大家好，我是R哥。
本来 Spring AI 2.0 预计是 2026/5 月份正式发布的，现在官方宣布已经延期一个月了，从 5 月延期到了 6 月。
好消息，Spring AI 2.0 终于迎来要正式发布的节奏了。
最近，Spring AI 2.0.0 第一个 RC 版本终于发布了：
RC1 版本的发布实属不易啊，都历经 8 个里程碑版本了（M8）。
这里的 RC 是 Release Candidate（发布候选版） 的意思，Spring AI 2.0.0-RC1 表示 2.0.0 第 1 个发布候选版本，它已经非常接近正式版（GA），主要用于最后阶段的验证和测试。
可能还会有 RC2、RC3，也可能直接冲进 GA 正式版了。
Spring AI 2.0.0 RC1 新特性解读
1、工具调用重构
这一版里最核心的一件事，就是工具调用机制彻底重构。
在 1.x 版本中，每个 ChatModel 内部都内置了一套工具执行逻辑，包括：普通调用、流式调用，以及工具执行循环的控制逻辑。
说白了，之前的 1.x 版本模型和工具耦合得比较紧，2.0 则把工具执行循环从各个 ChatModel 中抽离出来，统一处理。
现在所有模型都不再内置工具执行循环，统一通过外部机制完成，官方推荐使用 ToolCallingAdvisor。
同时，以下旧能力已被移除：
- internalToolExecutionEnabled
- toolNames()
- SpringBeanToolCallbackResolver
- 旧的 ToolSpec API
工具执行逻辑彻底外置化了，如果你之前依赖模型内置工具循环，这部分必须调整。
2、聊天记忆改进
首先是消息驱逐策略调整，当对话窗口达到上限时，驱逐逻辑会优先移动到最近的用户消息边界，而不是在对话中间截断，避免语义断裂。
其次是避免重复附加历史消息，在工具调用过程中，不再反复把完整的历史 memory 追加到 prompt 中，只保留必要上下文。这样可以减少 Token 消耗、避免重复内容干扰，提高调用效率。
另外，JDBC 聊天记忆支持访问 timestamp 字段，方便持久化管理。
3、结构化输出
在 ChatClient.entity() 中添加 EntityParamSpec，以实现每次调用时对结构化输出的配置。
之前的版本，在 entity() 调用时启用提供程序原生的结构化输出或模式验证，需要单独设置顾问参数或手动配置 StructuredOutputValidationAdvisor。
EntityParamSpec 可直接在 entity() 调用位置配置这两种功能。
4、API 变更
这一部分主要是 API 清理和规范统一：
- 默认值从模型层移动到选项层；
- 构建器方法
N()改为n()； - 重构 JSON 工具；
- 使用
org.apache.commons.logging.LogFactory代替 SLF4J； - 模块命名规范调整。
最重要的是，现在 Spring 不再覆盖模型提供商默认参数，避免出现不可预期差异。
5、模型更新
模型适配层也有调整：
- 更新 Mistral AI 聊天模型；
- 新增 DeepSeek V4 模型常量；
- 移除部分弃用模型；
- MiniMax 独立支持路径移除，建议通过兼容方式使用；
- 删除生命周期结束的模型。
在「天塌了！Spring AI 2.0 宣布移除智谱！！」一文中，国内支持的模型还有 DeepSeek (OpenAI-proxy)、MiniMax、Moonshot AI、QianFan 这四家在列。
RC1 文档中只有 DeepSeek (OpenAI-proxy)、MiniMax (Anthropic-proxy) 这两家了，而且还是基于 Proxy 的方式，基本在向旗舰模型靠拢，减少维护成本。
现在就是要么你自己维护开源项目，要么兼容 OpenAI、Anthropic 这两家巨头的 API 了。
6、bug 修复
RC1 同步更新了文档和依赖版本。
- 修复所有剩余聊天模型的流式路径中的跨度层级；
- 修复
OpenAiChatModel.stream()仅对工具调用进行缓冲。之前的实现会在返回 token 之前对整个响应进行缓冲。现在只对工具调用片段进行缓冲，允许在生成时其他 token 直接流出。 - 修复 DeepSeek V4 调用函数
400 Bad Request的问题。 - 修复 OpenAI 选项中的诸多合并问题。
总结
Spring AI 2.0.0-RC1 的核心价值在于架构重构，而不是功能堆叠，之前 M1 - M8 的特性并未包含在其中。
这个版本的重点变化包括：
- 工具调用外置化
- 聊天记忆优化
- 结构化输出增强
- API 规范统一
2.0 正式版都马上要正式发布了，RC 版本居然现在还在改架构、大型重构，真是可以的，说明 AI 的发展速度太快了，即使 2.0 正式发布，可能功能、稳定性各方面后面还会有不少的调整。
但不管如何，Spring AI 已经是 Java AI 事实上的标准框架了，更新动作越大，说明社区越活跃，未来也可期。
Spring AI 2.0 发布后，Java AI 真正要起飞了。。
现在就坐等 Spring AI 2.0 正式发布了，到时R哥也会第一时间解读更新，关注我「Java技术栈」第一时间推送，坐等 Java AI 正式起飞！！
不管你是 AI 初学者，还是有经验的开发者，AI、Agent、MCP、工作流编排，现在已经成为 Java 开发者的必备基础能力，而 Spring AI 则是 Java 接企业 AI 应用落地很重要的一套方案了。
不是我吹，2026 年的今天，如果你还没有接触过 Spring AI，还没有在项目中使用过 Spring AI 落地，那你可能就真的落伍了。
现在不管中大厂，还是小公司、外包，都或多或少在搞 Spring AI 项目落地，有一个兄弟面试 10 家，有 8 家都会问到 AI，你说你学不学？
不学 Spring AI，面试就没什么竞争力了，给大家看几篇帖子：
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看完你就知道 Spring AI 对 Java 程序员的重要性了，会不会用 Spring AI 了，直接关系到你能不能找到好工作了，能不能拿高薪了。
所以，赶紧学起来吧，Spring AI 现在已经是 Java 程序员接大模型的标配了，就像之前的 Spring Boot、Spring Cloud 一样，不学 Spring AI 就真的落伍了。
最后，认真推荐下我的《Spring AI 开发实战课 》，学完把它落地到真实项目里，出去面试的时候就有竞争力了，很多面试官都不一定会，你能落地应用，能说上来，可以和其他同学直接拉开差距了。
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