在人工智能的发展历程中，2017 年是一个分水岭。这一年，Google 团队发表了一篇名为《Attention Is All You Need》的论文，彻底颠覆了自然语言处理（NLP）领域的建模范式——Transformer 模型诞生了。而其核心灵魂，正是我们今天要深入探讨的主题：注意力机制（Attention Mechanism）。

在当前大语言模型（Large Language Models, LLMs）广泛应用的背景下，推理效率已成为决定模型能否落地的关键因素。无论是聊天机器人、智能写作助手，还是企业级文档分析系统，用户都期望模型能“秒出结果”。然而，LLM 的自回归生成特性（即逐 token 生成）天然带来了大量重复计算——这正是KV Cache（Key-Value Cache）技术要解决的核心问题。

2025年11月12号，Java Agent 生态迎来重大发布，Spring AI 发布 1.1.0 GA 正式版本，紧接着，2025年11月13号，Spring AI Alibaba 1.1 版本正式发布。1.1 版本是在总结 1.0 版本企业实践经验基础上发布的新版本，标志着构建企业级、生产就绪的 AI 智能体（Agent）应用进入了一个新的阶段。

服务器请求阿里云大模型服务总是报“Remote host terminated the handshake”异常，从日志看是 SSL 握手出现异常。多方排查未能锁定问题，经过分析 SSL 握手日志，发现是 SNI 问题。对历史代码进行分析，竟是某个角落处禁用了 SNI 扩展。