本文探讨了在Spring AI工程中遇到的ChatClient空指针异常，分析了代码实现与单元测试中的问题。通过与不同AI模型的交互，逐步定位并解决了因组件更新导致知识滞后和API不兼容的挑战。最终，文章提出了基于OOP原则的适配器模式重构方案，成功隔离了Spring AI框架，实现了代码的可插拔性和可测试性，并分享了AI编程在OOP场景下的探索意义、版本API知识更新滞后的挑战以及人机协同的进化路径，展望了自适应OOP系统的未来。

💡 **ChatClient空指针异常的根源分析**：文章指出，在Spring AI项目中，ChatClient为null是导致空指针异常的主要原因。这通常发生在Mock单元测试环境下，表明ChatClient的初始化或注入存在问题。业务逻辑代码中，ChatClient通过构造函数注入，但单元测试中的Mock设置未能正确模拟其构建过程，导致实际调用时ChatClient为空。

🔧 **适配器模式解决框架耦合与可测试性问题**：为了解决Spring AI框架更新带来的兼容性问题以及提高代码的可测试性，引入了适配器模式。通过定义`ChatAdapter`接口和Spring AI的`SpringAiChatAdapter`实现，将对`ChatClient`的直接依赖解耦。`TaskMcpCallServerServices`服务类转而依赖于抽象的`ChatAdapter`，使得单元测试可以轻松地Mock适配器，从而验证服务逻辑，也为未来替换其他AI库奠定了基础。

🧠 **AI辅助编程的挑战与人机协同的价值**：文章展示了AI在代码生成和重构过程中的能力，同时也暴露了AI模型知识更新滞后、对上下文理解有限等问题。例如，AI模型可能推荐已弃用的API或无法理解隐式依赖。这凸显了专家级判断和人机协同的重要性，通过增强型提示工程、验证循环和可解释性增强，可以最大化AI的价值，并弥补其不足。

🚀 **AI编程在OOP场景下的未来展望**：AI与OOP的融合将推动自适应软件系统的发展，实现动态类加载、演化式设计等。开发者需要从代码编写者转变为系统架构师和AI训练师，构建新的认知桥梁，以应对快速变化的软件开发环境和不断涌现的新技术。

背景

     我们Spring AI工程引用代码如下，由于基于Mock单元测试下ChatClient总是为空，异常是

Cannot invoke "org.springframework.ai.chat.client.ChatClient.prompt(String)" because "this.chatClient" is null

     Spring AI 1.0.0的正式发布时间为2025年5月20日

业务逻辑代码

@Servicepublic class TaskMcpCallServerServices implements AiService, ChatService {private final ChatClient chatClient;    /**     * Constructs a new TaskMcpCallServerServices instance.     * @param aiClientBuilder the ChatClient builder used to create the chat client     */public TaskMcpCallServerServices(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {this.chatClient = chatClientBuilder.build();    }    @Overridepublic ChatClient getChatClient() {return chatClient;    }    @Override    /**     * Gets AI response for the given prompt by calling the MCP server.     * @param prompt the input prompt to send to the AI     * @return ResponseEntity containing the AI response     */public ResponseEntity<String> getAiResponse(String prompt) {String response = this.chatClient                .prompt(prompt)                .call()                .content();return ResponseEntity.ok(response);    }}

单元测试代码

@ExtendWith(MockitoExtension.class)class TaskMcpCallServerServicesTest {    @Mock    private ChatClient.Builder chatClientBuilder;    @Mock    private ChatClient chatClient;    @InjectMocks    private TaskMcpCallServerServices taskMcpCallServerServices;    @Test    void testGetAiResponse() {        // Given        String testPrompt = "test prompt";        String expectedResponse = "test response";                when(chatClientBuilder.build()).thenReturn(chatClient);        // When        ResponseEntity<String> actualResponse = taskMcpCallServerServices.getAiResponse(testPrompt);        // Then        assertEquals(expectedResponse, actualResponse.getBody());    }

