BaseAdvisor 是 Spring AI 中统一同步 / 流式调用的模板化增强接口，用于减少重复代码，使自定义增强逻辑同时适配 call 与 stream，哈哈，hen实用吧。

复杂逻辑辅助：在实现评论的树形结构递归查询时传统方式需要仔细构思SQL或Java递归逻辑。向AI描述 根据文章ID查询所有评论，并按父子关系组装成树形列表 后它提供了几种实现方案和示例代码，我只需稍作调整和测试即可，咱就是说效率提升不少。

与 Spring Ordered 接口一致：

SimpleLoggerAdvisor

示例：

下列实现在调用下一 Advisor 之前记录 ChatClientRequest，在之后记录 ChatClientResponse，不修改请求与响应；同时覆盖非流式与流式，你懂的。

public class SimpleLoggerAdvisor implements CallAdvisor, StreamAdvisor { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger; @Override public String getName { return this.getClass.getSimpleName; } @Override public int getOrder { return ; } @Override public ChatClientResponse adviseCall { logRequest; ChatClientResponse chatClientResponse = callAdvisorChain.nextCall; logResponse; return chatClientResponse; } @Override public Flux<ChatClientResponse> adviseStream { logRequest; Flux<ChatClientResponse> chatClientResponses = streamAdvisorChain.nextStream; return new ChatClientMessageAggregator.aggregateChatClientResponse; } private void logRequest { logger.debug; } private void logResponse { logger.debug; }}

为什么百度不收录我的文章呢？

其实这个问题的答案hen简单，你的文章质量、原创性以及是否符合百度的收录规则dou是影响因素，说实话，这事儿没个准儿。

不过有一点Ke以肯定，Ru果你的文章对用户有价值，那么被收录的概率就会大大增加，你说呢？

getOrder: 决定了执行顺序，值越小优先级越高。

getName: 为 Advisor 提供唯一标识，好记性不如烂笔头嘛。

// 构建 ChatClient 并添加默认 Advisor.var chatClient = ChatClient.builder.defaultAdvisors.build, QuestionAnswerAdvisor.builder.build).build;var conversationId = "";String response = this.chatClient.prompt.advisors).user.call.content;

QuestionAnswerAdvisor: 基于向量存储提供问答Neng力，实现 Naive RAG 模式，这个模式hen常用。

SimpleLoggerAdvisor: 用于记录请求与响应，便于调试和监控 AI 交互，不错吧。

MessageChatMemoryAdvisor: 将对话历史加入提示，增强上下文理解，这个hen有必要，不然 AI 会显得有点傻。

**非流式**：CallAdvisorCallAdvisorChain。

流式 ：StreamAd visor 、StreamAd visorChain 。 不对不对，应该是Flux&# x3C;Chat Client Response>才对！

adviseCall 与 adviseStream 是关键方法，用于检查 Prompt 数据、自定义与增强 Prompt 等等，说实话，这些功Nengdouhen实用。害，学无止境啊！

before : 在发送给模型前处理请求； after : 在收到模型响应后处理响应； get Order : 控制多个 Advis or 时的执行顺序。三个方法一组合，基本上就Neng玩转 Advis or 了。

构建自优化 AI Agent 的一个思路就是利用 递归 结构，不错不错，hen有想法！ 比如 Recursive Advisors —— 这是一个挺有意思的概念，就是让 Advis or 自己调用自己，形成一种 递归 调用链，这种设计Ke以让 AI 在复杂任务中不断优化自身表现，直到达到预期目标。 说实话，这种Zuo法虽然kan起来hen酷，但是实际操作起来还是有一定难度的，需要考虑hen多因素，比如 递归 深度控制、性Neng消耗等等，你懂的。 优势在于Neng够动态调整策略，应对复杂多变的场景；但同时也带来了额外的复杂度和潜在风险 —— 不过这不正是我们追求技术进步所要面临的挑战吗？哈哈，一起期待后续的发展吧！