说实话， 我第一次听说Spring AI Advisors的时候，整个人dou是懵的

我CPU干烧了。 事情是这样的，前段时间我在一个技术群里潜水，突然有人甩出来一个链接，说什么"Spring AI Advisors API出来了以后写Prompt可yi退休了"。我当时就想，这又是什么噱头？毕竟这年头AI相关的概念层出不穷，割韭菜的居多，真正有用的没几个。

但本着好奇心害死猫的精神，我还是去研究了一下。后来啊怎么说呢……真香。这篇文章可Neng会比较碎碎念，想到哪说到哪，但保证dou是干货。如guo你正在ZuoAI应用开发，huo者正被Prompt调教折磨得死去活来那这篇文章可Neng就是你的救命稻草。

先说说传统Prompt开发有多让人崩溃

你有没有遇到过这种情况：凌晨三点， 你盯着屏幕上那个怎么调教dou不听话的AI模型，内心有一万句脏话想说。明明同样的Prompt，换个说法它就给你装傻充愣。你让它写代码，它给你写诗；你让它文档，它给你讲笑话。你恨不得把键盘摔了ran后对着屏幕大喊：你到底想怎样？！

这就是传统Prompt工程的日常。而且问题还不止这些。想象一下你辛辛苦苦调教好的Prompt，换了个场景就彻底失效。geng糟糕的是 yin为业务需求变化， 躺平。 你需要不断修改Prompt，每一次修改dou像是在走钢丝，生怕一不小心就把整个系统的表现拉胯。这种感觉就像是手里握着一堆沙子，越想攥紧，漏得越快。

还有啊，Prompt的管理也是一个大问题。一个项目里可Neng有几十上百个不同的Prompt，它们之间还有各种依赖关系。当你想知道某个输出为什么变成这样的时候，根本无从下手排查。这种无力感，只有经历过的人才懂。

suo以Spring AI Advisors到底是个什么鬼？

好，吐槽完毕，让我们进入正题。Spring AI Advisors是Spring团队推出的一套API框架， 它的核心理念其实hen简单：用编程的方式来管理AI交互， 拭目以待。 而不是把suo有希望dou寄托在那些脆弱的文本Prompt上。你可yi把它理解成一套中间件，专门负责处理你和各种大语言模型之间的suo有沟通细节。

PTSD了... 这么说可Neng还是有点抽象。让我打个比方。如guo把传统的AI应用开发比作用对讲机和外星人沟通——全靠猜、 全靠吼——那有了Spring AI Advisors之后你就拥有了一个专业的翻译团队。他们不仅Neng帮你准确传达意思，还Neng根据对方的习惯调整沟通方式，甚至在沟通出现障碍的时候自动介入调解。

当然这个比喻也不是特bie准确。geng好的理解方式是：Advisors是一系列可插拔的组件，你可yi根据需要选择不同的Advisor来处理不同环节的问题。比如有专门负责输入处理的、 掉链子。 有专门负责输出校验的、有专门负责上下文管理的，还有专门负责错误恢复的。每个Advisor各司其职，又相互配合，形成一个完整的AI交互管道。

这玩意儿到底Neng帮你解决什么问题？

先说说Zui直接的好处就是你的代码终于不用再和那些诡异的字符串混在一起了。以前你要在代码里拼接各种System Prompt、 Few-shot Examples，还要小心翼翼地处理特殊字符转义。现在？一切dou可yi用配置和代码来完成，清晰、优雅、可维护，来日方长。。

接下来也是我觉得Zui爽的一点，是它支持链式调用多个Advisor。想象一下这样的场景：用户输入进来 先经过一个输入清洗Advisor把敏感信息过滤掉，ran后经过一个意图识别Advisor判断用户到底想干什么接着经过一个格式转换Advisor把输入转成模型Zui容易理解的格式，再说说才真正发送给AI。模型返回后来啊之后还会有一个输出校验Advisor确保返回内容符合预期。整个流程清清楚楚，每个环节各司其职，哪个环节出问题一眼就Neng定位，还行。。

总结一下。 还有一个让我觉得相见恨晚的功Neng是上下文管理。如guo你Zuo过对话类型的AI应用，你就知道维护多轮对话历史有多痛苦。要考虑token限制、 要决定哪些历史保留哪些丢弃、要处理上下文污染……这些问题在传统Zuo法里Neng把人逼疯。但有了Advisors之后这些quan部可yi自动化。你只需要配置好策略，剩下的交给框架来处理。它会自动帮你管理对话历史，自动计算token使用量，自动在必要时进行摘要压缩。全程无感，就像有个贴心的助手在帮你打点一切。