}

实践

Qwen3-Thinking模型

看上去解决问题思路没有问题，但实际还是不能解决ChatClient空指针问题。

基于Trae+Germin2.5 Flash模型对话如下：

我们查看修改后代码，并不理想

@RestController@RequestMapping("/tools")public class ToolController {private final AiService aiService;public ToolController(AiService aiService, ChatService chatService) {this.aiService = aiService;    }    /**     * 使用阿里云对话服务（AMAP）进行文本对话     *     * @param prompt 用户输入的对话内容     * @return ResponseEntity 包含对话结果的HTTP响应     */    @GetMapping("")public ResponseEntity<String> amap(String prompt) {return aiService.getAiResponse(prompt);    }}

Claude4

存在如下问题，大模型的知识还是跟不上组件更新

java: 找不到符号     符号:   类 CallPromptSpec     位置: 接口 org.springframework.ai.chat.client.ChatClient

TongYi Lingma-Qwen3-thinking再次尝试

请对当前类引用类型ChatClient进行完全隔离，ChatClient来自Spring AI框架，我们期望隔离它，并且可以替换为其他AI类库的实现，请基于OOP编程原则修改相关关联代码。

单元测试没有修复，第二轮对话修复单元测试问题

最终Qwen3达到期望的结果

/** * 聊天客户端适配器接口 * 提供统一的方法调用规范，可扩展支持不同AI框架的实现 */public interface ChatAdapter {    /**     * 执行AI对话请求     * @param prompt 用户输入内容     * @return 返回处理结果     */    String chat(String prompt);}

/** * Spring AI框架适配器实现 */@Componentpublic class SpringAiChatAdapter implements ChatAdapter {    private final ChatClient chatClient;    public SpringAiChatAdapter(ChatClient chatClient) {        this.chatClient = chatClient;    }    @Override    public String chat(String prompt) {        return chatClient.prompt(prompt).call().content();    }}

@Servicepublic class TaskMcpCallServerServices implements AiService {    private final ChatAdapter chatAdapter;    /**     * Constructs a new TaskMcpCallServerServices instance.     * @param chatAdapter the ChatAdapter instance to use     */    public TaskMcpCallServerServices(ChatAdapter chatAdapter) {        this.chatAdapter = chatAdapter;    }    @Override    /**     * Gets AI response for the given prompt by calling the MCP server.     * @param prompt the input prompt to send to the AI     * @return ResponseEntity containing the AI response     */    public ResponseEntity<String> getAiResponse(String prompt) {        String response = this.chatAdapter.chat(prompt);        return ResponseEntity.ok(response);    }}

单元测试代码

@ExtendWith(MockitoExtension.class)class TaskMcpCallServerServicesTest {    @Mock    private ChatAdapter chatAdapter;    @InjectMocks    private TaskMcpCallServerServices taskMcpCallServerServices;    @BeforeEach    public void before()    {        MockitoAnnotations.openMocks(this);        taskMcpCallServerServices = new TaskMcpCallServerServices(chatAdapter);    }    @Test    void testGetAiResponse() {        // Given        String testPrompt = "test prompt";        String expectedResponse = "test response";                when(chatAdapter.chat(testPrompt)).thenReturn(expectedResponse);        // When        ResponseEntity<String> actualResponse = taskMcpCallServerServices.getAiResponse(testPrompt);        // Then        assertEquals(expectedResponse, actualResponse.getBody());    }}

Trae中Germin 2.5 Flash

新生成文件，编译不通过，并且多次修复未果

Trae基于DeepSeek V3  0324实践

存在单元测试问题，第二轮修复单元测试成功

/*** Interface defining the contract for AI client implementations.* Provides abstraction for different AI service providers.*/public interface AiClient {    /**     * Gets AI-generated response for the given prompt.     * @param prompt the input text to send to the AI service     * @return the AI response content     */String getResponse(String prompt);}/*** Service class for handling MCP server calls and AI responses.* Implements AiService interface to provide AI response generation functionality.*/@Servicepublic class TaskMcpCallServerServices implements AiService {private final AiClient aiClient;    /**     * Constructs a new TaskMcpCallServerServices instance.     * @param aiClient the AI client implementation     */public TaskMcpCallServerServices(AiClient aiClient) {this.aiClient = aiClient;    }    @Override    /**     * Gets AI response for the given prompt by calling the MCP server.     * @param prompt the input prompt to send to the AI     * @return ResponseEntity containing the AI response     */public ResponseEntity<String> getAiResponse(String prompt) {String response = this.aiClient.getResponse(prompt);return ResponseEntity.ok(response);    }}

