目录
[一. Spring AI](#一. Spring AI)
[二. LangChain4j](#二. LangChain4j)
选择
langchain4j还是Spring AI，取决于你的技术栈、需求和偏好。以下是两者的对比分析：
一. Spring AI
1.适合场景
Spring 生态深度集成：如果你的项目基于 Spring Boot/Cloud，Spring AI 能无缝集成（自动配置、依赖注入、Actuator 监控等）。
快速原型开发 ：Spring AI 的
ChatClient、VectorStore等高级抽象，让简单应用开发更快捷。企业级需求：需要微服务治理、监控、安全（Spring Security）等企业功能。
避免底层依赖冲突：Spring AI 管理了常用 AI 库的版本兼容性。
2.优点
声明式编程：通过注解和模板简化开发。
统一 API：支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、本地模型等，切换模型只需改配置。
官方维护：Spring 团队支持，更新活跃（2024 年增长迅速）。
3.缺点
相对较新：生态和社区成熟度低于 langchain4j。
灵活性有限：高级定制可能需要深入底层。
二. LangChain4j
1.适合场景
复杂 AI 工作流：需要链（Chain）、智能体（Agent）、复杂工具调用等高级功能。
跨框架项目：不依赖 Spring，可用于任何 Java 项目（如 Quarkus、Micronaut）。
LangChain 生态迁移：熟悉 Python LangChain，希望保持类似设计模式。
深度定制需求：需要更底层的控制或扩展性。
2.优点
功能丰富：提供链、记忆、工具调用、检索增强生成（RAG）等完整模式。
成熟稳定：基于 Python LangChain 设计，经过大量实践验证。
灵活架构：模块化设计，易于扩展和集成自定义组件。
3.缺点
Spring 集成需额外工作：虽然支持 Spring，但需自行配置（Spring Boot Starter 由社区维护）。
学习曲线较陡：需要理解更多概念（如 Chain、Tool、Memory 等）。
三对比表格
| 维度 | Spring AI | LangChain4j |
|---|---|---|
| Spring 集成 | ⭐️ 原生深度集成 | ✅ 支持，但需配置 |
| 开发速度 | ⭐️ 快速起步 | ✅ 中等 |
| 功能丰富度 | ✅ 基础到中等 | ⭐️ 更全面（链、智能体等） |
| 灵活性 | ✅ 中等 | ⭐️ 高 |
| 社区成熟度 | ✅ 快速增长（Spring 背景） | ⭐️ 更早积累，稳定 |
| 适用项目 | Spring 项目、企业应用 | 复杂 AI 工作流、非 Spring 项目 |
1.建议
选 Spring AI 如果 ：
你是 Spring 团队，开发企业级应用（如内部工具、客服助手），希望快速集成 AI 能力，注重维护性和监控。
选 LangChain4j 如果 ：
你需要构建复杂 AI 代理（如自主决策、多工具协作），或项目不依赖 Spring，且愿意接受更复杂的设计。
2.尝试方案
如果难以决定：
- 用 Spring AI 构建简单原型，验证需求。
- 若遇到复杂工作流限制，可结合两者：用 Spring AI 管理模型调用，用 LangChain4j 实现复杂链（两者可兼容）。
3.最新动态
Spring AI 正在快速迭代，未来可能覆盖更多高级功能。
LangChain4j 持续更新，对 Spring Boot 的支持也在加强。
根据你的具体场景选择，两者都是优秀的 Java AI 框架！