LangChain4j vs Spring AI：JavaAI框架巅峰对决，谁才是你的最佳选择？

最新推荐文章于 2025-10-06 20:22:14 发布

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简单来说：

LangChain4j 是一个专为AI应用设计的、功能丰富的领域工具库（Library）。
Spring AI 是Spring家族的新成员，旨在将AI能力以Spring开发者熟悉的方式无缝集成到整个Spring生态系统中，是一个集成框架（Framework）。

下面我们从多个维度进行详细对比。

核心区别对比表

特性	LangChain4j	Spring AI
核心定位	AI应用的工具链 (Library)	Spring生态的AI集成层 (Framework Integration)
设计哲学	提供构建AI应用所需的一切组件（链、智能体、工具、记忆等），专业化、精细化。	遵循Spring的设计原则（如模板模式、依赖注入），统一化、标准化对AI的访问。
与Spring关系	可独立使用，但提供了与Spring的良好集成（如自动配置、Bean管理）。	深度绑定，是Spring官方项目的一部分，是Spring生态的一等公民。
API风格	显式、链式、函数式的API，提供极大的灵活性。	声明式、模板化的API（如 AiClient, AiStreamClient），类似 JdbcTemplate 或 RedisTemplate。
核心概念	链（Chain）、工具（Tool）、智能体（Agent）、记忆（Memory）、检索器（Retriever）。概念体系源自Python版的LangChain。	输出解析（Output Parsing）、提示词模板（Prompt Template）、数据返回类型（DTO）。概念更贴近Spring开发者的习惯。
功能广度	更丰富。提供了更高级的抽象，如复杂的智能体工作流、内置的对话记忆管理、更强大的工具调用支持。	核心且实用。覆盖了主流需求（聊天、文本、嵌入、图像），高级功能（如智能体）正在快速迭代中。
学习曲线	较高，需要理解其特定的概念体系（如链、工具）。	对Spring开发者极低，如果你会用 RestTemplate，就能快速上手 AiClient。
厂商绑定	相对中立，支持多种模型提供商。	由VMware（Spring母公司）推动，但与主要模型提供商都有合作。

深入解析

1. 设计哲学与API风格

LangChain4j 像一个专业的AI工具箱。它提供了螺丝刀、扳手、电钻等各种精细的工具，让你可以自由组合，搭建出非常复杂和定制化的AI应用（比如一个能自动使用计算器、查询数据库的自主智能体）。

// LangChain4j 示例：更显式，构建“链”
ConversationalChain chain = Chain.builder()
        .chatLanguageModel(openAiChatModel)
        .chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
        .build();

String answer = chain.execute("Hello, my name is Klaus.");

Spring AI 像一个标准化的AI家电插座。它定义了一个统一的接口（插座），任何符合标准的电器（AI模型）都可以即插即用。它抽象了底层差异，让开发者用一套统一的、Spring风格的方式去调用各种AI能力。

// Spring AI 示例：更声明式，使用“模板”
@Autowired
private ChatClient chatClient; // 注入一个统一的客户端

public String generate(String message) {
    return chatClient.call(message); // 调用方式标准化
}

2. 与Spring生态的集成

Spring AI：天生就是Spring的一部分。它充分利用了Spring Boot的自动配置、外部化配置（application.properties）、依赖注入、Actuator监控等所有特性。配置模型端点就像配置数据库连接一样简单。

# application.properties
spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-4

LangChain4j：它本身不依赖Spring，可以单独使用。但它通过 langchain4j-spring 模块提供了对Spring的适配器，让你可以将LangChain4j的组件（如ChatMemory）作为Bean来管理，从而集成到Spring应用中。

3. 功能特性

LangChain4j 在高级AI工作流方面目前更成熟：
- 内置记忆（Memory）：提供了 ChatMemory 接口的多种实现（如基于Redis的分布式记忆），开箱即用地解决多轮对话状态管理问题。
- 强大的工具（Tool）调用：通过 @Tool 注解，可以非常方便地将任何Java方法暴露给AI模型去调用，这是构建自主智能体（Agent）的核心。
- 更丰富的检索增强生成（RAG）支持：对文档加载、切分、向量化存储和检索有更细致的支持。
Spring AI 的优势在于统一和简化：
- 统一的API：用几乎相同的代码即可切换OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、本地模型（如Ollama）等。
- 强大的输出解析：轻松地将AI的非结构化文本输出转换为结构化的POJO对象，这对于开发生产应用至关重要。
- Spring生态集成：与Spring Data、Spring Security等的集成会更加自然和强大。