Spring AI/Spring AI Alibaba简介

Spring AI

Spring AI 是 Spring 官方推出的开源框架，专门为 Java 开发者设计，用来简化 AI 能力的集成和开发。它通过标准化接口和模块化设计，让开发者能更轻松地接入主流 AI 服务，比如 OpenAI、Azure OpenAI 等，实现聊天对话、文本嵌入等功能。

它的核心优势在于与 Spring 生态的无缝融合，比如 Spring Boot 和 Spring Cloud，开发者可以快速在现有项目中引入 AI 功能，而不用额外学习复杂的 AI 框架。此外，Spring AI 还支持多种 AI 模型和向量数据库，比如 Azure Vector Search、Chroma 等，方便存储和管理向量数据。

简单来说，Spring AI 降低了 Java 开发者进入 AI 领域的门槛，让你能更专注于应用逻辑，而不是底层实现的复杂性。

Spring AI的核心功能

多模态模型支持

它集成了语言、图像、语音等多种生成式 AI 模型，比如 OpenAI GPT、DALL-E 等，通过统一 API 就能调用，切换模型超方便。

抽象化 API 设计

• ChatClient：支持同步和流式调用，对话生成、结构化输出映射（比如转成 POJO）都能搞定。
• VectorStore：统一接口对接多种向量数据库（如 Chroma、Milvus），语义搜索、元数据过滤都支持。

跨模型与向量数据库支持

• 兼容 Anthropic、OpenAI、Azure 等主流模型，API 设计灵活，切换成本低。
• 支持 Azure Vector Search、Chroma、Milvus 等向量库，覆盖云服务、开源方案和内存存储。

与 Spring 生态深度集成

• 无缝对接 Spring Boot、Spring Cloud，自动配置、依赖注入这些 Spring 特性都能用，开发体验很友好。
• 提供 Spring Boot Starter，开箱即用，省去复杂配置。

其他实用功能

• 模型管理：支持 TensorFlow、PyTorch 等框架的模型加载。
• 数据处理：提供高效预处理接口，支持多种数据格式。
• 训练与推理：支持分布式训练和本地/云端推理。
• 可视化：集成监控界面，方便跟踪模型性能。

简单来说，Spring AI 让 Java 开发者能更专注业务逻辑，不用在底层实现上花太多精力。

Spring AI的实用工具

MCP 实用工具

它让 Spring AI 和 MCP 服务器能无缝通信，支持同步和异步操作，适合编程式配置客户端和服务器交互。

• ToolCallback 适配器：把 MCP 工具适配到 Spring AI 的工具接口，支持同步/异步调用。
• ToolCallback Providers：从 MCP 客户端发现并管理工具，方便多客户端场景使用。

Tools 工具

让大模型能调用外部 API 或函数，突破纯文本生成的限制。

• 核心作用：支持实时操作（如查天气、调数据库）、多步骤智能体（如旅行规划、电商下单）和企业系统集成（如 CRM、ERP）。
• 实战案例：比如用 Spring AI + Tools 实现会议预约的增删改查，通过定义 VO 对象解析用户输入，调用数据库接口。

@Tool 注解工具

简化工具调用，让开发者能快速集成外部功能。

• 功能：支持模型评估、可观测性，以及 Model Context Protocol（MCP）。
• 应用场景：适合需要动态调用函数或 API 的复杂任务，比如智能客服或自动化流程。

Spring AI Alibaba 扩展工具

深度集成百炼平台，支持 ChatBot、工作流和多智能体开发。

• 核心能力：提供 Graph 多智能体框架，支持低代码、高代码到零代码的智能体构建。
• 生态集成：支持 RAG 知识库、可观测产品（如 ARMS、Langfuse）和企业级 MCP 集成（如 Nacos 注册与发现）。

Spring AI Alibaba

Spring AI Alibaba 是阿里巴巴基于 Spring AI 框架开发的扩展模块，专为 Java 开发者设计，提供了一套完整的工具链来构建企业级 AI 应用。它深度整合了阿里云的百炼平台和多种大模型服务，支持快速搭建智能客服、内容生成、自动化流程等场景。

核心功能包括 Graph 多智能体框架、RAG 开发模式、工具调用与函数映射、企业级 MCP 集成以及可观测性监控等。通过标准化接口和模块化设计，开发者可以轻松实现从单智能体到复杂多智能体系统的构建，并无缝对接向量数据库、外部 API 和企业系统。

此外，Spring AI Alibaba 还提供了低代码开发方案（如 JManus）和自主规划能力探索（如 DeepResearch），帮助企业在业务快速迭代中高效定制智能体应用。整体上，它显著降低了 Java 开发者使用 AI 技术的门槛，同时保障了系统的可维护性和扩展性。

Spring AI Alibab扩展工具

Graph 多智能体框架

• 核心能力：
  • 工作流编排：通过声明式接口定义包含 LLM、工具等节点的工作流，实现复杂业务流程的自动化。
  • 多智能体协作：支持单智能体（如 ChatBot）到多智能体（如协同工作流）的扩展，无需底层实现细节。
  • 可视化开发：集成低代码平台（如 Manus），快速构建复杂工作流。
• 应用场景：
  • 自动化内容生成（如自媒体发文工具）。
  • 企业级业务流程（如订单处理、客户服务）。

