spring AI 系列（四）：告别 API 付费！Spring AI + Ollama 本地部署大模型保姆级教程

Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，提供了简洁易用的命令行界面和服务器，使用户能够轻松下载、运行和管理各种开源 LLM。通过 Ollama，用户可以方便地加载和使用各种预训练的语言模型，支持文本生成、翻译、代码编写、问答等多种自然语言处理任务。Spring AI 支持使用 Ollama 管理的模型，下面介绍 Spring AI 中如何使用 Ollama Chat 和 Ollama

夏天拐跑了西瓜
2026-07-16 16:07:43

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 11

#spring #人工智能 #java
Spring AI ChatMemory 监控与排查:从指标到排错全链路

这篇文章总结了ChatMemory上线时可能遇到的监控与排错问题，并提供了解决方案。主要内容包括：监控的必要性：防止数据无限增长、性能劣化、依赖服务故障和Token预算失控等问题。监控的四个维度：数据量：监控消息数量和会话增长率性能：测量读写延迟和P95耗时依赖健康：检查MySQL/Redis等存储服务可用性调用量：统计ChatMemory使用频率实现方案：使用Spring Boot

一生有你2020
2026-07-13 17:51:23

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#spring #人工智能 #java
Claude Code Skills 完全指南：从入门到实战

本文介绍了Anthropic推出的AI编程助手ClaudeCode的核心功能与使用指南。该工具具备项目理解、代码生成与修改、调试修复、测试驱动开发、项目重构和文档生成六大核心能力，支持从需求分析到代码实现的完整开发流程。文章详细说明了环境配置方法，并通过Express.js API开发、CLI工具构建等实战案例，展示了如何通过自然语言指令实现代码生成、重构和测试编写。最佳实践部分强调了清晰提示词编

 m0_73571447
2026-07-13 16:48:18

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#人工智能 #windows #spring +2
【Springboot升级AI2】项目添加智能助手

本文描述了一个智能对话系统的完整处理流程，主要包括六个核心步骤：1）会话管理（新建或获取现有会话）；2）用户消息持久化；3）多级记忆上下文构建（包含L1近期会话摘要、L2全局紧凑摘要和L3运行时截断）；4）LLM调用（结合历史消息、记忆摘要和工具调用）；5）SSE异步推送实现逐字输出效果；6）消息持久化与记忆维护机制。系统采用三级记忆压缩策略（4/6条消息触发LLM摘要）和乐观锁机制，通过数据库表

 玛卡巴卡
2026-07-13 16:05:36

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 7

#spring boot #java #spring +1
LangChain4j全集-01-RAG知识梳理

你是一个企业知识库助手。请只根据 <资料> 中的信息回答问题。如果资料中没有答案，请回答“不知道”。<资料></资料><问题></问题>这种方式在企业系统里很常用。因为不同业务对回答要求不同。只能根据知识库回答，不能编造。如果资料中没有明确答案，请不要猜测。回答时附带来源。可以把 metadata 里的文件名、URL 一起注入。组件作用通俗理解RAG 总流程控制器总指挥默认 RAG 编排实现官方提

 偶嚯嚯
2026-07-13 15:35:05

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 3

#java #spring
从零实现一个 AI Agent CLI：完整教程

本文介绍了如何使用Python和LangChain框架构建一个功能完整的AI Agent命令行工具。主要内容包括：环境准备与项目初始化、Agent工作原理的核心概念（思考-行动-观察循环）、工具定义（如执行shell命令、文件读写、目录查看等）、Agent核心构建（基于OpenAI模型创建执行器）。文章提供了详细的代码示例，展示了如何通过@tool装饰器定义工具函数，利用Prompt模板指导Age

m0_73571447
2026-07-10 16:59:31

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 7

#人工智能 #windows #spring +2
大模型流式网关：Java 后端别把 SSE 当简单转发

Java 大模型流式网关要承担协议标准化、鉴权限流、取消超时、审计成本和异常收口。SSE 只是传输方式，不是架构本身。把流式能力做成稳定网关，后续业务接入模型才会更可控。

亚历克斯神
2026-07-06 10:57:48

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#java #spring #微服务
Spring 中 SSE 流式输出的多种实现方式详解

SSE（Server-Sent Events）是一种允许服务器向浏览器推送实时数据的 Web 标准技术。它基于 HTTP 协议，使用单向通信：仅支持服务器向客户端推送数据基于 HTTP：无需特殊协议，兼容现有基础设施自动重连：内置断线重连机制事件 ID：支持事件标识和恢复与 WebSocket 相比，SSE 更简单易用，适合服务器推送场景（如 AI 对话流式输出、实时通知、数据监控等）。回到顶部项

