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在上一章节中，我们讲解了MCP服务，并以Spring AI作为客户端和服务端进行示例说明。然而，当前市面上已经存在众多成熟的MCP客户端和服务端实现。那么，Spring AI在这些现有方案中的适配程度究竟如何？接下来，我们将深入探讨这一问题。

【附源码】用Spring AI通杀所有MCP客户端，简直离谱！

最近有小伙伴在使用 mvn 仓库中的 1.0.0-M6 版本时，已经遇到一些兼容性问题和未知异常。本着更好地维护 spring-ai-hunyuan 仓库，我这几天熬夜更新并整理了对 Spring AI 稳定版（即 1.0.0）的支持。

重要通知：spring-ai-hunyuan 已兼容 Spring AI 稳定版！

上次我们在Coze平台上成功搭建了一个针对金仓问题的解决助手。这个智能体的核心工作流程相对简单：每次它通过HTTP接口调用插件，在金仓平台内部进行搜索，随后利用大模型的推理能力对查询结果进行分析，从而为用户提供问题解答。然而，问题也随之而来——金仓内部的搜索功能存在一定的局限性。搜索出来的博文资料之间的关联性并不强，这使得智能体在回答问题时，往往需要检索大量、冗长的资料，甚至有时需要检索上万字的内容才能找到有价值的信息，从而影响了整体的工作效率。

从零到一：利用社区数据，LoRa微调与Spring AI 构建私有化千问模型

上次我们讨论了如何将自己的开源项目发布到 Maven 中央仓库，确保其能够方便地被其他开发者使用和集成。而我们的项目 spring-ai-hunyuan 已经具备了正常的聊天对话功能，包括文本聊天和图片理解等基础功能。今天，我们进一步优化和扩展了该项目，新增了一个向量化功能。如图所示：

Spring AI 增加混元 embedding 向量功能

接着我们上次向Spring AI提交的混元模型模块，我已经完成了所有关于混元的聊天对接，并提交了相应的PR描述。提交后，荣获了一张“好人卡”，如图所示：

喜提好人卡？混元模型模块独立维护与开源发布

售后助手主要针对售后场景进行设计，涵盖了多个关键功能。具体而言，它包括车辆故障识别、提供相应的修理建议、预约维修服务以及通过电子邮件通知等功能，旨在为用户提供高效、便捷的售后服务体验。除了支持常规的自然语言沟通外，助手还深度集成了后端数据交互机制，确保用户的隐私信息得到充分保护。在数据处理和信息交互过程中，除了依赖大型模型的智能支持，整个系统的架构已经实现了私有化部署，以更好地保障数据的安全性和隐私性。

行业案例分享：汽车售后智能助手

在前面，我们已经为大家铺垫了大量的知识点，并深入解析了Spring AI项目的相关内容。今天，我们将正式进入实战环节，从零开始，小雨将带领大家一步步完成将第三方大模型集成到Spring AI中的全过程。为了方便讲解，本次实战的示范将以腾讯的混元大模型为主，我们将逐步向你展示如何将该大模型嵌入到Spring AI中，并利用其强大的能力，帮助你个性化地完成企业级Agent的智能体开发。

0帧起手将腾讯混元大模型集成到Spring AI的全过程解析

起初在开发过程中，我遇到了一个困扰我的问题：当我将对象转换为JSON时，得到的结果与最终传给第三方接口的请求体并不一致。这个问题导致我在进行加密操作时出现了错误，因为加密的过程是基于请求体的，而请求体又受到不同因素的影响。因此，我希望能在类内部直接获取到请求体（body），以便进行加密。

WebClient  获取不到请求体如何破解？

今天我发现了一个关于请求加密的有效写法，特此分享给大家。如果你的加密需求是将请求参数也包含在内，通常情况下，我们需要先将请求体转换成 JSON 格式或其他对象类型，再使用字符串的形式进行加密操作。以下是伪代码示例，展示了这一过程的实现方法：

RestClient 通过拦截器实现请求加密

今天，我们将简单地了解如何向 Spring AI 提交 PR（Pull Request）。在这个过程中，有一些常见的坑需要大家注意和避免，特别是在 Git 操作方面。我们会重点关注提交信息的规范，如何进行一次合并提交，以及其他在代码质量和结构上需要遵守的要求。

