Spring AI 与 LangChain4j 技术选型指南：Java AI 开发框架深度对比

对于希望在 Java 应用中集成大语言模型（LLM）能力的开发者而言，当前有两个主流框架可供选择：LangChain4j 和 Spring AI。两者均为构建 AI 应用提供了强大工具，但其设计理念、适用场景和开发体验存在显著差异。本文将深入对比这两大框架，帮助你根据项目实际情况做出最合适的选择。

一、核心定位与设计哲学

两者最根本的区别在于其设计出发点：

特性维度	LangChain4j	Spring AI
核心定位	专注于为 Java 提供 LLM 集成的统一工具库。	作为 Spring 生态的一部分，提供 Spring 友好的 AI 应用开发框架。
设计理念	“融合与工具箱”：融合了 LangChain、Haystack 等项目的理念，并融入自身创新，旨在提供一套全面的 AI 应用构建工具箱。	“Spring 之道”：将 Spring 的设计哲学（如可移植性、模块化、POJO 驱动）引入 人工智能 开发，旨在让 AI 应用开发像开发普通 Spring 应用一样简单。
核心价值	统一性与灵活性：统一不同 LLM 和向量存储的 API 差异，提供从低级（Prompt模板）到高级（Agents、RAG）的丰富抽象。 广度：支持广泛的提供商。	生态整合与企业就绪：无缝融入 Spring Boot，提供自动配置和 Starter。强调便携性、可观测性、函数调用等企业级特性。

简单来说，LangChain4j 像一个功能强大的万能工具箱，不限定你工作的平台；而 Spring AI 则是一个与 Spring Boot 工作台深度集成、符合人体工学的专用工具套装。

二、核心功能与技术特性详析

1. 模型与向量存储支持

两者都支持主流模型和向量数据库，但侧重点不同。

支持类型	LangChain4j	Spring AI
LLM 提供商	广度优先（20+）：不仅涵盖全球主流厂商（OpenAI, Anthropic, Google），对国内模型的支持更全面（如智谱AI、百度千帆、通义千问等），同时也支持大量开源和本地模型（如 Ollama, HuggingFace）。	主流优先：主要聚焦于全球顶级企业级模型提供商（如 OpenAI, Anthropic, Azure, Amazon, Google, Ollama），核心在于确保主流大厂的稳定性和标准接口。
向量数据库	生态最全（30+）：几乎涵盖了市面上所有主流及小众的向量数据库（如 Pinecone, Milvus, PgVector, Qdrant），适配性极强。	主要厂商全覆盖：支持所有主流向量数据库（如 Chroma, Elasticsearch, Milvus, Redis 等），重点在于与 Spring Data 生态的深度集成和开箱即用。

结论：LangChain4j 在支持的广度上更胜一筹，尤其对国内模型和新兴存储支持更快；Spring AI 则专注于与主流服务和 Spring 生态的深度整合。

2. 核心抽象与高级模式

这是构建复杂 AI 应用的关键。

功能特性	LangChain4j	Spring AI
Prompt 管理	提供 PromptTemplate 和 ChatMessage 等低级抽象，灵活性高。	通过 ChatClient 的流式 API 和 Prompt 模板进行管理，风格与 Spring 融合。
聊天内存	提供 ChatMemory 接口及多种实现（如 MessageWindowChatMemory）。	提供 ChatMemory 接口及实现，支持 JDBC、Redis 等多种存储后端，强调分布式环境下的持久化。
工具调用	支持工具调用，包括对 MCP (Model Context Protocol) 的支持。	支持工具调用 (Function Calling)，是其核心特性之一。
RAG	提供了从文档加载、分割、嵌入、存储到检索的完整 RAG 管道组件，有 EasyRag 等简化模块。	提供 RetrievalAugmentationAdvisor 等高级模式，封装了 RAG 的复杂流程，与 Spring 生态结合紧密。
Agents	提供了强大的 Agent 框架，支持定义工具、循环、迭代等复杂模式，是其亮点之一。	通过 Advisor 机制和 ChatClient 来封装和组合 AI 行为，更侧重于声明式地定义 AI 流程，而非构建自主 Agent。
结构化输出	支持将 LLM 输出映射为 POJO。	支持将 AI 模型输出映射为 POJO，是其重要特性。

结论：对于需要构建高度自主、复杂工作流的 Agent 系统，LangChain4j 的框架更为强大和灵活。Spring AI 的 Advisor 机制更偏向于对 AI 行为的声明式编排。

3. 开发体验与生态系统

特性	LangChain4j	Spring AI
API 风格	偏向函数式和链式调用，提供了流畅的 API 来构建工作流。	遵循 Spring 的编程模型，依赖注入、自动配置，对 Spring 开发者非常友好。
配置方式	主要通过代码构建，灵活性极高，但初期学习成本稍高。	支持通过 Spring Boot 的 application.properties/yml 进行配置，自动配置简化了 Bean 的创建，上手极快。
框架集成	可以与任何 Java 框架集成（Quarkus, Micronaut, Spring Boot 等），不绑定特定框架。	深度集成于 Spring 生态，是 Spring 官方项目，与 Spring Boot, Spring Cloud 等无缝协作。
社区与支持	非常活跃的社区，由开发者驱动，更新迭代迅速，对新模型和新技术的支持非常快。	由 VMware 团队维护，背靠 Spring 巨大的社区和商业支持，版本稳定性和长期维护有保障。

结论：Spring AI 为 Spring 开发者提供了近乎零成本的入门体验和“开箱即用”的便利。LangChain4j 则提供了更大的自由度和对前沿技术的快速跟进能力。