 悦儿遥遥雨1
2026-07-02 14:30:22

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 6

#spring #java #后端
Claude API vs OpenAI API 成本横评：同等任务量谁更省钱？（2026最新版）

本文通过6个典型业务场景对比了Claude API和OpenAI API的成本差异，并提供了优化策略。核心发现：1）不同任务类型的输入输出token比例差异显著，成本结构需具体分析；2）轻量级模型在客服、摘要等场景性价比更高；3）RAG和Agent场景通过优化检索管道和上下文管理可大幅降本；4）需综合考虑成功率、重试等隐性成本。文章建议：优先优化工程实现（如Prompt缓存、检索压缩），再评估模型

 xywww168
2026-06-29 11:58:45

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 4

#spring #java #后端
大模型服务集成：从裸调 API 到企业级 AI 后端架构的演进之路

企业级 AI 后端架构的核心价值，在于将大模型从"可用的 API"升级为"可控的基础设施"。语义缓存通过向量检索实现意图级别的请求去重，是 Token 成本控制的关键手段；多模型网关通过权重路由和熔断降级保障服务可用性；Token 预算管控则在租户维度建立了成本防线。落地路线建议：第一步，在现有 LLM 调用链路中引入模型网关层，实现多供应商路由和熔断降级，这是投入产出比最高的第一步；第二步，对高

 亚历克斯神
2026-06-27 08:47:45

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 5

#java #spring #微服务
GPU 稀缺与弹性伸缩：大模型服务的容器化部署与资源调度策略

大模型服务的部署策略需要从"CPU 思维"转向"GPU 思维"。GPU 的稀缺性和不可分性要求通过多模型共享和动态调度提升利用率；模型加载的冷启动延迟要求通过预测性扩缩容和预热策略提前准备资源；显存竞争和模型卸载成本则要求在扩缩容策略中增加冷却期和缓存机制。落地路线建议：第一步，将推理服务从裸机部署迁移到 Kubernetes 容器化部署，使用 vLLM 作为推理引擎，启用动态批处理提升 GPU

亚历克斯神
2026-06-27 08:41:05

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 8

#java #spring #微服务
Spring AI / Model Context Protocol (MCP) / MCP Annotations

Spring AI MCP注解模块通过声明式注解简化了Java中MCP服务器与客户端的开发。服务端提供@McpTool等注解实现工具、资源与提示；客户端提供@McpLogging等注解处理各类通知。特殊参数如McpSyncRequestContext支持上下文访问。借助Spring Boot自动配置，注解Bean会被自动扫描注册，从而减少样板代码并提升可维护性。

闲猫
2026-06-27 08:39:56

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 9

#spring #人工智能 #python
Spring AI / Model Context Protocol (MCP) / MCP Security (WIP)

Spring AI MCP安全模块为MCP服务器和客户端提供OAuth 2.0及API密钥认证支持。服务器端可配置资源服务器保护全部请求或仅保护工具调用；客户端支持授权码、客户端凭证和混合三种OAuth流程，需注意Spring AI自动配置可能影响用户级认证。此外提供增强的MCP授权服务器，支持动态客户端注册。当前限制包括不支持WebFlux、SSE传输及不透明令牌。详细示例和配置参见项目文档。

闲猫
2026-06-27 08:38:03

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 7

#spring #人工智能 #java
Spring AI 2.0 深度解析：从1.x到2.0的架构演进、核心特性与生产级落地实战

Spring AI 2.0的发布，标志着Java生态在AI应用开发领域进入了新的阶段。统一的抽象层：ToolCallingAdvisor、EntityParamSpec等核心抽象，屏蔽了底层模型差异模块化的架构：RAG从黑盒Pipeline到可编排的四阶段架构，灵活性大幅提升生产级能力：可观测性、性能优化、持久化等能力全面补强渐进式设计：工具披露、功能升级都遵循渐进式原则，降低使用门槛展望未来，S

芜名氏
2026-06-24 17:32:26

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 4

#spring #java #人工智能 +1
security第三集用户认证体系之配置文件

本文深入解析AI写真工厂项目的认证中心微服务实现，重点介绍Spring Security的配置实践。通过修改yml配置文件可轻松变更默认用户名密码（示例演示了具体配置方式），修改后系统将不再输出默认密码。文章以/hello接口为例，展示了自定义登录凭据的有效性，用户成功认证后可正常访问接口。该部分内容为后续微服务技术解析的开篇，后续将持续拆解各核心模块实现细节。