Spring AI 提交 PR 实战指南：避免常见坑

大家在使用Spring AI项目开发Agent时，可能会发现，尽管外层的接口设计和调用逻辑比较统一，但实际上每个第三方接口在实现时都会有一些微妙的差异。这些差异可能体现在请求参数的构造、数据格式的处理，或者是某些接口特有的配置选项上。因此，今天我们主要聚焦于Spring AI在实际调用接口之前，如何处理和构造请求参数的过程。以下是核心代码示意：

深入解析 Spring AI 系列：解析请求参数处理

今天，我们将重点讨论在对接混元大模型时需要特别关注的几个要点。首先，最为关键的一点是，混元大模型的加密方式相比于其他大模型更为复杂和严密。在对接过程中，我们通常避免使用混元官方提供的SDK进行集成，主要是因为官方SDK的应用场景存在一定的限制。若能实现原生对接，将能够提供更加灵活和高效的接入方式，同时也能更好地适应我们具体的应用场景。

混元API的加密机制与原生集成实战

关于普通聊天对接，目前已经完成了大部分讲解，剩下的就是最后一步，今天我们将重点讨论在返回参数时需要注意的几个关键点。为了更好地说明这些注意事项，我们仍然以OpenAI接口为例，逐步讲解相关的代码实现，帮助大家更清楚地理解这一部分的细节。

深入解析 Spring AI 系列：解析返回参数处理

今天我们将讨论之前略过的可观测性部分的代码。在这里，我想简单说明一下，当时这部分代码属于必须编写的固定模板，因此在最初的讨论中我们直接跳过了它。虽然这部分代码乍看之下可能显得比较复杂，但实际上它的核心功能只是链路追踪的实现而已。既然如此，接下来我们就不再赘述，直接来看一下这部分关键代码，如图所示：

深入解析 Spring AI 系列：分析 Spring AI 可观测性

我们之前讨论并实践过通过常规的函数调用来实现 AI Agent 的设计和实现。但是，有一个关键点我之前并没有详细讲解。今天我们就来讨论一下，如何让大模型只决定是否调用某个函数，但是Spring AI 不会在内部处理函数调用，而是将其代理到客户端。然后，客户端负责处理函数调用，将其分派到相应的函数并返回结果。

深入解析 Spring AI 系列：解析函数调用

今天我们将主要探讨OpenAI是如何进行接口对接的，虽然我们不打算深入细节，但会对整体流程进行一个大概的了解。后续会逐步分析其中的具体细节，大家可以耐心等待，逐步展开。好的，现在让我们开始，下面是我简单绘制的一张图示，旨在帮助大家更好地理解接下来的分析流程。

深入解析 Spring AI 系列：解析OpenAI接口对接

今天，我们将重点探讨对接的业务逻辑。为了帮助大家更直观地掌握其中的规律性，我将通过对比OpenAI与《月之暗面》中的Moonshot两个案例来阐述这一点。通过这样的对比，大家可以更清晰地看到，这些对接业务的整体框架其实非常相似。换句话说，我们要做的工作只是其中的一小部分，但它同样是关键的一环。

深入解析 Spring AI 系列：以OpenAI与Moonshot案例为例寻找共同点

今天我们将继续探讨如何在Spring AI中接入大语言模型，以OpenAI为例，详细分析其接入过程。我们将逐步探讨OpenAI是如何与Spring AI系统对接的，具体包括如何配置接口、如何封装接口参数以及如何定义相关的接口。在讲解过程中，我们仍然会以整体架构为主线，逐步深入，详细了解类内部的实现细节和定义。这种渐进式的分析方式有助于更清晰地理解每个模块的功能和它们是如何协同工作的。

深入解析 Spring AI 系列：剖析OpenAI接口接入组件

从今天起，我们将以 Spring AI 为主线，开始更新一系列的文章。这些文章将围绕 Spring AI 项目展开，结合我的理解，深入讲解其相关的知识点、技术原理、以及在实际开发过程中涉及到的部分代码实现等内容。通过这些文章，希望能够帮助大家更好地理解和使用 Spring AI。今天的主题是将对 Spring AI 开源项目的整体结构进行分析，并重点探讨该项目是如何高效地集成各大人工智能模型接口的。

深入解析 Spring AI 系列：项目结构一览

文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2465816

AI 实战篇：Spring-AI再更新！细细讲下Advisors

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