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스프링은 웹 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 구축하는 데 사용되는 강력한 도구 세트입니다. 개발자가 엔터프라이즈 수준의 애플리케이션을 생성하는 데 사용할 수 있는 간단하고 확장 가능한 코드 작성 방법을 제공합니다. 스프링 프레임워크는 Java 또는 다른 언어를 사용하여 애플리케이션을 생성하고, 이를 어떤 계층 서버에든 배포할 수 있도록 합니다. 예를 들어 HTTP 서버 또는 애플리케이션 서버 등입니다. 스프링은 다양한 환경에서 가치가 증명된 것으로, 소규모 및 대규모 팀 모두에게 다양한 작업을 용이하게 합니다. 프레임워크는 독립적으로 또는 함께 사용할 수 있는 다양한 모듈을 제공하여 엔터프라이즈 수준의 애플리케이션을 생성하는 데 유연성과 간소화를 제공합니다. 공식 스프링 사이트는 개발자가 시작하고 프레임워크를 마스터하는 데 도움이 되는 다양한 리소스와 도구를 제공합니다. 예를 들어 문서, 자습서, 교육 과정, 예제 등이 있습니다. 사이트에는 또한 최신 릴리즈 노트, 업데이트와 개발자가 아이디어를 공유하거나 지원을 받거나 프로젝트에 기여할 수 있는 커뮤니티 섹션도 포함되어 있습니다.

노트 스레드

Spring AI 2.0은 툴 호출을 개편하여 어드바이저 체인 내에서 핵심적이고 조합 가능한 기능으로 만들었습니다. 에이전트는 이제 이 기능을 활용하여 정보를 발견하고 목표를 향해 행동합니다. 툴은 메서드에 @Tool 어노테이션을 사용하여 정의되며, Spring AI는 자동으로 매개변수에 대한 JSON 스키마를 생성합니다. ToolCallingAdvisor는 툴 실행 루프를 오케스트레이션하며, 더 이상 툴 호출이 생성되지 않을 때까지 LLM을 재귀적으로 호출합니다. 메모리 어드바이저를 이 루프 안에 배치하면 전체 툴 요청 및 응답 기록을 유지하여 더 풍부한 컨텍스트를 캡처할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 InMemoryChatMemoryRepository와 같은 특정 ChatMemoryRepository 구현이 필요합니다. 대규모 툴 세트의 경우 ToolSearchToolCallingAdvisor는 컨텍스트 과부를 피하기 위해 점진적인 툴 공개를 제공합니다. 이 어드바이저는 툴 인덱스를 사용하여 자연어 쿼리에 따라 관련 툴을 점진적으로 노출합니다. 툴 인수 증강을 통해 내부 사고에 유용한 툴 코드 수정 없이 툴 입력 스키마를 동적으로 확장할 수 있습니다. MCP 툴은 원격 및 로컬 툴 정의를 통합하여 애플리케이션이 MCP 서버를 통해 Spring 관리 툴을 소비하거나 노출할 수 있도록 합니다. 로컬 @Tool 어노테이션과 원격 MCP 툴 모두 동일한 ToolCallback 인터페이스를 사용하여 어드바이저 체인에 원활하게 통합됩니다.
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Spring AI 2.0.0이 출시되어 AI 애플리케이션 개발에 상당한 개선과 새로운 기준을 제공합니다. 이 릴리스는 Spring Boot 4와 Spring Framework 7을 기반으로 하며, Jackson 3를 통한 향상된 JSON 직렬화와 코드 안정성을 향상시키는 완전한 null-safety 어노테이션을 특징으로 합니다. 옵션 처리는 빌더가 생성자를 대체하면서 명확성과 불변성을 위해 리팩토링되었습니다. 핵심 프로젝트는 이제 OpenAI, Anthropic, Google GenAI와 같이 잘 지원되는 채팅 모델 제공업체에 집중하여 벤더 SDK를 활용하여 적응성을 높였습니다. CONTRIBUTING.md 가이드라인 업데이트를 통해 커뮤니티와의 협업이 강화되었습니다. Agentic AI 기능이 크게 향상되었으며, 도구 실행 루프는 이제 어드바이저 체인 내에서 일급의 컴포저블 구성 요소가 되었습니다. 통합 도구 호출, 수백 개의 도구로 확장하기 위한 점진적 도구 공개, 구조화된 자체 수정 출력 메커니즘이 새로 추가되었습니다. 이 릴리스는 또한 이벤트 소싱 대화 메모리 및 에이전트 패턴을 위한 커뮤니티 확장 기능을 도입합니다. Model Context Protocol (MCP) 통합은 공식 Java SDK, 어노테이션 기반 프로그래밍, 스트림 가능한 HTTP를 포함한 새로운 전송 구현을 통해 향상되었습니다. Micrometer 스팬, OpenTelemetry 메트릭, OAuth 2.0 보안과 같은 엔터프라이즈 기능도 상속됩니다. Spring AI 2.0은 개발자 경험을 크게 향상시키고 향후 AI 기능을 위한 길을 열어주는 것을 목표로 합니다.
