Spring 于 2026-09-25 发布 Spring AI 2.1.0-M1（里程碑）。本版三大能力：OpenAI Responses API 适配（把 reasoning/function_call/image 等 item 映成 ReasoningPart/ToolCallPart/MediaPart，并保留 item id/status 以便回放）；AbstractMessage 引入有序 MessagePart 列表，让文本、推理、工具调用与媒体按模型产出顺序往返；VectorStore 新增 upsert，可直接写入调用方预计算的嵌入（pgvector/Redis/Elasticsearch/Qdrant 等已接线）。依赖升至 Spring Boot 4.2。面向要把 Responses 推理链与预计算向量管线接进 Spring 生态的团队，这是 2.1 线的首个可试用里程碑。

核心要点速览 (Key Takeaways)

  • ✓发版：v2.1.0-M1；Maven Central / Spring milestone 仓库均可解析 `spring-ai-bom:2.1.0-M1`
  • ✓OpenAI Responses：reasoning→ReasoningPart（OpaquePayload 加密内容）、function_call→ToolCallPart、生成图→MediaPart；仅 function_call 进 ToolCallingAdvisor，避免把 web_search 当本地回调
  • ✓MessagePart：Assistant/User/ToolResponse 共用有序 `List<MessagePart>`，旧 getText()/getToolCalls() 仍是视图，Jackson 3 用 type 鉴别器序列化
  • ✓VectorStore.upsert：`EmbeddedDocument` 配对 Document+调用方向量；AbstractObservationVectorStore 打 UPSERT 观测；pgvector/Redis/ES/Qdrant 按 id 替换
  • ✓升级：对照 Upgrade Notes 2.1；Boot 升到 4.2，先在 milestone 仓试用再等 GA
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相关资源与官方项目出处

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GitHub Release Spring AI v2.1.0-M1
github.com/spring-projects/spring-ai/releases/tag/v2.1.0-M1
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Spring AI 2.1 Upgrade Notes
docs.spring.io/spring-ai/reference/2.1/upgrade-notes.html
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Spring AI 2.1 Getting Started
docs.spring.io/spring-ai/reference/2.1/getting-started.html
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OpenAI Chat API reference (2.1)
docs.spring.io/spring-ai/reference/2.1/api/chat/openai-chat.html
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Vector Databases reference (2.1)
docs.spring.io/spring-ai/reference/2.1/api/vectordbs.html
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PR #7006 OpenAI Responses API support
github.com/spring-projects/spring-ai/pull/7006
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PR #7002 VectorStore.upsert
github.com/spring-projects/spring-ai/pull/7002
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Spring AI project page
spring.io/projects/spring-ai
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MessagePart
github.com/spring-projects/spring-ai/pull/6997
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深度技术解析与实战评估

核心背景与行业痛点

企业 Java 栈要把「带推理签名的 Responses 流」「工具调用」「多模态附件」和「离线/批处理预计算向量」塞进同一套 Chat/RAG 抽象时，旧版 Spring AI 仍偏 Chat Completions 消息模型：文本、tool call、媒体各走各的字段，顺序易丢；向量侧也多假设由 EmbeddingModel 当场算，难承接外部特征管线。OpenAI Responses 还要求把带签名的 reasoning 原样回放，否则会被拒——没有 OpaquePayload 就只能砍掉推理链。

架构亮点与底层机制

v2.1.0-M1 做了三件事。其一，OpenAI Responses API 适配：Responses item 映成 ReasoningPart（OpaquePayload 持加密内容）、TextPart、ToolCallPart、MediaPart，未知自托管工具进 UnknownPart 保真；item id/status/消息相位进 part 属性，便于重建。仅 function_call 变成 ToolCall，避免 ToolCallingAdvisor 误找名为 web_search 的本地回调；外源或无载荷 reasoning 跳过而非硬送被拒。其二，MessagePart 成为 Assistant/User/ToolResponse 的共享有序表示，旧 accessor 仍是视图。其三，VectorStore.upsert 用 EmbeddedDocument 写入预计算向量，pgvector/Redis/Elasticsearch/Qdrant 按 id 替换，并挂 UPSERT 观测。BOM 对齐 Spring Boot 4.2。

权威 Benchmark 与实测跑分对比

发行说明未给出跨版本吞吐或检索召回公开跑分。验收建议：Responses 多轮回放（含 reasoning 签名）是否 400；MessagePart 顺序是否与 provider item 一致；upsert 后按 id 读回向量是否与调用方一致。不要用 Chat Completions 旧路径的延迟数字外推 Responses。

开发者实战落地与开箱指南

Maven 引入 org.springframework.ai:spring-ai-bom:2.1.0-M1（Central 已发；亦可走 Spring milestone 仓）。对照 2.1 Upgrade Notes 与 Getting Started，OpenAI 聊天见 OpenAI Chat，向量见 Vector Databases。里程碑 API 仍可能变，生产请等 GA 或锁 commit 做金丝雀。