Spring AI 与 SOFA AI：发展历程与核心技术解析

发布时间：2025年5月21日

随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，企业级 AI 应用的需求日益增长。为了更好地支持开发者构建智能化的应用系统，Spring 社区推出了 Spring AI，而蚂蚁集团则推出了其企业级 AI 框架 SOFA AI。两者在设计理念上各有侧重，但都致力于提供一套统一、可扩展且易于集成的 AI 开发工具链。

本文将重点介绍 Spring AI 的发展历程、核心概念与关键技术实现，并简要对比其与 SOFA AI 的异同，帮助开发者更好地理解和选择适合自身业务场景的 AI 开发框架。

一、Spring AI 的发展历程

北京时间 2025 年 5 月 20 日，Spring 官方团队宣布 Spring AI 1.0 GA 版本正式发布，标志着该项目进入稳定可用阶段。Spring AI 自诞生以来就以“简化 AI 集成”为核心目标，旨在为 Java 开发者提供一个统一的接口来对接各类 LLM 模型和智能体（Agent）系统。

Spring AI 的设计借鉴了 Spring 生态中一贯的模块化、可插拔架构理念，强调易用性、可移植性和可观测性，使得开发者可以在不同 AI 模型和服务之间自由切换，无需修改大量业务逻辑。

二、Spring AI 核心能力概览

目前，Spring AI 的 ChatClient 接口已经支持调用 20 个主流 AI 模型，包括 OpenAI、Anthropic、Google、阿里云、腾讯云等厂商的模型。其核心交互方式是通过 ChatClient API 来完成对话生成、文本理解、函数调用等任务。

Spring AI 的关键特性包括：

提示工程（Prompt Engineering）
模型增强（Augmented LLM）
工具调用（Tools）
对话记忆（Memory）
数据检索（RAG）
可观测性（Observability）
智能体（Agent）
模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）

下面我们逐一介绍这些核心概念。

三、Spring AI 核心概念详解

1. 提示（Prompt）

Prompt 是用户输入给 AI 模型的一段文本，用来引导模型生成特定的输出。 Prompt 的设计和措辞会显著影响模型的回答结果。

在 Spring AI 中 Prompt 的处理方式：

Spring AI 提供了灵活的提示模板机制，类似于 Spring MVC 中的视图层处理方式：

使用带有占位符的模板字符串；
动态替换变量内容；
支持多种模板引擎（如 Thymeleaf、Freemarker 等）；

PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("你好，{name}，今天想了解什么？");
promptTemplate.apply(Map.of("name", "张三"));

2. 模型增强（The Augmented LLM）

模型增强是指在基础 LLM 上叠加额外的能力，使其具备更强的处理能力。主要包括以下几个方面：

（1）数据检索（RAG）

允许模型访问外部知识库或文档，例如：

用户问：“公司去年营收是多少？”
→ 模型可以从数据库中查找答案。

Spring AI 通过内置的 RetrievalContext 和向量数据库集成，实现了高效的 RAG 能力。

（2）对话记忆（Memory）

让模型记住之前的内容，避免重复提问，例如：

用户说：“我叫张三。”
→ 之后模型知道称呼用户为“张先生”。

Spring AI 提供了多种 Memory 实现，如 In-Memory、Redis、JDBC 等。

（3）工具调用（Tools）

模型可以调用外部 API 或服务，例如：

用户说：“帮我订一张机票。”
→ 模型会自动调用航班预订接口。

Spring AI 支持声明式工具定义，并通过 JSON Schema 描述接口参数，确保安全、准确地调用。

3. 顾问（Advisors）

Spring AI 的一个关键特性是 Advisor API，它采用了拦截器链的设计模式，允许你在请求到达模型前对 Prompt 进行增强。

作用：

注入检索数据（Retrieval Context）
添加对话历史（Chat Memory）
修改原始 Prompt 内容

chatClient.prompt().advisors(new RetrievalAdvisor(vectorStore), new ChatMemoryAdvisor(chatMemory)).call();

4. 评估（Evaluation）

Spring AI 提供了一套完整的评估体系，用于衡量模型输出的质量和准确性。支持：

自动生成测试集
多维度评分（如语义相似度、关键词匹配、意图识别等）
集成第三方评估工具（如 LangChain、LangSmith）

5. 可观测性（Observability）

Spring AI 原生支持与 Micrometer、Prometheus、OpenTelemetry 等监控系统的集成，便于开发者追踪请求延迟、模型响应时间、错误率等指标。

6. 模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）

MCP 的价值：

解决 LLM 与外部数据源及工具之间无缝衔接的需求。

MCP 架构的核心组成部分：

组件	说明
MCP Host	交互的发起方，通常是 LLM 应用、AI Agent
MCP Server	外部能力提供方，封装为标准 Tools/Resources
MCP Client	Host 侧协调者，负责通信转换
传输层	支持 HTTP/SSE、Stdio、Streaming 等

MCP 的发展历程：

模型上下文协议 (MCP) 于 2024 年 11 月问世，迅速受到业界关注。Spring AI 团队在 MCP 规范发布后不久就开始支持该规范，并将其 Java SDK 基础代码捐赠给了 Anthropic。Spring AI 在此基础上提供了丰富的功能封装，成为 MCP 最重要的 Java 实现之一。

7. 智能体（Agent）

Spring AI 支持构建具有自主决策能力的 AI 智能体（Agent），能够：

自动调用多个工具
根据上下文做出判断
执行复杂流程（如订单处理、客服问答）

Agent 的行为可以通过策略配置进行控制，也可基于强化学习进行优化。

四、Spring AI 与 SOFA AI 的对比

特性	Spring AI	SOFA AI
开发背景	Spring 生态项目，面向全球开发者	蚂蚁集团内部孵化，面向金融级应用
编程语言	Java/Kotlin	Java/Go
模型抽象	ChatClient + Prompt	AI Proxy + Flow Engine
工具集成	基于 JSON Schema	基于服务注册与发现机制
可观测性	集成 Micrometer / OTel	自研 Tracing & Metrics 系统
智能体支持	初步支持	强大的 Agent 框架
协议支持	支持 MCP	支持自定义协议
适用场景	通用 AI 应用开发	金融、风控、客服等高并发场景

五、总结

Spring AI 作为 Spring 官方推出的 AI 开发框架，凭借其简洁的 API 设计、强大的生态兼容性和良好的可扩展性，正在成为 Java 开发者构建 AI 应用的首选方案。特别是其对 MCP 协议的支持、模型增强能力 和 可观测性体系 的建设，为构建企业级 AI 应用提供了坚实的基础。

虽然 SOFA AI 在金融级场景下有着更成熟的落地经验，但 Spring AI 凭借开源社区的力量和 Spring 生态的强大影响力，正在快速追赶。

未来，我们有理由相信，Spring AI 将在全球范围内推动 AI 技术的普及与应用，成为连接 AI 与企业世界的桥梁。