[特殊字符] Spring AI 2.0.0 正式发布：大版本升级，MCP 原生集成 + Anthropic SDK 全线重构

yijunzhao

683人浏览 · 2026-06-15 18:16:47

yijunzhao · 2026-06-15 18:16:47 发布

2026 年 6 月 12 日 · 基于 Spring Boot 4.1.0 · MCP SDK 2.0 + Anthropic 重构 + ToolCalling 体系重写

🔥 一、发布概况：为期半年的重大升级

2026 年 6 月 12 日，Spring 官方正式发布 Spring AI 2.0.0。这是 Spring AI 项目自 1.0.0 GA 以来最大的一次版本升级，从 1.1.x 到 2.0.0 历经多个 RC 阶段，积累了大量的 Breaking Changes 和功能重构。

关键信息	数据
发布时间	2026 年 6 月 12 日
前代版本	1.1.8（2026-06-12 同天发布）
1.0.x 最终版	1.0.9（2026-06-12 同天发布）
基础框架	Spring Boot 4.1.0
MCP SDK	2.0.0
核心定位	Java 生态的 AI 集成框架

⚡ 二、2.0.0 核心新特性

1️⃣ Anthropic 模块全面迁移至官方 Java SDK

这是 2.0.0 最重大的架构变更。 Spring AI 的 Anthropic 模块从自实现的 API 客户端彻底迁移到 Anthropic 官方 Java SDK：

编号	变更维度	1.x 时代	2.0.0
1	API 客户端	自实现 AnthropicApi	官方 Java SDK
2	模型构建	`new AnthropicApi(apiKey)`	Builder 模式：`AnthropicChatModel.builder().apiKey(...)`
3	缓存支持	基础	AnthropicCacheOptions/Strategy/Ttl 完整缓存体系
4	引用支持	无	AnthropicCitationDocument 引用文档支持
5	新增选项	—	Web Search Tool、priority capacity tier
6	包名变更	`api.utils`	顶级包 `anthropic` 下

新增四个 Chat Options：

spring.ai.anthropic.chat.web-search-tool.* — Web 搜索工具配置
优先级容量层（Priority capacity tier）支持
完整缓存断点追踪器（CacheBreakpointTracker）
缓存资格解析器（CacheEligibilityResolver）

2️⃣ MCP SDK 2.0 深度集成

MCP（Model Context Protocol）的支持在 2.0.0 中经历了一次重大架构变革：

编号	变更	说明
1	MCP SDK 升级	从旧版 → 2.0.0
2	传输模块迁移	MCP 的 Spring 传输模块从 SDK 迁入 Spring AI 项目
3	包名变更	`io.modelcontextprotocol.server.transport` → `org.springframework.ai.mcp.server.*.transport`
4	输入验证	默认开启——工具参数按 JSON Schema 校验
5	必需字段强制	SDK 的 builder 强制要求必填构造参数
6	McpClientCustomizer	改用泛型接口，支持 `AsyncSpec` / `SyncSpec`
7	HTTP Header 统一	WebMvc 传输的 Header 统一为小写

3️⃣ Tool Calling 体系全面重构

这是 2.0.0 影响面最广的变更。

① 内部工具执行循环 → ToolCallingAdvisor

1.x	2.0.0
每个模型各自实现内部循环	统一 ToolCallingAdvisor
`internalToolExecutionEnabled`	默认开启，无需配置
需手动控制	自动注册，检测到工具即生效

这一变更意味着：不再需要为每个 AI 供应商单独配置工具循环，Spring AI 会自动检测并注册工具执行能力。

② 对话历史管理重构

对话历史从 ToolContext 中彻底移除——工具只接收参数和自定义上下文，不再管理对话状态。ToolCallingAdvisor 负责维护工具调用间的对话历史。

③ 流式工具调用修复

之前 streamToolCallResponses 存在设计缺陷——中间请求块被流式输出但对应的响应未被发送，导致对话历史损坏。2.0.0 中此选项被移除，默认行为已修复。

④ 工具上下文 API 变更

// 1.x
chatClient.prompt()
    .tools(t -> t.callbacks(myCallback).context("tenantId", "acme"))
    .call().content();

// 2.0.0
chatClient.prompt()
    .tools(myCallback)
    .toolContext(Map.of("tenantId", "acme"))
    .call().content();

4️⃣ ChatClient Options 全栈重构

变更	说明
Builder 模式强制	所有 Options 必须通过 Builder 创建，编译期检查
默认温度移除	不再提供 0.7 的默认温度，改为各 AI 提供商的原生默认值
Options 默认值迁移	从各 Model 类移除，统一到 Options Builder
`getDefaultOptions()` → `getOptions()`	API 简化

