对比了 Java 领域两大 AI 框架 Spring AI 与 LangChain4j。Spring AI 提供简洁统一的 API，适合快速集成基础 AI 功能及轻量级应用；LangChain4j 专注于智能 Agent、多步骤推理和自定义工作流，支持记忆管理和复杂工具链。选型建议：若需快速上手或深度 Spring 生态集成，选 Spring AI；若涉及复杂推理、Agent 构建或多模型扩展，LangChain4j 更为合适。开发者应根据项目需求、团队能力及未来规划选择合适的框架。
在人工智能技术蓬勃发展的背景下，如何在众多 AI 框架中选出最适合项目的工具成为重要课题。本文将围绕 Spring AI 和 LangChain4j 两大热门 Java AI 框架，从功能特性、技术优势、应用场景等多个维度进行深度剖析，帮助开发者做出明智的选型决策。
Spring AI 致力于通过简洁且统一的 API 接口，帮助开发者快速接入主流 AI 服务（如 OpenAI、Azure OpenAI 等），实现聊天对话、文本嵌入等基础 AI 功能。其设计理念是降低集成门槛，提升开发效率。
LangChain4j 是 Java 生态中专注于智能 Agent、多步骤推理和自定义 AI 工作流的开源框架。它提供链式调用、Agent 管理、记忆存储、工具集成等高级功能，适合构建复杂智能应用。
LangChain4j 适合构建复杂 Agent、多步骤推理和自定义工作流的高级 AI 应用，功能强大但使用相对复杂；而 Spring AI 提供简化统一的 API 接口，适合快速集成和简单应用，但目前在复杂场景下能力有限。
| 功能维度 | Spring AI | LangChain4j |
|---|---|---|
| API 设计 | 简洁统一，低门槛 | 丰富灵活，支持复杂链式调用 |
| 多步骤推理 | 不支持，需手工实现 | 内置支持，方便构建复杂推理流程 |
| 自定义工作流 | 受限，依赖业务代码组合 | 高度可定制，支持工具链和条件分支 |
| 记忆管理 | 无内置支持 | 多种记忆机制，支持会话及长期记忆 |
| 模型与工具集成 | 基础封装，扩展性有限 | 多模型多工具无缝集成 |
| 生态兼容性 | 与 Spring 生态深度集成 | 独立框架，灵活适配多种 Java 项目 |
| 学习成本 | 低，上手快 | 较高，需要掌握 Agent 和链式调用概念 |
Spring AI 目前主要聚焦于对 AI 模型的统一调用，缺乏内置的多步骤推理和 Agent 管理框架。复杂的推理逻辑需要开发者自行设计和维护，增加开发难度。
由于设计理念偏向简洁，Spring AI 不提供复杂工作流编排能力，面对多工具、多条件分支场景时，开发者需自行实现流程控制。
上下文和对话状态需由开发者自行管理，限制了构建上下文敏感的智能对话系统和 Agent 的能力。
当前支持的模型和工具较少，难以满足快速变化的 AI 生态需求，扩展能力不如专注于复杂应用的框架。
内置 Agent 和链式调用机制，支持复杂推理、多步骤决策和动态工具调用，极大提升智能交互的深度和广度。
支持用户自定义链条、工具和提示模板，便于构建符合特定业务需求的 AI 工作流，提升系统灵活性和可维护性。
多样化记忆存储方案，支持会话记忆和长期记忆，满足复杂对话和智能 Agent 的上下文需求。
支持多种 AI 模型及第三方工具的无缝集成，便于快速适配和扩展，保持技术先进性。
| 需求场景 | 推荐方案 | 说明 |
|---|---|---|
| 快速集成基础 AI 功能 | Spring AI | 简单统一 API，快速上手，适合轻量级应用 |
| 复杂多步骤推理和智能 Agent | LangChain4j | 内置复杂推理和 Agent 支持，适合智能交互和业务复杂度高的项目 |
| 自定义 AI 工作流 | LangChain4j | 灵活构建多工具链和条件分支，满足定制化需求 |
| 需要上下文记忆和多轮对话 | LangChain4j | 丰富记忆机制，提升对话智能化水平 |
| 深度 Spring 生态集成 | Spring AI | 与 Spring 框架无缝结合，方便在 Spring 项目中使用 |
| 未来扩展和多模型切换 | LangChain4j | 多模型、多工具支持，满足技术升级和扩展需求 |
ChatClient chatClient = springAI.getChatClient();
ChatCompletion completion = chatClient.chat("请帮我写一段 Java 代码实现排序");
System.out.println(completion.getText());
Agent agent = new CustomAgent();
agent.addTool(new SearchTool());
agent.addTool(new CalculatorTool());
String response = agent.run("查找 2024 年 Java 最新特性并计算相关性能指标");
System.out.println(response);
进入智能化时代，Java 开发者面临着丰富的 AI 框架选择。Spring AI 以其简洁统一的 API 优势，适合快速集成和轻量级应用；而 LangChain4j 凭借强大的多步骤推理、智能 Agent 和灵活工作流支持，成为构建复杂智能应用的利器。
选择合适的框架，需要结合项目需求、团队能力和未来规划。希望本文的深度对比能助你在 Java AI 项目中，解锁更高效、更智能的开发体验。
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