Spring Boot 接入 AI，比你想的简单一万倍

Spring Boot 接入 AI，比你想的简单一万倍

前言

最近有个朋友问我："想在项目里接个 AI 对话，Spring AI 好上手吗？"

我说你等着，三分钟后看效果。

三分钟，从零到能用

新建一个 Spring Boot 项目，引入一个依赖：

<dependency>    <groupId>com.liziye</groupId>    <artifactId>spring-ai-lab-scenario-chat</artifactId></dependency>

application.yml 里配好 API Key，启动：

POST /api/chat{"userInput":"你好，介绍一下你自己"}
→ 200 OK{ "content": "你好！我是 AI 助手...", "conversationId": "conv_xxx" }

没写一行 ChatClient 代码，没管对话记忆，没处理重试。连 Controller 都没建——全内置了。

朋友："？？？就这？"

对，就这。

正文

Spring AI 确实是好框架，但每次接入都要写样板代码：ChatClient 配置、对话记忆、重试逻辑、Token 统计……这些跟你业务半毛钱关系都没有，却每次都得来一遍。更别提 RAG 知识库、多 Agent 协作这些进阶场景了——你只是想接个 AI，结果三天过去了还在搭基础设施。

于是我把这些都封装成了 7 个即插即用的场景 Starter，开源出来，取名叫 Spring AI Lab。

7 个场景，按需引入

想用哪个就加哪个依赖，不想用的不引入，零负担。

不止能用，还得扛造

玩具和产品的区别就一条 —— 挂了怎么办。所以内置了：

🔀 多模型动态切换 + 主备降级

🧠 对话记忆自动管理，TTL 过期

🛡️ 重试 → 熔断 → 降级 三级容错

📊 Token/延迟/错误全链路指标

🔒 令牌桶接口限流

架构一图流

场景模板层（7 个 @EnableXxx）    ↓编排层（模板方法模式，自动处理记忆/指标/容错）    ↓能力层（路由/重试/文档/工具）    ↓Spring AI 官方 API

验证过，不空谈 用小米 MiMo 大模型跑了 69 个单元测试 + 27 个集成测试，7 个场景全部绿灯。任何兼容 OpenAI 协议的模型都能直接用。

项目地址

🔗 Gitee：https://gitee.com/sjz_zy/spring-ai-lab

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让每行 AI 代码，都写在业务层。

小结

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