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

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