Spring AI 엔지니어링 팀이 Maven Central에서 사용 가능한 Spring AI 2.0.0-RC2의 출시를 발표했습니다. 이 릴리스에는 중요한 개선 사항, 안정성 향상 및 버그 수정이 포함되어 있어 사용자에게 중요한 업데이트입니다. 이 릴리스의 초점은 Anthropic 및 OpenAI HTTP 클라이언트를 구성 가능하게 만들고 Spring Framework 버전 7.0.4 미만과의 호환성을 복원하는 것과 같은 주요 개선 사항에 맞춰져 있습니다. 이 릴리스에는 BedrockProxyChatModel 모델 옵션 처리 및 OllamaChatModel 문제에 대한 수정 사항을 포함한 버그 수정도 포함되어 있습니다. 또한 이 릴리스는 OpenAI 어시스턴트 기록의 리플레이 추론 콘텐츠 문제와 ChatModel에서 옵션이 병합되는 대신 대체되는 문제를 해결합니다. Spring AI 팀은 런타임 주입 도구를 지원하기 위해 ToolCallingAdvisor가 항상 자동 등록되도록 했습니다. Spring AI 2.0.0-RC2의 전체 릴리스 노트는 사용자가 검토할 수 있습니다. Spring AI 팀은 Spring Boot를 사용하여 AI 애플리케이션 개발을 개선하는 데 계속 집중할 것이며, 향후 버전은 이 릴리스에서 확립된 기반을 구축할 것입니다. 사용자는 GitHub 리포지토리를 방문하거나 커뮤니티 채널에서 토론에 참여하여 최신 개발 정보를 얻고 프로젝트에 기여할 수 있습니다. Spring AI 2.0.0-RC2의 프로젝트 페이지, GitHub 리포지토리 및 문서는 모두 사용자를 위한 리소스로 제공됩니다.
Spring AI 엔지니어링 팀이 2.0.0 GA를 향한 API 안정화 마일스톤인 Spring AI 2.0.0-RC1의 출시를 발표했습니다. 이 릴리스에는 모든 모델에 걸쳐 통합된 도구 실행이 포함되며, 도구 실행은 이제 ChatClient와 ToolCallingAdvisor를 통해 외부에서 처리됩니다. internalToolExecutionEnabled 속성은 제거되었으며, toolNames API와 SpringBeanToolCallbackResolver는 명시적인 ToolCallback 빈으로 대체되었습니다. ToolCallAdvisor는 ToolCallingAdvisor로 이름이 변경되었고, 주문형 도구 검색을 위해 새로운 ToolSearchToolCallingAdvisor가 도입되었습니다. 메모리 어드바이저는 기본적으로 ToolCallingAdvisor 외부에 배치되며, DEFAULT_CHAT_MEMORY_PRECEDENCE_ORDER가 낮아졌습니다. 이 릴리스에는 MessageWindowChatMemory의 turn-boundary snapping 및 도구 프롬프트에서 중복 채팅 메모리 방지와 같은 채팅 메모리 개선 사항도 포함됩니다. spring_ai_chat_memory 테이블의 타임스탬프 필드에 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있는 기능을 포함하여 구조화된 출력 개선 사항이 추가되었습니다. 또한 API 및 코드 정리, 모델 업데이트, 버그 수정, 문서 업데이트 및 종속성 업그레이드가 포함되었습니다. Spring AI 팀은 이 릴리스 작업에 참여한 모든 기여자에게 감사를 표하며, 프로젝트 페이지, GitHub 및 Stack Overflow에서 리소스를 사용할 수 있습니다. 2.0.0-RC1에 대한 릴리스 노트 및 문서를 사용할 수 있습니다. 전반적으로 이 릴리스는 Spring AI 프레임워크에 대한 다양한 개선 사항 및 향상 기능을 제공하며, 최종 2.0.0 GA 릴리스를 향한 중요한 단계입니다.
