其实像 RAG、Tool Calling、MCP、向量数据库、多模型适配这些能力，在 Spring AI 1.x 后期已经比较成熟了，而 2.0 更大的变化，可能是开始强化工程化和 Agent 体系。不是我吹，2026 年的今天，如果你还没有接触过 Spring AI，还没有在项目中使用过 Spring AI 落地，那你可能就真的落伍了。不管你是 AI 初学者，还是有经验的开发者，AI、Agent

步骤操作关键命令说明1.准备代码移除（避免 I/O 干扰）counter++;测试使用，可忽略2.编译生成 .class 文件测试使用，可忽略3.启动必须加-cp .（JDK 21 必须）测试使用，可忽略4.启动 Arthas选择进程实际使用5.诊断 CPU用长采样时间实际使用，thread -n 1 可查看占用内存最高的前1个线程6.查看源码反编译类7.查看变量无 I/O 查看✅核心口诀-cp

因为使用裸设备避免了再经过操作系统这一层，数据直接从Disk到数据库进行传输，所以使用裸设备对于读写频繁的数据库应用来说，可以极大地提高数据库系统的性能。最好在创建数据库文件的时候就指定数据库文件的大小为raw分区的大小。最好在创建数据库文件的时候就指定数据库文件的大小为raw分区的大小。挂载驱动器不受26个盘符的限制（分区超过26个就不能再建立分区了），因此，你可以使用不受数量限制的raw分区。

目前官方已经提供了Go，Node，Python，.NET，Java， C++，PHP，Rust，Javascript的Sdk，简化Dapr的集成。一个应用/服务由多个Actor组成，每个Actor都是一个独立的运行单元，拥有隔离的运行空间，在隔离的空间内，其有独立的状态和行为，不被外界干预，Actor之间通过消息进行交互，而同一时刻，每个Actor只能被单个线程执行，这样既有效避免了数据共享和并发

你可以把它理解为一个"词片段"。比如"MonkeyCode"可能是两个token："Monkey"和"Code"。MonkeyCode集成了多种大模型（DeepSeek、GPT-5.5、Claude等），不同模型用的训练数据有差异，所以各有擅长。如果训练数据里有很多正确的质数判断代码，AI大概率写对。如果训练数据里这类代码少，或者存在常见错误写法，AI就可能"学错了"。的代码，统计上知道这是最可能

你可以把它理解为一个"词片段"。比如"MonkeyCode"可能是两个token："Monkey"和"Code"。MonkeyCode集成了多种大模型（DeepSeek、GPT-5.5、Claude等），不同模型用的训练数据有差异，所以各有擅长。如果训练数据里有很多正确的质数判断代码，AI大概率写对。如果训练数据里这类代码少，或者存在常见错误写法，AI就可能"学错了"。的代码，统计上知道这是最可能

其实像 RAG、Tool Calling、MCP、向量数据库、多模型适配这些能力，在 Spring AI 1.x 后期已经比较成熟了，而 2.0 更大的变化，可能是开始强化工程化和 Agent 体系。不是我吹，2026 年的今天，如果你还没有接触过 Spring AI，还没有在项目中使用过 Spring AI 落地，那你可能就真的落伍了。不管你是 AI 初学者，还是有经验的开发者，AI、Agent