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Spring AI vs LangChain4j

news 来源：原创 2025/9/18 4:11:12

Spring AI vs LangChain4j

下面是 Spring AI vs LangChain4j 的对比 + 使用建议，帮你理解两者的区别、优缺点，以及哪种场景适合用哪个。

🔍 基本介绍

项目	Spring AI	LangChain4j
官网 / 文档	Spring AI 是 Spring 框架内的新模块，提供 AI 能力（模型调用、嵌入、向量数据库等）整合进 Spring 生态。 Home+1	LangChain4j 是 Java 语言下类似 LangChain 的库，方便在 Java 应用中集成 LLM、向量检索、工具调用、Agent 模式等。 GitHub+1

⚙ 核心能力对比

维度	Spring AI	LangChain4j
与 Spring 生态整合	极强。Spring Boot / Spring Bean / Spring 的其他子模块（Data, Security 等）都能很好结合。比如用 `@Bean` 注入 `ChatClient` 等服务。 Home+2Home+2	良好。可以与 Spring Boot 等整合（`langchain4j-spring` 模块），但核心是一个纯 Java 库，需要手工 wiring 多数部分。 GitHub+2Quarkiverse Docs+2
模型 + API 提供商支持	支持包括 OpenAI、Anthropic、Microsoft、Amazon、Google、Ollama 等多个主流模型提供商。支持 embedding、chat completion、文本转图像、音频转文本/语音 → 文本等类型。 Home+1	同样支持多个模型提供商，也支持向量数据库、嵌入索引等。LangChain4j 的目标是“统一 API + 可切换模型 + 多种工具 + agent + RAG”这一类能力。 GitHub+1
抽象层次 / 灵活性	提供 Spring 风格、高抽象的 API，POJOs（普通 Java 类）为入口。方便快速构建应用，封装很多典型操作。抽象工具调用（tool calling）、结构化输出等也支持。 Home+2Home+2	抽象比 Spring AI 更“底层 + 可控”。支持 Chains、Memory、Tools、Agents 等多种模式；用户可以自定义更细节的行为。适合对 AI 行为有复杂控制需求的场景。 GitHub+2Elastic+2
生态 /成熟度	因为依托 Spring，有 Spring 社区、文档、依赖注入、安全、监控、配置等链条支持；但作为 AI 新模块，某些功能可能还在快速演进中。 Baeldung on Kotlin+1	LangChain4j 社区活跃，模块丰富，样例多，已经有不错的稳定性。适用于 Java 应用中加入 LLM 功能的场景较多。 GitHub+1

✅ 优劣比较（适合/不适合）

场景/属性	Spring AI 更优	LangChain4j 更优
快速启动 Java AI 应用	✔ 使用 Spring Boot + Spring AI 可以非常快设定基本 Chat / Embedding /图像生成等模块。启动成本低。	较慢，需要手写更多代码 / wiring 模块。
企业内部 Java 应用已有 Spring 基础	✔ Spring AI 可无缝整合已有 Spring 项目（Spring Security、Spring Data、配置中心等）。	可以整合，但需要额外配置与架构设计。
复杂 RAG / 多步 Agent /工具调用	部分支持，但在自定义 agent 调度、工具链组合等复杂场景可能受限。	✔ 有很强的灵活性，Chains / Agents / Memory / Retriever 等模块丰富，可以构建复杂应用。
部署 /运维复杂度	较低。Spring AI 内建很多 Spring 自带能力（配置、注入、安全、监控）。	运维灵活，但复杂度会高一些，需要管理不同模块/状态/工具等。
学习曲线	更平滑，对于熟悉 Spring 的开发者来说几乎零摩擦。	需要理解 LangChain 的思想（Chains、Memory、Agent、工具调用等），学习成本高一些。

🔧 示例用途对比

使用 Spring AI 的典型用途：
- 在已有 Spring Boot 微服务中嵌入 Chat 或文本生成功能，例如客服机器人、内部文档助手。
- 快速开发 embedding 搜索 + AI 文本摘要 + 图像生成业务。
- 利用 Spring 的现有安全配置 /配置中心 /监控系统，保持统一架构。
使用 LangChain4j 的典型用途：
- 构建需要 Agent 调度、工具调用、Memory 管理的智能体。例如“用户输入 → 检索数据库 → 调用外部 API → 合成响应 → 写入日志”这种多步骤流程。
- 构建自定义 RAG 服务：可插入自定义向量数据库、检索策略、重排序逻辑等。
- 希望在 Java 应用中迁移或复制 LangChain Python 的工作流逻辑。

🎯 哪个选哪个 / 如何结合

如果你们团队已经在用 Spring Boot / Java 后端，想要加入 AI 能力但不做太复杂的逻辑，那么 Spring AI 是首选。
如果你们需要复杂业务逻辑、Agent、工具调用、对 AI 输出流程有高度控制，或者要自己搭建检索 + 插件 +自定义模型，那么 LangChain4j 更适合。
两者可以结合使用：Spring AI 提供基础模型调用 + embedding +向量检索等能力，LangChain4j 用作更复杂的链式任务或 Agent 模块，Spring 应用中集成 LangChain4j。

Spring AI vs LangChain4j

Spring AI vs LangChain4j下面是 Spring AI vs LangChain4j 的对比 + 使用建议，帮你理解两者的区别、优缺点，以及哪种场景适合用哪个。🔍 基本介绍项目Spring AILangChain4j官网 / 文档 Spring AI 是 Spring 框架内的新模块，提供 AI 能力（模型调用、嵌入、向量数据库等）…...

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