5️⃣ 模型配置属性重构

配置属性大幅简化：

yaml

# 1.x
spring.ai.openai.embedding.options.model=text-embedding-3-small

`2.0.0`

spring.ai.openai.embedding.model=text-embedding-3-small

所有 *.options.* 层级中的 options. 被移除，直接使用 *.model 等属性。

6️⃣ TTS / OpenAI SDK 迁移

OpenAI TTS 模块从 SpeechModel → TextToSpeechModel（统一接口）
OpenAI Chat 模块全面使用 Jackson 2（移除 Jackson 3 的混合使用）
OpenAI 底层 SDK 统一迁移到 OpenAI Java SDK

7️⃣ Azure OpenAI Entra ID 支持

新增 Entra ID 身份认证管理，通过干净的自动配置实现 Azure OpenAI 的安全访问。

📊 三、从 1.x 到 2.0：性能与架构提升

架构层面的飞跃

维度	1.1.x	2.0.0	提升
Tool Calling 循环	各模型自实现	统一 Advisor	代码量减少 70%
Anthropic API 维护	需自跟踪	官方 SDK	零维护成本
MCP 传输模块	外部 SDK	Spring 项目内	版本锁定
对话历史	散落在 Tools	Advisor 统一管理	修复数据损坏
JSON Schema 校验	无	MCP 服务端默认开启	安全性提升
配置属性	嵌套多层级	扁平化	易用性提升

性能改进点

改进方向	说明
工具调用开销	统一 ToolCallingAdvisor 减少序列化和调度开销
对话历史一致性	MongoDB 存储的消息顺序修复（曾经逆序返回）
内存管理	Options 不再依赖 Jackson 3，减少类加载冲突
序列化	统一 Jackon 2，移除 Jackson 3 混合使用

⚠️ 四、差距与不足

已知问题

问题	说明	严重程度
Breaking Changes 极多	从 API 到配置到模块结构几乎全面变更	🔴 迁移成本高
Moonshot/Qianfan 移除	国内模型厂商被移出主项目，移至社区仓库	🔴 中国用户受影响
MiniMax 专用支持移除	改为通过 Anthropic 通用接口访问	🟡 功能退化
Watson AI 移除	IBM Watson 集成因模型过时被移除	🟢 影响有限
Cosmos DB 移出	Azure Cosmos DB 支持移至外部团队维护	🟡 需额外配置
HanaDB 向量库移除	SAP Hana 向量存储自动配置取消	🟢 小众场景
温度默认值移除	之前依赖 0.7 默认值的应用可能行为变化	🟡 需显式配置
OpenSearch 兼容性	HTTP Client5 升级可能需要调整	🟡 特定场景

与竞品的差距

维度	Spring AI 2.0.0	LangChain4j	Semantic Kernel
语言	Java (Spring 生态)	Java	C#/Python/Java
MCP 集成	⭐ 原生深度集成	有限	有限
模型提供商覆盖面	⭐ 极广（20+）	广	中
Spring 生态绑定	强依赖	弱	无
文档完善度	好（持续改进中）	⭐ 优秀	⭐ 优秀
学习曲线	陡（大量 Breaking Changes）	平缓	中等
国内模型支持	❌ Moonshot/Qianfan 移除	⭐ 好	中

🔮 五、未来演进方向

短期（2.x 系列）

方向	预期
🚀 MCP Hub 集成	可视化 MCP 工具管理
🔧 社区复原	Moonshot/Qianfan 等国内模型以社区模块形式回归
📚 文档完善	2.0 升级指南和更多代码示例
🧪 Agent 编排增强	多 Agent 协作工作流支持

中长期

方向	推测
🎯 AI Agent 原生框架	从"AI 集成"走向"Agent 开发框架"
☁️ 云原生 AI	深度集成 Kubernetes + AI 推理
🔗 多模态扩展	视频理解、3D 生成等能力
🌐 国际化模型市场	模型发现和接入的标准化

📌 六、升级建议

从 1.1.x 升级

步骤	关注点
1️⃣	更新依赖到 `spring-ai-bom:2.0.0`
2️⃣	Anthropic 代码重构 — 改用 Builder 模式
3️⃣	Tool Callback → ToolCallingAdvisor
4️⃣	MCP 包名更新 — 迁移到 `org.springframework.ai.mcp`
5️⃣	Options 属性扁平化 — 移除 `.options.` 层级
6️⃣	温度显式配置 — 设置 `spring.ai.*.chat.temperature`
7️⃣	Moonshot/Qianfan → 社区版