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。