2025-08-16 09:17:34
# 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
2025-08-07 20:38:08
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。
2025-07-04 15:40:38
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。
2025-06-13 22:08:45
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。
2025-05-28 10:11:14
在先前《[预上下文生成](https://www.phodal.com/blog/pregen-context-refactoring-rag/)》的文章中，我们介绍了预生成上下文的概念和实践：
