Java LLM 开发框架全面解析：从 Spring AI 到 Agents-Flex
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：
@RestController
public class AIController {
private final OpenAiChatClient chatClient;
public {
.chatClient = chatClient;
}
String {
chatClient.call(message);
}
}
