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Spring AI 是 Spring 团队推出的开源项目，当前版本为 1.0.2。它是一个专门为 AI 工程设计的应用程序框架，旨在将 Spring 生态系统的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用到 AI 领域，并推广使用 POJO 作为应用程序的构建块。

核心目标：解决 AI 集成的基本挑战 - 连接企业数据和 API 与 AI 模型。

经过多年的调整和优化，我最终确定了一套既能最大程度提升效率又能提升乐趣的开发配置。以下是我在 2025 年会使用的配置，希望能为其他开发者提供一些参考。

本文档描述了基于 Spring Boot 的异常处理设计思路，旨在构建一个统一、可扩展、支持国际化的异常处理体系。通过合理的异常分类、统一的响应格式和完善的国际化支持，为前端提供友好的错误信息，同时便于后端进行问题定位和监控。

本文档整理了ThingsBoard平台的各种协议接口设计，作为IoT平台开发的参考。

📜 一、设计背景

随着软件应用的全球化发展，企业级应用需要支持多种语言和地区设置。Spring Framework 作为 Java 企业级开发的核心框架，必须提供完善的国际化（i18n）支持来满足以下需求：

RuoYi AI 是一个基于Spring Boot 3.4的企业级AI助手平台，深度集成FastGPT、扣子(Coze)、DIFY等主流AI平台，提供先进的RAG技术和多模型支持。

本篇文档系统梳理 ThingsBoard 平台 HTTP 设备接入的整体实现方式，重点详解 HTTP 自动注册（provision）机制的完整调用链、核心模块及消息流转机制，并补充核心注册逻辑代码说明，帮助理解其分层解耦与分布式架构设计。

使用 [email protected] / sysadmin 账号登录 Thingsboard 系统之后，在安全 -> OAuth2.0 页面，点击OAuth2.0客户端，先创建一个客户端，这里我创建的是 Github 客户端。

Uuids

UUID uuid = Uuids.timeBased();
Uuids.unixTimestamp(uuid)

UUID NULL_UUID = Uuids.startOf(0);

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