三、实际场景与代码示例

LangChain4j 更适合的场景

• 构建复杂的 AI 工作流：特别是需要高度自定义的 Agent 和工具编排。
• 多模型/多向量存储混合集成：需要在不同服务间灵活切换。
• 非 Spring 栈项目：项目使用 Quarkus、Micronaut 或普通 Java SE。
• 快速原型与实验：丰富的示例能快速验证想法。

以下是一个使用 LangChain4j 构建简单 RAG 对话的示例：

// 1. 定义聊天内存
ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);

// 2. 定义内容检索器，这里使用内存向量存储
EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = InMemoryEmbeddingStore.create();
ContentRetriever contentRetriever = EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore);

// 3. 创建 ChatLanguageModel
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
        .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        .modelName("gpt-4o")
        .build();

// 4. 创建 Agent，并设置检索器以实现 RAG 能力
Agent agent = Agent.builder()
        .chatLanguageModel(model)
        .chatMemory(chatMemory)
        .contentRetriever(contentRetriever)
        .build();

// 5. 进行对话
String response = agent.chat("告诉我一些关于人工智能的事实。");
System.out.println(response);

Spring AI 更适合的场景

• Spring Boot 生态项目：追求“开箱即用”的集成体验。
• 企业级应用开发：需要可观测性、配置集中管理、与 Spring Security 等无缝集成。
• 结构化数据处理：需要将 LLM 输出直接映射到 POJO 并与数据库交互。
• 团队协作与长期维护：团队熟悉 Spring 生态，希望架构清晰。

以下是一个在 Spring Boot 中使用 Spring AI ChatClient 的典型示例：

// 1. 在 application.yml 中配置 OpenAI
// spring:
//   ai:
//     openai:
//       api-key: ${OPENAI_API_KEY}

// 2. 定义一个 Spring Service
@Service
public class ChatService {
    private final ChatClient chatClient;
    public ChatService(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    }
    public String chat(String userMessage) {
        // 3. 使用 ChatClient 发起请求
        return chatClient.prompt()
                .user(userMessage)
                .call()
                .content();
    }
}

// 4. 在 Controller 中使用
@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
    private final ChatService chatService;
    public ChatController(ChatService chatService) {
        this.chatService = chatService;
    }
    @PostMapping
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody String message) {
        String response = chatService.chat(message);
        return ResponseEntity.ok(response);
    }
}

四、发展趋势与实际采用情况

根据社区趋势分析，Java AI 框架的采用呈现出明显的时间演进路径：

• 2023年：LangChain4j 诞生并快速迭代，填补了 Java 生态的空白。Spring AI 则处于早期探索阶段。
• 2024年：两者均进入活跃发展期。LangChain4j 社区热度高涨，集成广度持续扩展。Spring AI 进入快速发展期，与 Spring Boot 3.3+ 实现深度集成。
• 2025-2026年（当前）：两者并存，形成双分格局。在纯 Java 或 Quarkus 项目中，LangChain4j 采用率持续领先；在 Spring Boot 项目中，Spring AI 正成为主流选择。最终格局取决于项目生态和具体需求。

总体来看，Spring AI 正在赢得 Spring 生态的“主场”，而 LangChain4j 则在更广阔的 Java 世界里保持其灵活性和创新性优势。它们并非简单的竞争关系，而是服务于不同的场景和人群。

五、决策指南：如何选择？

最终的决策取决于你的项目需求、团队背景和长期规划。你可以遵循以下决策路径来辅助判断：

1. 开始选择 Java AI 框架。
2. 首要判断：项目是否基于 Spring Boot？
   • 是：进入 Spring Boot 分支。
   • 否：直接进入 LangChain4j 分支。
3. 在 Spring Boot 分支下，进一步判断：是否需要极致的自定义与灵活性？
   • 是：再判断团队是否熟悉 LangChain4j 的链式编程模型？
     • 是：优先选择 Spring AI（因其能与 Spring 生态无缝结合）。
     • 否：优先选择 LangChain4j（因其提供了更底层的控制）。
   • 否：优先选择 Spring AI（因其开箱即用的体验最佳）。

为了更清晰地权衡，可以参考以下最终对比表格：

决策维度	推荐选择	核心原因
项目技术栈是 Spring Boot	Spring AI	无缝集成，自动配置，开发体验最佳，生态一致性强。
项目技术栈是 Quarkus/Micronaut/纯 Java	LangChain4j	不绑定框架，灵活性高，社区活跃，集成广泛。
追求极致的灵活性、自定义和快速集成最新模型	LangChain4j	组件化设计，社区驱动迭代速度快，工具箱功能丰富。
看重企业级特性、长期稳定性和官方技术支持	Spring AI	Spring 官方背书，注重可观测性、配置管理等企业特性。
构建简单的对话应用或 RAG 系统	Spring AI	用更少的代码和配置即可实现，开发效率高。
构建复杂的、多步的、自主的 Agent 系统	LangChain4j	其 Agent 框架和工具编排能力更强大、更灵活。

总结建议：对于大多数基于 Spring Boot 的新项目或需要快速集成 AI 能力的现有项目，Spring AI 是更平滑、更高效的选择。而对于技术栈非 Spring、或需要构建高度复杂、定制化 AI 工作流的项目，LangChain4j 则提供了无可替代的灵活性和强大功能。在 后端 & 架构 设计中，明确自身需求是做出正确技术选型的第一步。

参考资料

[1] 谁才是Java AI开发的王者？LangChain4j和Spring AI比较, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/wGrseh8GG_4DayeCQ101pw

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