凯凯凯凯神
2024-12-10 16:27:39

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 9

#spring
Spring AI 1.x 系列【60】构建高效 AI Agent

如果说单个 LLM 调用是"一问一答"，那么 Agent 就是让 LLM 成为"能自己动手的助手"——它不再只是回答问题，而是可以规划步骤、调用工具、反思结果、循环迭代，直到完成目标任务。

云烟成雨TD
2026-06-10 11:27:04

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 8

#人工智能 #spring #java
别把大模型网关当普通 API 做！内网隔离环境下的合规生死线

内网部署大模型，安全是第一位的。网关不是摆设，是守门员。合规不是口号，是代码逻辑。记住三点。流量必须过网关。

亚历克斯神
2026-06-05 13:21:18

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 8

#java #spring #微服务
企业级 RAG 权限隔离网关实战：从原理到落地

企业级 RAG，安全是 1，功能是 0。没有权限隔离，大模型就是个高级泄密工具。网关层做元数据过滤，是目前性价比最高的方案。文档入库必打标。

亚历克斯神
2026-06-05 13:14:07

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 8

#java #spring #微服务
企业级 RAG 权限与计费实战：防范大模型信息越权与费用控制

企业搞大模型，技术不是最难，管理才是。权限隔离是底线， Token 计费是红线。别为了追求效果，把数据安全扔在一边。也别为了省钱，把用户体验做得极差。用 Pre-filtering 做权限，用 Redis 做限流，用异步做计费。这三招组合拳打好了，你的系统就能稳如泰山。代码写完了，逻辑理顺了。剩下的就是去生产环境多跑几次。遇到报错别慌，看日志，找原因。技术这东西，就是在一堆 Bug 里练出来的。好

 亚历克斯神
2026-06-04 14:47:37

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 4

#java #spring #微服务
Spring AI 生产级实战：记忆管理

本文围绕 Spring AI Chat Memory 官方文档，介绍了大模型无状态调用下为什么需要记忆管理，并重点区分了 Chat Memory 与 Chat History 的差异。

jeffer_liu
2026-06-03 10:56:03

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 7

#人工智能 #spring #语言模型 +2
Spring AI 实战：从零实现 AI 对话的记忆与历史记录管理（附源码级解析）

/ 登记新会话// 注销会话// 查列表注意多了一个type参数。这个参数是整个架构的点睛之笔，我后面会展开讲。负责管理会话(chatId)ChatMemory负责管理聊天内容(Message)Repository决定：有哪些会话Memory决定：每个会话聊过什么两者配合实现：历史记录 + 上下文记忆ChatHistoryRepository 管"有哪些会话"（目录），ChatMemory 管"每

 yurenpai
2026-06-02 23:31:24

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 27

#java #spring
Spring AI 源码解析（六）：自动配置扩展机制与多模型适配器

Spring AI 最吸引人的地方不是它对某一家 AI 厂商的支持而是它用同一套接口屏蔽了十几家 AI 服务商的差异，并通过 Spring Boot 自动配置实现了"引入即用"。换厂商只需改几行配置，业务代码几乎不用动。这背后是框架做了大量适配工作——接口抽象、SPI 自动发现、条件注入、消息格式转换、配置分层。这篇从源码层面把这些机制彻底理清楚。核心目标：理解 Spring AI 如何通过Cha

满怀冰雪
2026-06-02 12:54:12

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 2

#spring #人工智能 #java
【Spring AI实战】第12章 SpringAI 生产级调优

分层裁剪策略：第一层：移除无关内容第二层：提取关键信息第三层：智能摘要Prompt设计原则：指令先行，上下文后置使用结构化模板避免冗余描述切片优化：按语义边界分块保持上下文连贯性动态调整块大小监控与调优：实时监控Token消耗A/B测试不同策略根据业务需求调整参数这些策略可以显著减少Token使用，同时保持模型性能。建议根据具体应用场景调整参数，并进行持续的监控和优化。异步优先：所有 A

gaochufukanyongren
2026-05-29 08:00:00

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 18

#spring #人工智能 #java
Spring AI接入OpenAI报错401/429？3种原因+完整解决代码

Spring AI接入OpenAI常见报错解决方案本文针对Spring AI接入OpenAI时常见的401/429/超时报错提供快速排查指南： 401错误：主要检查API Key有效性、环境变量加载及格式问题，提供Key验证代码片段 429错误：分析请求频率、并发数和账户限制，列出OpenAI各模型的默认速率限制超时问题：涵盖网络连通性、代理配置和超时参数设置解决方案包含：推荐applic

sijingqian
2026-05-18 15:24:38

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 9

#spring #人工智能 #java
Spring AI 2.0 开发Java Agent智能体 - 嵌入模型(Embedding Model)与向量数据库(Vector Databases)

