Java LLM开发框架全面解析：从Spring AI到Agents-Flex

Ne0inhk

23 Mar 2026 — 5 min read

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Java LLM开发框架全面解析：从Spring AI到Agents-Flex

在人工智能席卷全球的今天，Java开发者无需转向Python生态，也能充分利用大语言模型的强大能力，这得益于日益成熟的Java LLM开发框架。

近年来，随着大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，AI能力已成为现代应用开发不可或缺的部分。作为企业级开发的主力语言，Java生态系统快速响应，涌现出多个高质量的LLM开发框架，使Java开发者能够在不脱离熟悉技术栈的前提下，轻松集成AI功能。

这些框架各具特色，从Spring官方推出的Spring AI到阿里贡献的Spring AI Alibaba，从LangChain的Java实现LangChain4j到轻量灵活的Agents-Flex，为不同场景下的AI集成提供了多样化选择。它们抽象了与LLM交互的复杂性，提供了提示词管理、记忆机制、函数调用、检索增强生成（RAG）等核心功能，极大地降低了AI集成的门槛。

本文将深入探讨Java生态中主流的LLM开发框架，帮助您全面了解其特点、用法及应用场景。

1 Spring AI：官方出品的AI集成框架

Spring AI是Spring官方推出的AI应用开发框架，旨在为Java开发者提供一套便捷的AI能力集成方案。作为Spring生态系统的一部分，它自然融入了Spring熟悉的编程模型和设计理念。

1.1 核心概念与特性

Spring AI的核心能力包括：

模型通信：提供统一接口与多种大语言模型（如OpenAI GPT、Google Gemini）进行交互。
提示词管理：结构化管理与构建发送给模型的提示词。
检索增强生成（RAG）：通过VectorStore等抽象，实现外部知识库与模型的结合，提升回答的准确性。
工具调用：允许模型调用Java应用中定义的方法，实现与外部环境的交互。

1.2 快速入门示例

使用Spring AI非常简单，只需在Spring Boot项目中添加相关依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-core</artifactId><version>1.0.0</version></dependency>

然后配置模型访问参数：

spring:ai:openai:api-key: YOUR_OPENAI_API_KEY

创建一个简单的AI服务接口：

@RestControllerpublicclassAIController{ privatefinalOpenAiChatClient chatClient;publicAIController(OpenAiChatClient chatClient){ this.chatClient = chatClient;}@GetMapping("/chat")publicStringchat(@RequestParamString message){ return chatClient.call(message);}}

1.3 应用场景

Spring AI特别适合基于Spring Boot的企业级应用，尤其是需要快速集成AI能力的传统Java项目。典型应用场景包括：

智能客服系统：集成问答能力到现有企业系统
内容生成：自动生成产品描述、营销文案等
数据增强：通过AI增强现有数据分析和处理流程

2 LangChain4j：功能全面的AI工具箱

LangChain4j是流行Python库LangChain的Java实现，提供从模型交互到复杂智能体的全方位支持。尽管功能强大，但其概念和API相对复杂，学习曲线较陡，对新手开发者可能造成一定挑战。

2.1 核心概念与特性

LangChain4j提供了丰富的功能模块：

提示词模板：支持动态生成提示词
聊天记忆管理：维护对话上下文状态
智能体：创建自主决策的AI智能体
函数调用：让模型能够调用外部方法和工具
RAG支持：实现检索增强生成流程
多模态支持：处理文本和图像模型

2.2 快速入门示例

首先添加LangChain4j依赖：

<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId><version>0.25.0</version></dependency>

创建一个简单的聊天应用：

publicclassSimpleChat{ publicstaticvoidmain(String[] args){ OpenAiChatModel model =OpenAiChatModel.builder().apiKey("YOUR_OPENAI_API_KEY").modelName("gpt-3.5-turbo").build();String response = model.generate("请问你叫什么名字");System.out.println(response);}}

使用聊天记忆功能：

classChatWithMemory{ publicstaticvoidmain(String[] args){ OpenAiChatModel model =OpenAiChatModel.builder().apiKey("YOUR_OPENAI_API_KEY").build();ChatMemory memory =MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);// 第一次对话String userMessage1 ="我叫张三";String assistantReply1 = model.generate(userMessage1, memory);System.out.println("Assistant: "+ assistantReply1);// 第二次对话，模型会记住上下文String userMessage2 ="我叫什么名字？";String assistantReply2 = model.generate(userMessage2, memory);System.out.println("Assistant: "+ assistantReply2);}}

2.3 高级功能：函数调用

LangChain4j支持函数调用，让LLM能够执行外部定义的方法：

publicclassFunctionCallingExample{ // 定义可调用的函数@Tool("获取指定城市的天气信息")publicStringgetWeatherInfo(@P("城市名称")String cityName){ // 这里实际应该调用天气APIreturn cityName +"的天气是晴转多云，气温20-2