直接让Claude4 重构

重构基本是成功的，还使用简单工厂，但新生成UnitTest依赖的API存在版本问题，最终效果如下

总结

一、AI编程在OOP场景下的探索意义

1. 代码生成与模式识别的范式突破

自动化模式实现：AI可通过分析海量开源代码库，自动生成符合设计模式的类结构（如工厂模式、单例模式），减少开发者对模式记忆的依赖。例如，GitHub Copilot已能根据注释生成完整的策略模式实现。语义化代码补全：基于上下文的代码生成超越了传统IDE的语法补全，能理解“实现一个可序列化的订单对象”这类自然语言需求，直接生成符合OOP原则的类定义。

2. 重构与演化的智能辅助

架构漂移检测：AI可分析类之间的耦合度、继承层次深度等指标，量化代码异味（Code Smell），辅助决策是否需要引入依赖注入或抽象层。API演进预测：通过学习类库的历史更新日志，AI能预测未来版本可能弃用的方法，提前建议开发者使用适配器模式进行兼容性封装。

3. 领域特定语言（DSL）的生成

OOP到DSL的映射：AI可将通用OOP结构转化为特定领域的DSL（如金融风控规则引擎），通过组合策略模式与状态模式，自动生成可配置的业务规则类。

二、版本API知识更新滞后的挑战

1. 知识衰减的典型场景

方法弃用链：例如，Java中java.util.Date到java.time包的迁移，涉及SimpleDateFormat到DateTimeFormatter的替换，但AI可能因训练数据滞后继续推荐旧API。语义化变更：Python 3.10中collections.abc模块的调整，导致直接继承collections.MutableSequence的类需要修改导入路径。

2. 上下文提示词的局限性

局部最优陷阱：当开发者询问“如何实现一个线程安全的队列”，AI可能仅推荐queue.Queue而忽略项目已依赖的第三方库（如deque的线程安全封装）。隐式依赖缺失：若类库A的v2版本移除了对类库B的兼容层，AI可能无法从代码上下文中推断出这种跨版本依赖关系。

三、专家级综合判断的必要性

1. 领域知识的不可替代性

业务逻辑映射：例如，在金融系统中，专家能判断某个API变更是否影响交易回滚逻辑，而AI可能仅关注语法正确性。历史债务权衡：专家可评估重构成本与收益，决定是立即迁移到新API还是通过适配器模式暂时兼容。

2. 认知推理链的构建

因果推断：当AI建议使用新API时，专家会追问“该API在分布式环境下的线程安全性如何？”“是否有已知的性能回退案例？”反事实分析：专家可模拟“如果采用备选方案B，未来升级到C版本时是否需要二次重构？”

四、人机协同的进化路径

1. 增强型提示工程

多模态输入：将API文档、提交历史、Issue跟踪系统数据融入上下文，例如提示词中包含“此方法在v2.1中标记为@Deprecated，但Issue #1234显示v3.0将恢复”。动态知识注入：通过插件机制实时更新本地知识库，如将Maven仓库的最新版本元数据作为上下文补充。

2. AI与专家的协作范式

建议-验证循环：AI生成候选方案，专家通过批判性思维筛选（如“此方案是否违反里氏替换原则？”）。可解释性增强：要求AI输出决策树（如“选择该API是因为其支持泛型，而旧版本仅处理Object类型”）。

3. 持续学习的工程实践

自动化测试用例生成：针对API变更，AI可生成覆盖边界条件的单元测试，专家只需验证测试用例的有效性。金丝雀发布策略：在开发分支先部署AI建议的代码，通过监控日志和性能指标，由专家决定是否合并到主分支。

五、未来展望：自适应OOP系统

最终，OOP与AI的融合将走向自适应软件系统：

动态类加载：根据运行时环境自动选择API版本（如开发环境用最新版，生产环境用稳定版）。演化式设计：类结构不再静态定义，而是通过AI持续优化继承链和组合关系，类似生物体的自然选择过程。

这一进程要求开发者从“代码编写者”转型为“系统架构师+AI训练师”，在OOP的抽象层次与AI的生成能力之间构建新的认知桥梁。