Spring AI 团队刚刚发布了 Spring AI 2.0.0-M1。这不仅是一次常规的版本迭代，更是 2.x 系列的正式开篇：技术栈、基线版本、模型生态几乎经历了一轮“大换血”。

在此之前，Spring AI 1.1 正式版于上月发布，带来了 MCP 开箱即用、Prompt 缓存、自进化智能体等特性。

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本次里程碑版本基于 Spring Boot 4.0 GA 和 Spring Framework 7.0 构建，以 Jakarta EE 11 为基石，并强制要求 Java 21 作为最低开发环境。

整体来看，Spring AI 2.0.0-M1 一共合入了 67 项改动，包括：

• 25 项功能增强：围绕 AI 原生开发体验做了大幅扩展；

• 32 项文档更新：对新手更友好，踩坑前多看一眼能省不少时间；

• 7 个稳定性修复 + 3 个安全依赖升级：把基础打得更稳。

下面按模块简单拆一下这次版本的几个关键变化。

底层架构全面跟进：Spring Boot 4 & Framework 7

这是 Spring AI 2.0 最根本的变化。Spring AI 已经从 Spring Boot 3.x 全面迁到 Spring Boot 4.0 GA / Spring Framework 7.0。

💡 这意味着：

• 红利：你可以直接享受到新一代框架在 虚拟线程、AOT 编译、性能调优 等方面的所有新特性。

• 成本：必须将运行环境升级到 Java 21。对于老项目而言，这是迁移前需要重点评估的成本。

对应的 issue 地址：https://github.com/spring-projects/spring-ai/pull/4774

Redis 生态深化：记忆能力 + 检索能力双升级

Redis 在本次更新中获得了史诗级的增强，成为构建企业级 AI 应用的首选存储方案之一。

1.Redis Chat Memory 全新实现

新增了基于 Redis 的聊天记忆组件（含 Spring Boot Starter），核心特性包括：

• 持久化记忆：支持跨会话保留上下文，不再丢失用户历史。

• 检索增强：支持文本搜索与范围查询。

• 性能调优：针对向量检索的 HNSW 索引参数（M, efConstruction, efRuntime）完全开放配置。这意味着你可以根据业务需求，在“召回率”与“时延”之间做精细平衡。

对应的文档地址: https://docs.spring.io/spring-ai/reference/2.0/api/vectordbs/redis.html

2.Redis Vector Store 升级

向量存储能力同步升级：

• 新增 文本搜索 和 范围查询 能力。

• 同样暴露 HNSW 相关参数，方便进行细粒度的性能权衡。

Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-redis-store</artifactId>
    <version>2.0.0-M1</version>
</dependency>

如果你的技术栈里已经有了 Redis，引入这个依赖可以让你无需额外部署专门的向量数据库（如 Milvus、Chroma）或记忆存储组件，直接利用现有的 Redis 基础设施就能构建生产级的 AI 应用。

模型能力的全面爆发：Claude, OpenAI 与 Gemini

在大模型接入层，这次的更新也相当密集。

• Anthropic Claude：一口气上到 4.5

• • 新增对 Claude 4.5 Opus / Haiku 的支持；

  • 引入 Citations API：可以在回答中精确标注来源文档的具体片段（PDF、纯文本等），对 RAG、问答类场景非常有用，目前支持 Claude 3.7 Sonnet 和 Claude 4 系列；

  • 集成 Files API：模型可以直接生成可下载文件（代码、报告等），更适合做 Agent / 工具型应用；

  • 工具调用能力新增 Auto / Any / Tool / None 四种模式，方便精细控制“模型何时、如何用工具”。

• OpenAI：官方 Java SDK 原生接入

• • Spring AI 现在直接集成了 OpenAI 官方 Java SDK。

  • 默认聊天模型也更新为当前前沿的 gpt-5-mini，开箱即用的效果会比老版本好不少。

• Google Gemini：思考深度可调：Google GenAI SDK 升级到 1.30.0，并为 Gemini 模型补上了 ThinkingConfig / ThinkingLevel 配置。简单理解：可以通过配置项来控制“模型想多深”，在推理质量和响应时延之间找到更合适的平衡点。

企业级特性与基础设施扩展

除了模型和存储，这次在基础设施侧也做了几处针对企业场景的补强：

• Azure Cosmos DB Chat Memory：新增了对应的 Spring Boot Starter，Azure 生态的同学可以直接把聊天记录落在 Cosmos DB 里，少写不少样板代码。

• Model Context Protocol（MCP）增强：优化了 MCP 客户端的自动配置流程，引入可选的处理器注册表，并改善了对复杂 Bean 类型的支持，让 MCP 能更自然地融入现有 Spring 应用。

• GemFire 向量存储安全加固: GemFire Vector Store 现在支持 用户名 / 密码认证，对有合规要求的企业环境更友好。

总结

下面是 Spring AI 2.0.0-M1 带来的关键升级：

1. 基座升级：全面基于 Spring Boot 4.0 GA 和 Spring Framework 7.0 构建，强制要求 Java 21。

2. Redis 史诗级增强：新增 Redis Chat Memory（支持持久化、搜索），向量存储支持文本搜索与 HNSW 参数调优，确立了 Redis 在 Spring AI 生态中 RAG/记忆系统的首选方案之一。

3. 模型生态爆发：

• Anthropic：支持 Claude 4.5，新增 Citations API（引用溯源）和 Files API（生成文件）。

• OpenAI：集成官方 Java SDK，默认模型更新为 gpt-5-mini。

• Google：Gemini 支持思考深度（ThinkingLevel）配置。

• 企业级特性：新增 Azure Cosmos DB 聊天记忆，增强 MCP 客户端配置，GemFire 支持安全认证。

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