This Week in Spring의 최신 호가 공개되었으며, 5월 릴리스 지연에 대한 내용을 다루고 새로운 릴리스 일정에 대한 업데이트를 제공합니다. 5월 Spring 릴리스 트레인은 보안 패치 필요성으로 인해 6월 8일부터 14일까지로 연기되었습니다. Spring 포트폴리오 내 대부분의 프로젝트는 새로 발표된 보안 패치에 대한 업그레이드가 필요하며, 가능한 한 빨리 업그레이드하는 것이 강력히 권장됩니다. 지연 이유는 Common Vulnerabilities and Exposures의 급증으로, 2026년 3월에 55건의 새로운 보안 보고서가 제출되어 4월에 26건의 새로운 CVE가 발표되었습니다. Spring 팀은 이러한 상황에 대처하고 사용자에게 필요한 업그레이드를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 다른 소식으로는 A Bootiful Podcast의 최신 에피소드에 Microsoft의 Martijn Verburg와의 인터뷰가 포함되어 있습니다. Spring AI 2.0.0-M8, Spring AI 1.0.8, Spring AI 1.1.7을 포함한 새로운 릴리스가 제공됩니다. Coursera에 Spring AI에 대한 새로운 과정이 개설되었으며, 즉시 등록할 수 있습니다. 또한, Spring과 MCP를 사용하여 AI 에이전트 구축에 대한 강연과 Spring AI Playground 프로젝트를 포함하여 몇 가지 흥미로운 강연과 프로젝트를 이용할 수 있습니다. Spring 팀은 사용자가 Spring 및 AI의 최신 개발 동향을 파악하는 데 필요한 도구와 리소스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
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스프링 릴리스 트레인이 6월 8일부터 14일까지로 연기되었으며, 보고된 취약점이 크게 증가함에 따라 최신 보안 패치로 업그레이드하는 것이 강력히 권장됩니다. 생성형 AI는 시장 출시 시간을 단축하고 산업 전반에 걸쳐 품질을 향상시키고 있으며, 개발을 지원하고 커뮤니티에서 생성된 이슈 및 보안 보고서의 양을 증가시킴으로써 오픈 소스 세계에 영향을 미치고 있습니다. AI 모델은 잠재적인 코드 취약점을 식별하는 장벽을 크게 낮추어 다양한 오픈 소스 프로젝트 전반에 걸쳐 보안 보고서가 급증했습니다. 이러한 유입으로 인해 스프링에서 발표된 CVE가 급증했으며, 3월과 4월에는 전례 없는 수의 보안 보고서가 접수되었습니다. 이러한 보고서 중 상당수는 중복이거나 유효하지 않은 결과이지만, 전반적인 증가는 상당 기간 지속될 것으로 예상됩니다. 스프링 사용자는 이러한 엄청난 양의 보안 취약점, 심지어 중간-낮은 심각도의 취약점까지 해결하기 위해 6월 릴리스로 업그레이드할 것을 촉구합니다. VMware Tanzu Spring은 이러한 빠르게 변화하는 환경에서 사용자가 안전하고 규정을 준수하도록 자동화된 업그레이드를 제공하는 솔루션을 제공합니다. 스프링 팀은 AI 생성 결과의 양이 결국 감소할 수 있지만 곧 과거 수준으로 돌아갈 가능성은 낮다는 점을 인정하며 공개 조치를 통해 보안 보고서를 계속 처리하고 있습니다. 보안 권고에 대한 정보는 spring.io/security에서 확인할 수 있습니다. Tanzu Spring 고객은 패치에 대한 Day 0 액세스와 지원을 위한 전문 서비스를 활용할 수 있습니다.
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Spring AI가 Maven Central을 통해 1.0.8, 1.1.7, 2.0.0-M7 버전을 출시했다고 발표했습니다. 이 릴리스들은 모든 활성 릴리스 스트림에 걸쳐 상당한 개선 사항, 안정성 향상 및 중요한 버그 수정을 제공합니다. 특히, 1.1.7 및 2.0.0-M7 버전에는 CVE-2026-41863을 해결하기 위한 중요한 보안 수정 사항이 포함되어 있습니다. Spring AI 1.0.8은 RedisVectorStore에서 삭제가 처음 10개 메시지로 조용히 잘리는 문제를 구체적으로 수정합니다. Spring AI 1.1.7은 GraalVM 네이티브 이미지에서 Ollama와의 호환성 문제와 스트리밍 청크를 삭제하는 OpenAiChatModel 문제를 해결합니다. 2.0.0-M7 릴리스는 몇 가지 호환성이 변경된 사항을 도입하므로 사용자는 업그레이드 노트를 참조해야 합니다. 이 버전은 새로운 기본 서버 프로토콜로 Streamable HTTP를 선호하여 SSE 전송을 사용 중단합니다. ToolCallAdvisor가 이제 도구 호출을 처리하는 표준 방법이며, 프로그래밍 방식으로 도구를 정의하기 위한 새로운 ToolSpec fluent API를 사용할 수 있습니다. Gemini 지원은 Gemini 2.5 Flash로 업데이트되었으며, Google Client Library BOM도 새로워졌습니다. 2.0.0-M7의 주요 버그 수정에는 ChatClient#prompt가 채팅 옵션을 무시하는 문제와 잘못된 Kotlin nullable 필드 처리가 포함됩니다. Spring AI 팀은 Spring Boot 생태계 내에서 AI 애플리케이션 개발을 지속적으로 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 향후 릴리스는 향상된 기능과 더 나은 개발자 경험을 바탕으로 이러한 기반을 구축할 것입니다.