有一只柴犬的专栏

前面我们快速了解了Spring AI的基础使用，以及他的分层体系。今天我们来了解一下他的几个核心概念，能够帮我们快速了解Spring AI的实现机制。官方文档对这一块也做出了很详细的解释，但是因为是英文，为了方便学习，这里将以白话文的形式来更好的学习他们。

到此，基本程序编码时间不到1小时就可以完全搞定，主要耗费时间的就是在不断的AI调整上。当然可能前面给的提示词比较粗糙也有关系，大家可以认真的给到一段提示信息，应该就不需要花过多时间去调整细化。代码我还未上传到Github，大家有需要可以私聊我，或者等我有空我上传到Github：https://github.com/Shamee99真正经验的是，我只是简单手绘了一个PRD草稿，Trae就可以代替我写出相关代码，而且还原度接近90%。大家细品~

MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议，是一种适用于AI大模型与数据源交互的标准协议。旨在实现跨模型、跨会话的上下文信息持久化与动态共享。它通过标准化接口实现模型间的上下文传递、版本控制和协同推理，解决复杂AI任务中的上下文碎片化问题。那为什么需要重新定义AI的上下文管理？在我们最开始使用AI大模型的时候，经常会遇到以下一些问题，如：上下文可能莫名的丢失，导致会话的语义出现断层。

而Spring AI作为Spring生态的一部分，提供了与人工智能技术结合的能力，可以帮助开发者轻松将AI能力集成到Spring Boot项目中。本篇文章，我们展示了如何在Spring Boot项目中快速集成Spring AI，并结合OpenAI API构建一个简单的智能对话系统。通过几步简单的配置和代码实现，开发者可以快速将AI能力集成到现有的Spring Boot项目中。本篇文章将引导你如何在Spring Boot中快速集成Spring AI，并通过简单的示例实现AI功能。这里选用硅基流动API密钥。

在当今技术发展的背景下，人工智能（AI）已经成为各行各业中不可忽视的重要技术。无论是在互联网公司，还是传统行业，AI技术的应用都在大幅提升效率、降低成本、推动创新。从智能客服到个性化推荐，从语音识别到图像处理，AI的广泛应用已经渗透到生活中的各个角落。