《Spring AI 2.0开发Java Agent智能体教程》摘要：小锋老师推出Spring AI 2.0系列课程，涵盖核心功能如Advisors拦截器、Prompt工程、RAG检索增强等，后续将发布企业级AI实战项目（知识库与客服系统）。课程重点讲解了嵌入模型(Embedding)技术，通过向量化实现语义搜索，并演示了阿里百炼平台text-embedding-v4模型的应用及欧氏距离计算。向

 java1234_小锋
2026-05-16 16:16:56

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 5

#java #spring #人工智能
Spring AI RAG - 09 AI 绘图 ImageModel 集成

本文介绍了基于Spring AI的AI绘图功能实现方案。通过ImageModel抽象层统一接入不同厂商的图像生成API，后端采用代理下载模式将临时URL转换为图片字节流返回。文章详细解析了从Prompt到图片的端到端流程，包括Spring AI的Image抽象设计、DashScope图像模型自动装配、DrawImageController实现代码，以及前端集成方式。该方案具有接口统一、隐藏实现细节

 小小工匠
2026-05-16 15:45:00

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 3

#spring #人工智能
Spring AI RAG 检索增强生成：概念、实战与完整代码

本文介绍了基于SpringAI和Ollama实现检索增强生成(RAG)的技术方案。RAG通过"外部知识检索+大模型生成"的方式，解决了LLM知识滞后和幻觉问题。文章详细讲解了RAG的四步流程：文档加载分块、向量化存储、语义检索和增强生成，并提供了完整的SpringAI实现代码示例。系统采用SimpleVectorStore作为内存向量库，结合TikaDocumentReader

霸道流氓气质
2026-05-13 17:23:19

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 12

#人工智能 #spring #java
Spring AI

RAG就像给ai装了大脑，让它回答问题的时候先从外部知识库(如文档，数据库)检索相关片段，再把这些片段作为上下文输入给模型，这样ai的回答就基于真实，最新数据。重排序是指在初步检索出一批候选文档后，使用一个更加精细，专精于相关性判断的的模型，重新评估每个文档与查询之间的匹配程度，并按新得分重新排序。[ ETL ] ← 提取+清洗+标准化 (Extract → Transform → Load)[

敲敲千反田
2026-05-13 16:26:50

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 8

#spring #人工智能 #java
【大模型实战】手把手教你基于LLM与RAG的AI智能体意图识别深度实践，全程干货，简单易懂！！

首先，明确智能体需要支持的所有意图。然后，针对每个意图，我们需要收集和生成大量的同义句（Query），覆盖各种可能的表达方式。

AI大模型星球
2026-05-13 13:50:47

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 12

#人工智能 #spring #milvus +2
Spring AI ChatMemory 对话记忆配置JDBC方式到Mysql数据库实战示例与原理讲解

本文介绍了SpringAI中对话记忆从内存存储迁移到JDBC持久化的完整方案。通过使用JdbcChatMemoryRepository替代InMemoryChatMemoryRepository，解决了服务重启数据丢失和多实例共享问题。文章详细讲解了MySQL环境准备、建表脚本编写、配置参数说明等实现步骤，并深入分析了JDBC存储的底层原理，包括消息写入机制、数据库表结构设计和索引优化策略。该方案

 霸道流氓气质
2026-05-13 10:22:07

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 7

#数据库 #spring #人工智能
FileAgent实战Spring-AI-Alibaba和Langchain4J深度对比

本文通过FileAgent项目实战对比了Spring AI Alibaba和Langchain4J两个Java AI开发框架。Spring AI Alibaba深度集成Spring Boot，代码简洁但依赖外部SkillManager；Langchain4J社区活跃，支持多模型但代码量较大。两者在工具定义方式、模型支持等方面各有优劣，为Java开发者选择AI框架提供了实用参考。

莫不寒
2026-05-12 17:40:03

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 9

#spring #人工智能 #microsoft
Linux io_uring 深度解析：从原理到实践

两个环，一张单：SQ 环提交任务，CQ 环返回结果。所有 I/O 操作共用同一个 SQE 结构，只是往上面填不同字段。共享内存是核心：提交和收割大部分时候不经过系统调用，这是性能优势的根源。一统异步江湖：文件、socket、定时器——用同一套 API 处理所有 I/O 类型。没有 AIO 的限制，没有 epoll 的同步读写开销。对于网络服务开发者，io_uring 是最接近"完美异步 I/O"的

 清流院本苑
2026-05-12 16:54:03

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 13

#linux #java #服务器 +1