工作中 Java 程序员如何集成 AI？Spring AI、LangChain4j、JBoltAI 实战对比

工作中 Java 程序员如何集成 AI？Spring AI、LangChain4j、JBoltAI 实战对比

作为一名深耕 Java 领域八年的开发者，从最初的 SSH/SSM 到如今的 Spring Cloud 微服务生态，我见证了 Java 在企业级开发中的核心地位。而随着 AI 技术的普及，越来越多的企业开始要求在现有 Java 系统中集成 AI 能力 ------ 但手动封装 HttpClient 调用大模型 API、处理鉴权 / 上下文 / 异常，不仅效率低下，还容易引入稳定性问题。

近期我深度调研了三款 Java 生态下的 AI 开发框架：Spring AI、LangChain4j、JBoltAI，本文将从企业级业务落地视角，结合统一的业务场景实现 Demo，并对比三者的核心差异，帮你快速选型。

一、统一业务场景：企业级智能问答助手

为了公平对比，所有框架均实现同一个基础场景：

开发一个企业级智能问答接口，支持：

1. 接收用户自然语言问题，调用大模型（OpenAI / 通义千问）返回回答；
2. 支持简单的上下文对话（记住用户前一轮问题）；
3. 符合 Java 企业级开发规范（异常处理、配置解耦）。

二、各框架实战实现

2.1 Spring AI：Spring 生态的 "原生 AI 伴侣"

框架定位

Spring 官方推出的 AI 框架，核心优势是无缝集成 Spring Boot/Spring Cloud 生态，以 "低代码" 方式让 Java 开发者快速接入 AI 能力，无需关注底层 API 调用细节。

环境准备（Maven 依赖）

<dependencies>
    <!-- Spring Boot基础 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring AI OpenAI集成 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>0.8.1</version>
    </dependency>
    <!-- 配置处理 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

Demo 代码实现

import org.springframework.ai.chat.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@RestController
public class SpringAIAskController {

    // Spring AI封装的OpenAI客户端（自动注入）
    @Autowired
    private OpenAiChatClient chatClient;

    // 模拟上下文存储（生产环境建议用Redis）
    private final List<Message> historyMessages = new ArrayList<>();

    @PostMapping("/spring-ai/ask")
    public String ask(@RequestBody String question) {
        try {
            // 1. 添加用户当前问题到上下文
            UserMessage userMessage = new UserMessage(question);
            historyMessages.add(userMessage);

            // 2. 构建Prompt，包含上下文
            Prompt prompt = new Prompt(historyMessages);

            // 3. 调用大模型
            ChatResponse response = chatClient.call(prompt);

            // 4. 保存AI回答到上下文
            historyMessages.add(response.getResult().getOutput());

            // 5. 返回结果
            return response.getResult().getOutput().getContent();
        } catch (Exception e) {
            // 企业级异常处理
            return "问答失败：" + e.getMessage();
        }
    }
}

配置文件（application.yml）

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: 你的OpenAI API Key
      base-url: https://api.openai.com/v1
      chat:
        model: gpt-3.5-turbo
        temperature: 0.7

核心代码解析

作为八年 Java 开发者，我最认可 Spring AI 的一点是：完全遵循 Spring 的开发习惯 ------ 通过@Autowired注入客户端，配置通过application.yml解耦，无需手写任何 HTTP 请求代码。上下文管理通过List<Message>实现，框架已封装好消息体的格式转换，极大降低了学习成本。

2.2 LangChain4j：LLM 应用的 "模块化构建器"

框架定位

LangChain 的 Java 版本，核心优势是模块化、可扩展，专注于构建复杂的 LLM 应用（上下文管理、工具调用、多模型适配），适合需要定制化 AI 流程的场景。

环境准备（Maven 依赖）

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- LangChain4j核心 -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j</artifactId>
        <version>0.32.0</version>
    </dependency>
    <!-- LangChain4j OpenAI集成 -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
        <version>0.32.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Demo 代码实现

import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.time.Duration;

@RestController
public class LangChain4jAskController {

    // 定义AI服务接口（LangChain4j的核心特性：声明式API）
    interface QAService {
        // 支持上下文的问答方法
        String chat(String question);
    }

    // 创建Chat模型
    private final ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
            .apiKey("你的OpenAI API Key")
            .modelName("gpt-3.5-turbo")
            .timeout(Duration.ofSeconds(30))
            .temperature(0.7)
            .build();

    // 创建带上下文的AI服务（默认内存存储上下文）
    private final QAService qaService = AiServices.create(QAService.class, model);

    @PostMapping("/langchain4j/ask")
    public String ask(@RequestBody String question) {
        try {
            // 直接调用声明式接口，框架自动管理上下文
            return qaService.chat(question);
        } catch (Exception e) {
            return "问答失败：" + e.getMessage();
        }
    }
}

核心代码解析

LangChain4j 的设计思路更偏向 "AI 应用工程化"：通过声明式接口（QAService） 定义 AI 能力，框架自动处理上下文、请求封装、响应解析。相比 Spring AI，它的模块化更强 ------ 比如你可以自定义上下文存储（Redis/MongoDB）、添加工具调用（比如调用企业内部 API），适合构建复杂的 AI 应用，但学习曲线略高。

