Spring AI 提供的是工具和抽象，而非银弹。落地路线建议：第一步，以单一模型供应商（如 OpenAI）为起点，验证 Spring AI 的基本调用链路；第二步，将硬编码的 Prompt 迁移为外部化模板，建立 Prompt 版本管理流程；第三步，引入 VectorStore 和 RAG 管道，构建知识库增强的问答能力；第四步，实现 Token 预算控制和延迟监控，将 LLM 调用纳入框架的可观测性体系。
5 Demo databuffhub/ai-apm-demo:0.1.5 架构简述：应用 (OTLP / SkyWalking) → ai-apm-ingest → Doris → ai-apm-web (Platform + AI Agents + 运维专家) 获取项目 Release：https://github.
其次便是小艺基于 Agentic 全面进化重构，自主学习演进，比如过往的任务执行需要用户给出非常明确的指令，而现在开始不仅可以自主理解纠错用户描述的不规范并支持特殊任务意图的拆解分析理解能力，长线任务执行成功率也大幅提升。
pool_size = pool_size self.per_host_limit = per_host_limit self.