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2025年第48周 LLM 动态汇总
VLLM v0.11.1
核心特性
升级至 PyTorch 2.9.0 + CUDA 12.9.1,默认启用 FlashInfer,强化 batch-invariant torch.compile 支持(覆盖 Hopper/Blackwell GPU),并改进异步调度稳定性,预计下版本默认开启 --async-scheduling。同时新增 Anthropic /v1/messages API 兼容。
关键 Bug 修复
Qwen3-VL 多模态推理、DeepSeek 系列模型 MoE/MLA 内核与权重加载、FlashInfer 与 Cascade Attention 兼容性、异步调度与优先级调度组合下的正确性问题、多节点部署中 KV 缓存同步异常,以及 FP8/INT8 量化在 Blackwell GPU 上的精度与兼容性问题。此外还修复了 LoRA、CPU 后端、ROCm 平台等多个模块的稳定性问题。
对 GPT-OSS 模型的支持
- 修复 gpt-oss + 推测解码(speculative decoding)的流式生成器问题
- 禁用工具服务器初始化(当请求中无工具时),避免不必要的开销或错误
- 在 CI 中启用 Python 工具测试,提升 gpt-oss 工具调用的可靠性
- 使用 vLLM 类型替代 OpenAI 类型进行流式响应,提升类型一致性与兼容性
- 修复 DP/EP 模式下使用 Marlin 内核运行 gpt-oss 的支持问题
💡最新版本 v0.11.2
Spring AI 1.1.0 版本解读
增强对 MCP 的支持
改进了原本的 @Tool 实现统一工具、资源、提示模板的注册与调用方式,通过三个核心注解简化
@McpTool
public String getCurrentWeather(String location) {
return weatherService.fetch(location); // 调用外部天气 API
}
@McpResource
public String getDatabaseSchema() {
return dbConnector.getSchema(); // 获取数据库结构
}
@McpPrompt
public String generateSqlQuery(String userIntent) {
return sqlGenerator.create(userIntent); // 根据用户意图生成 SQL
}
支持3种协议
- STDIO:本地进程通信(适合 CLI 工具)
- SSE:实时流式交互
- Streamable:支持状态保持的复杂会话
支持 Prompt 缓存
该功能主要适配Anthropic、AWS Bedrock模型提供商最新提出的在模型侧缓存提示词的能力,适合系统提示词,或工具的定义,降低客户的 token 使用成本,模型响应速度也会更快一些。Spring AI 遵循 Anthropic 官方最佳实践,支持 TTL 配置(5 分钟 / 1 小时)支持 5 种缓存策略 比如:仅缓存系统消息、工具定义等。详见官方文档
多厂商推理模式原生支持
无需额外封装,即可调用主流模型的高级参数。
| 模型提供商 | 新增能力 |
|---|---|
| Ollama | effort 参数控制(兼容 OpenAI 接口) |
| 智谱 | thinking 和 response_format 参数 |
| Anthropic/OpenAI | 流式推理 + ReasoningContent API(可观察模型“思考过程”) |
Recursive Advisor
递归式 Advisor 支持 链式调用,可构建多步骤工作流,支持 监控与调试,可实现 LLM-as-a-Judge 自动评估系统,迭代优化输出质量,有点类似于反思智能体的意思
新增2个模型提供商支持
- Google GenAI SDK
- 支持 Gemini Pro / 1.5 Pro / 2.0 Flash
- 双认证:API Key + Google Cloud 凭证
- 提供聊天、文本嵌入、缓存内容 API
- ElevenLabs(语音合成)
- 流式音频生成
- 多音色、多格式(MP3/WAV/OGG)
- 与 OpenAI TTS 共享
TextToSpeechModel接口,API 风格一致
增强对现有模型提供商的支持
| 模型提供商 | 新增支持 |
|---|---|
| OpenAI | GPT-5 / GPT-5-mini / GPT-5-nano;文件上传;TTS/转录 |
| Anthropic | Claude Sonnet 4.5 / Opus 4.1;引用 API;工具调用精细控制 |
| 智谱 AI | GLM-4.6 / 4.5 / Z1;推理模式;国际站点 |
| Mistral AI | OCR(图片/文档文字提取);Codestral Embed 向量模型 |
向量存储增强(RAG 场景优化)
- MariaDB Vector Store:完整支持相似度评分
- OpenSearch:性能优化的近似 k-NN 搜索
- GemFire:支持元数据过滤的相似度搜索
- Weaviate:增强字段自定义(如
meta_prefix,content_field)
新增三种聊天记忆持久化存储方案
- MongoDB
- Oracle JDBC
- Azure Cosmos DB
可观测性提升
- 集成 Micrometer Observability
- 优化上下文传播与日志记录
- 提供 Prometheus + OpenTelemetry 指标映射指南
未来规划
- 短期:维护
1.1.1-SNAPSHOT,修复关键 bug - 长期:主干升级至 Spring AI 2.0.0-SNAPSHOT,适配 Spring Framework 7 + Spring Boot 4.0
Spring AI Alibaba
暂未发布 1.1.0.0 正式版,目前最新版本仍是2周前发布的 1.1.1.0-M5 版本。
1.1.0.0 的主要特性
聚焦基于 ReactAgent 的 Agentic AI 智能体开发:
- Agent Framework:构建 Agentic 或 Workflow 范式的智能体编排框架
- Graph:智能体编排框架的底层支持
💡目前社区正在围绕 Spring AI 1.1.0 的新特性与 Higress 网关进行开发与适配,关于 nacos 的 mcp 与 a2a 注册发现,也在同步适配当中。
社区提供的一些文档
SAA未来的规划
将 Agentic 智能体的 Runtime 从 Graph 替换成通义实验室开源的 AgentScope。
AgentScope
| SAA | AgentScope |
|---|---|
| 基于 Spring AI | 阿里巴巴自主研发 |
| 支持 Workflow 和 Agentic 两种范式的智能体编排 | 以 Agentic 为核心理念 |
支持与下面三个智能体开发框架集成
💡SAA 的团队正在基于 AgentScope 构建 agentscope-java