商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
專為 Java 開發者打造的 Spring AI 框架已於 2026 年 6 月 29 日正式推出 2.0 版本。此次更新讓 Java 開發者在熟悉的 Spring 生態系中，能夠利用更成熟的 AI 應用堆疊加速生成式 AI 專案的開發。
Spring AI 2.0 版本針對 Spring Boot 4.x 和 Spring Framework 7.0 進行了架構重整，並大幅強化了 AI Agent（人工智慧代理人）的開發能力。透過統一的工具呼叫（Tool Calling）機制、漸進式工具探索（Progressive Tool Discovery）以及具備自我修正功能的結構化輸出（Structured Output），開發者能更有效率地建構具備推理、資料擷取和多步驟操作能力的 AI 應用。
Spring AI 的設計理念源於 Python 領域的 LangChain 和 LlamaIndex 等框架，但其目標並非直接移植，而是讓 Java 和 Spring 開發者能將對話式 AI、檢索增強生成（RAG）、Agent、埋入（Embeddings）等功能無縫整合至現有應用架構中。Spring AI 2.0 帶來了多項底層強化，包括全程式碼庫的空值安全註釋（Null-safety Annotations）、改進的 JSON 序列化處理，以及選項和配置的重構，確保模型和應用程式之間行為更一致。
值得注意的是，微軟（Microsoft）也積極投入，為 Spring AI 應用程式提供 Azure Cosmos DB 的向量搜尋和持久性對話記憶體（Chat Memory）整合。這些整合模組目前由微軟維護，涵蓋向量儲存庫（Vector Store）與其自動配置，以及用於持久化對話紀錄的 ChatMemoryRepository 實作。這使得 Spring AI 應用程式能將 Azure Cosmos DB 同時作為營運資料庫和 AI 持久層。
此次更新還強化了對模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP）的支援，該協議是一種新興的標準，用於連接 AI 系統與外部工具、資源和提示。透過在 Spring AI 中整合 MCP 註釋，Spring 服務能輕鬆參與不斷擴大的 AI 工具生態系，同時維持 Spring MVC、WebFlux 等既有架構。Spring AI 2.0 的發布，預示著 AI 開發正逐漸成為企業應用程式的核心環節，而非獨立的實驗性專案，為 Java 開發者提供了跳脫 Python 框架或逐一編碼各供應商 SDK 的替代方案。
不過，從 Spring AI 1.1.x 升級至 2.0.0 並非直接替換即可，由於模組更名、類別移動以及顧問（Advisor）和工具搜尋（Tool Search）方面的變更，開發團隊需進行必要的遷移工作。