企业级 MCP 集成

• 核心能力：
  • 统一模型调用：支持 OpenAI、阿里云 Qwen 等主流模型的统一调用接口。
  • 工具调用：通过 @Tool 注解实现函数调用（如数据库操作、API 调用）。
  • 向量数据库：集成 Chroma、Milvus 等向量存储，支持语义搜索。
• 应用场景：
  • 智能客服（如多轮对话、知识库检索）。
  • 内容生成（如文本生成、图像生成）。

RAG 开发模式

• 核心能力：
  • 文档检索：通过 DocumentReader、Splitter、Embedding、VectorStore 实现文档处理。
  • 增强生成：结合检索结果生成更精准的文本输出。
• 应用场景：
  • 智能问答（如企业知识库检索）。
  • 数据分析（如智能报告生成）。

工具调用与函数映射

• 核心能力：
  • 函数调用：通过 @Tool 注解实现 Java 方法的动态调用。
  • POJO 映射：将 AI 输出自动映射到 Java 对象（如 List、Map）。
• 应用场景：
  • 复杂业务流程（如订单处理、库存管理）。
  • 企业级应用集成（如 CRM、ERP）。

可观测性与监控

• 核心能力：
  • 日志集成：与 Spring Cloud 生态（如 ARMS）无缝对接。
  • 性能监控：提供实时性能指标（如响应时间、吞吐量）。
• 应用场景：
  • 企业级部署（如生产环境监控）。
  • 开发调试（如性能调优）。

零代码开发方案

• 核心能力：
  • JManus 产品：提供低代码工具（如 Manus）快速构建智能体。
  • DeepResearch 产品：探索自主规划能力与垂直领域应用。
• 应用场景：
  • 业务快速迭代（如产品原型开发）。
  • 企业级应用定制（如定制化智能体）。

该怎么选择------Spring/Java AI， Python AI， Node.js AI

在 2025 年的 AI 开发环境下，选择哪种技术栈主要取决于你的既有技术储备、应用场景以及性能需求。

以下是 Spring AI (Java)、Python AI 和 Node.js AI 的深度对比及选择指南：

Python AI：无可争议的生态王者

Python 是 AI 领域的"母语"，几乎所有的底层创新都率先发生在 Python 生态中。

核心优势

1. 生态最全： 拥有 PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn 等底层库，以及 LangChain, LlamaIndex 等最前沿的编排工具。
2. 首发支持： 新模型（如 DeepSeek-V3, GPT-5）发布时，首个 SDK 和示例代码通常都是 Python 版。
3. 数据处理： 在数据清洗、科学计算、训练与微调（Fine-tuning）方面具有统治地位。

适用场景

需要对模型进行微调或底层算法优化。

快速原型开发、科研项目。

重度依赖数据科学和复杂机器学习流水线的应用。

Spring AI (Java)：企业级工程化的首选

随着 2025 年 Spring AI 1.0 GA 和 Spring AI Alibaba 的成熟，Java 在 AI 应用层（工程化）表现强劲。

核心优势

1. 企业级稳定性： 完美集成 Spring Boot 3.4/4.0 和 Spring Cloud，适合构建复杂的微服务 AI 系统。
2. 强类型安全： Java 的强类型系统在大规模团队协作和维护长生命周期 AI 应用时更具优势。
3. 高性能： 在高并发请求处理、内存管理和多线程任务上，JVM 的表现优于 Python。
4. MCP 深度支持： 2025 年 Spring AI 率先全面支持 Model Context Protocol (MCP)，极大增强了 Java 应用连接外部工具的能力。

适用场景

存量业务改造： 在现有的 Java 后端系统中嵌入 AI 能力。

高性能 AI 应用： 如高并发的 AI 智能客服、企业级 RAG（检索增强生成）系统。

国内环境： 配合 Spring AI Alibaba 使用通义千问等国内大模型。

Node.js AI (Vercel/LangChain.js)：全栈与流式的利器

Node.js 在处理 AI 的"流式输出（Streaming）"和前端交互方面有着天然的优势。

核心优势

1. 全栈一致性： 前后端共用一套代码（TypeScript），适合初创团队和独立开发者。
2. 边缘计算： 配合 Vercel AI SDK，可以极快地部署在边缘节点，提供极低延迟的用户体验。
3. 非阻塞 I/O： 处理大量并发的 LLM API 调用（高 I/O 任务）效率极高。

适用场景

前端重交互应用： 如 AI 聊天界面、实时协作工具。

轻量级 Agent： 构建简单的 AI 代理或自动化脚本。

Serverless 环境： 在 Lambda 或 Vercel Functions 上快速部署 AI 功能。

总结：如何选择

维度	Python AI	Spring AI (Java)	Node.js AI
首选人群	数据科学家、算法工程师	后端架构师、企业开发	前端工程师、全栈开发者
开发重心	模型研究、算法、微调	业务集成、高并发、安全	交互、流式渲染、快速迭代
部署环境	GPU 集群、Linux 容器	企业微服务架构 (K8s)	Edge 边缘计算、Serverless

决策建议

1. 如果你是零基础或想做算法研究： 选 Python。
2. 如果你所在的公司核心业务是 Java 栈，且要开发生产级应用： 选 Spring AI。
3. 如果你想最快速度上线一个精致的 AI Web 产品： 选 Node.js。
4. 混合模式（推荐）： 2025 年许多大厂采用 "Python 处理数据与模型 + Java/Node.js 处理业务逻辑" 的架构，通过 MCP 或 gRPC 进行通信。