2.3 JBoltAI：国产轻量 AI 框架的 "开箱即用"

框架定位

国产轻量级 Java AI 框架，核心优势是适配国内大模型（文心一言、通义千问、讯飞星火） ，开箱即用，无需复杂配置，适合国内企业快速落地 AI 能力。

环境准备（Maven 依赖）

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- JBoltAI核心 -->
    <dependency>
        <groupId>com.jbolt</groupId>
        <artifactId>jbolt-ai-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.0.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Demo 代码实现

import com.jbolt.ai.core.client.JBoltAiClient;
import com.jbolt.ai.core.model.QwenChatRequest;
import com.jbolt.ai.core.model.QwenChatResponse;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@RestController
public class JBoltAIAskController {

    // JBoltAI客户端（自动注入）
    @Autowired
    private JBoltAiClient jBoltAiClient;

    // 模拟上下文
    private final List<QwenChatRequest.Message> historyMessages = new ArrayList<>();

    @PostMapping("/jbolt-ai/ask")
    public String ask(@RequestBody String question) {
        try {
            // 1. 添加用户问题到上下文
            historyMessages.add(new QwenChatRequest.Message("user", question));

            // 2. 构建通义千问请求
            QwenChatRequest request = QwenChatRequest.builder()
                    .model("qwen-turbo") // 通义千问轻量版
                    .messages(historyMessages)
                    .temperature(0.7)
                    .build();

            // 3. 调用JBoltAI客户端
            QwenChatResponse response = jBoltAiClient.qwenChat(request);

            // 4. 保存AI回答到上下文
            String answer = response.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent();
            historyMessages.add(new QwenChatRequest.Message("assistant", answer));

            return answer;
        } catch (Exception e) {
            return "问答失败：" + e.getMessage();
        }
    }
}

配置文件（application.yml）

jbolt:
  ai:
    ali: # 阿里云通义千问配置
      access-key-id: 你的阿里云AccessKey
      access-key-secret: 你的阿里云AccessKeySecret

核心代码解析

JBoltAI 的最大价值是适配国内大模型生态------ 无需开发者了解各厂商 API 的差异，框架已封装好通义千问、文心一言等接口。作为国内企业的 Java 开发者，这一点非常实用（避免因网络 / 合规问题无法使用 OpenAI），且 API 设计贴合 Java 开发者习惯，上手成本低。

三、三大框架核心维度对比

维度	Spring AI	LangChain4j	JBoltAI
核心定位	Spring 生态原生 AI 集成，低代码	模块化 LLM 应用构建器，可扩展	国产大模型适配，开箱即用
生态集成	完美适配 Spring Boot/Cloud	中立框架，需手动集成 Spring 生态	适配 Spring Boot，轻量集成
模型适配	以 OpenAI 为主，支持少量国产模型	支持多厂商模型，需自定义适配	深度适配国内主流模型（通义 / 文心）
易用性	最高（Spring 开发者零学习成本）	中等（需理解模块化设计）	较高（贴合国内开发者习惯）
功能丰富度	基础功能（问答 / 上下文），够用即可	丰富（工具调用 / 多链交互 / 记忆管理）	基础 + 国产模型特色功能（如文生图）
企业级特性	支持配置中心 / 监控，符合 Spring 规范	需手动扩展企业级特性	轻量监控，适配国内企业合规要求
学习曲线	低（Spring 开发者无缝衔接）	中高（需理解 LangChain 核心概念）	低（API 设计直观）

四、选型建议（八年 Java 开发者的经验之谈）

1. 优先选 Spring AI：如果你的项目是 Spring Boot/Cloud 生态，且以 OpenAI 为主、对 AI 功能要求不复杂 ------ 这是最贴合 Java 企业级开发的选择，无需额外学习新的开发范式。
2. 选 LangChain4j：如果需要构建复杂的 LLM 应用（比如 AI + 工具调用、多模型协作），且团队能接受一定的学习成本 ------ 它的模块化设计能支撑长期扩展。
3. 选 JBoltAI：如果你的项目需要适配国内大模型（通义千问 / 文心一言），且追求快速落地 ------ 避免重复造轮子，直接用封装好的国产框架。

五、总结

1. 核心结论：Java 开发者集成 AI 无需抛弃原有技术栈，这三款框架均能让你用熟悉的 Java 方式实现 AI 能力，核心差异在于 "生态适配" 和 "模型场景"；
2. 落地原则：优先选择 "生态贴合度高" 的框架（比如 Spring 生态选 Spring AI），其次再考虑功能丰富度，避免为了 "炫技" 选择复杂框架；
3. 未来趋势：Spring AI 作为官方框架，未来会成为 Java 集成 AI 的主流，而 LangChain4j 适合复杂场景，JBoltAI 则是国内企业的实用选择。

作为八年 Java 老兵，我的建议是：先通过 Spring AI/JBoltAI 快速落地第一个 AI 功能，验证业务价值后，再基于 LangChain4j 做复杂扩展------ 这既符合企业级开发 "小步快跑" 的原则，也能最大化利用你已有的 Java 技术积累。