Posted by: Phodal Huang in AI Aug. 16, 2025, 9:17 a.m.

从 Semantic Kernel 到 Spring AI 的迁移实践：构建企业级智能应用的架构演进

在AI应用快速发展的今天，框架选择和迁移策略直接影响着项目的成功。本文基于一个真实的企业级项目，深入分析从Microsoft Semantic Kernel迁移到Spring AI的完整实践过程，为同样面临技术选型的团队提供实战参考。

前言：为什么要进行框架迁移？

在企业级AI应用开发中，技术栈的选择往往需要平衡多个因素：开发效率、维护成本、团队技能栈、生态兼容性等。我们的项目最初基于Python的Semantic Kernel构建，但随着业务复杂度增加和团队Java技术栈的优势，迁移到Spring AI成为了必然选择。

这不仅仅是一次简单的技术栈切换，更是一次架构思维的升级——从Python的简洁灵活转向Java的工程化严谨，从单一框架依赖转向Spring生态的全面拥抱。

项目概览：一个复杂的智能应用生态

核心业务场景

我们的项目是一个综合性的智能应用平台，涵盖了四大核心技术场景：

1. 基于Prompt模板引擎的智能对话：支持动态模板渲染和函数调用
2. 配置化动态模型调用：通过配置文件灵活切换不同的AI模型
3. Text2SQL智能查询：结合Vanna框架和Milvus向量数据库实现自然语言转SQL
4. 直接API调用：集成企业内部ESB服务，实现业务系统互联

技术挑战

项目面临的主要挑战包括：

• 多模型管理：需要同时支持多种AI模型和提供商
• 插件化架构：业务功能需要高度模块化和可扩展
• 向量检索：大规模向量数据的存储和检索
• 配置驱动：所有功能都需要支持配置化管理

架构设计：从Semantic Kernel到Spring AI的演进

整体架构映射

```mermaid graph TB subgraph "Spring AI架构层" ChatClient["ChatClient

Posted by: Phodal Huang in AI Aug. 7, 2025, 8:38 p.m.

PS：本文的适用场景是：中大型老旧系统、大量的相同技术栈应用，即可以通过构建工具来获得规模化效应，进而在 ROI 的成本上获得更可观的收益。

Posted by: Phodal Huang in AI July 4, 2025, 3:40 p.m.

2025 年注定不只是一个 “Agent 元年”，而是一个体系化跃迁的起点。在几个月过去，这个判断被不断印证，也不断被现实加速。

Posted by: Phodal Huang in AI July 4, 2025, 10:08 a.m.

第一部分：全新的开发者体验：智能体生态与工具的趋同

Posted by: Phodal Huang in AI June 13, 2025, 10:08 p.m.

在那篇《AutoDev Next》的愚人节文章里，我们介绍了 AutoDev 下一阶段的一些构思和想法，而 AutoDev Remote Agent 则是其中一个重要的组成部分。

Posted by: Phodal Huang in AI May 28, 2025, 10:11 a.m.

在先前《预上下文生成》的文章中，我们介绍了预生成上下文的概念和实践：

Posted by: Phodal Huang in AI May 27, 2025, 10:57 a.m.

在过去的两周里，在我们开发 AutoDev Workbench 的过程中，大量地使用 AI 来辅助我们从需求分析、代码生成、测试生成等工作。

Posted by: Phodal Huang May 26, 2025, 10:43 a.m.

过去的一个多月里，我们构建了一个新的 AI 编程工具：AutoDev Workbench （ https://www.autodev.work/ ） 。它是一个 AI

Posted by: Phodal Huang in AI May 9, 2025, 2:42 p.m.

在上一篇文章《AI 友好架构：平台工程赋能 AI 自动编程》，我们提及了 DevOps 平台应该大量的预先生成项目、模板、上下文等信息。在这一篇文章中，

Posted by: Phodal Huang in AI May 9, 2025, 11:09 a.m.

生成式人工智能（Generative AI），特别是大型语言模型（LLMs），在自动化和辅助代码生成任务方面展现出巨大潜力。然而，其固有的逐字符（token-by-token）生成机制，在处理大规模、复杂的代码库和文档时，若每次都需从头处理上下文，则面临效率低下的挑战。本报告旨在深入剖析这一问题，并重点探讨预上下文生成作为核心工程化手段，如何显著提升代码生成的效率和质量。我们将详细分析在生成过程中实时处理上下文的局限性，阐述通过预先生成和结构化必要上下文信息，并结合高效检索机制（如检索增强生成 RAG 及其高级形态），从而优化代码生成流程的解决方案。报告还将讨论上下文缓存、模型架构优化、知识蒸馏等补充技术如何与预上下文策略协同作用。此外，本报告将结合 DeepWiki、Context7 及 DeepWiki-Open 等案例，分析实际系统中预上下文生成与利用的架构考量与实现策略，最终为构建以预上下文为基础的高性能 AI 代码生成系统提出综合建议。核心观点认为，未来的发展方向在于从依赖即时上下文处理的生成模型，转向集成了智能化的上下文预生成、管理和高效检索能力的工程化、情境感知系统，从而实现显著的效率提升。