Spring AI Aliababa和AgentScope，哪个更好？

苏三说技术2026-04-12 10:15

前言

最近在技术圈里，关于Spring AI Alibaba和AgentScope的讨论越来越多。

很多小伙伴都在问同一个问题：这两个都是阿里巴巴开源的AI框架，到底有什么区别？我应该选哪个？

今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊这个话题，希望对你会有所帮助。

一、两个框架，两种设计哲学

在2026年的Java AI框架格局中，这两大框架同根同源，都是阿里出品，但各自选择了不同的技术路线。

根据Spring AI Alibaba官方博客的阐述，目前AI框架的发展呈现出两种截然不同的趋势：

  • Spring AI Alibaba：以Graph为核心设计理念，强调工作流编排在AI应用开发过程中的重要性。
  • AgentScope：以Agentic为核心设计理念，最大化利用基础大模型的能力。

这两种理念代表了当前AI应用开发的两大流派，理解它们的区别，是做出正确技术选型的第一步。

二、Workflow vs Agentic：两种范式

2.1 什么是Workflow模式？

Workflow模式的核心思想是：LLM是一个不可靠的"函数"，需要用可靠的代码结构把它"框"住。

它不相信AI的自主规划能力，而是相信人类工程师的架构设计能力。

在这种模式下，程序路径是显式定义的A→B→C流程，控制权100%在代码侧。

开发者决定何时调用LLM、Prompt是什么、输出怎么解析、解析失败怎么重试。

Spring AI Alibaba正是这种设计理念的代表。

它提供基于Graph的图编排能力，通过声明式的API定义节点和边，构建可预测、可测试的AI应用工作流。

适用场景：RAG检索增强生成、实体提取与结构化数据处理、高风险业务（金融风控、医疗建议）

2.2 什么是Agentic模式？

Agentic模式的核心理念是：LLM是一个"大脑"，给它工具和目标，让它自己找路。

它容忍过程的不确定性，以换取解决复杂、未知问题的能力。

在这种模式下，程序结构是"观察→思考→行动"的循环，控制权在LLM侧。

系统只给一个目标（如"帮我写个贪吃蛇游戏"），LLM自主决定是先写代码，还是先查库，还是先修复报错。

AgentScope正是这种设计理念的代表。

适用场景：开放式任务（市场调研、竞品分析）、代码生成与自动修复、需要动态规划的业务流程

有趣的是，现在的框架正在朝着两种范式融合的方向发展。

纯粹的Agent太不可控，纯粹的Workflow太死板，现在行业正在往中间走，出现了"Flow Engineering（流程工程）"的新概念。

目前的最佳实践是："外层是Workflow，节点是Agent"或者"大局可控，局部自主"。

三、Spring AI Alibaba

它时Graph工作流编排的企业级框架。

3.1 项目概况

Spring AI Alibaba由阿里云主导，基于Spring AI构建，在2024年9月正式开源。

它并非从零开始造轮子，而是继承了Spring AI的原子能力，向上做了抽象和功能增强。

项目采用四层模块化架构：

各层职责：

  • GraphCore：底层工作流运行时引擎，基于DAG（有向无环图）提供状态管理、节点执行和检查点持久化能力。
  • AgentFramework：高层Agent抽象，提供ReAct模式、多智能体编排等能力。
  • Studio：可视化开发工具，提供嵌入式聊天界面和REST API。
  • BOM：集中式依赖版本管理。

3.2 核心能力

Spring AI Alibaba的核心竞争力体现在三个方面：

1. Graph编排能力：StateGraph允许开发者用声明式API构建复杂的工作流，支持条件路由、并行执行和状态持久化。可以将MultiAgent实现从5天压缩到5小时。

2. Spring生态无缝集成：与Spring Boot、Spring Cloud深度集成，复用现有技术栈和运维体系。包括深度适配DashScope模型、Nacos配置管理、Higress AI网关等。

3. MCP协议原生支持：提供MCP Gateway能力，存量服务零改造即可接入MCP生态。

3.3 使用示例

java 复制代码 
// 1. 定义工作流图
StateGraph<MyState> graph = new StateGraph<>(MyState.class)
    .addNode("query", new LlmNode())      // 大模型节点
    .addNode("search", new ToolNode())     // 工具节点
    .addNode("confirm", new HumanNode())   // 人工确认节点
    .addConditionalEdge("query", condition)
    .build();

// 2. 编译并执行
CompiledGraph<MyState> app = graph.compile();
MyState result = app.invoke(initialState);

// 3. 使用预置的多智能体模式
SequentialAgent pipeline = SequentialAgent.builder()
    .name("调研工作流")
    .agents(dataAgent, analysisAgent, reportAgent)
    .build();

四、AgentScope-Java

它是Agentic多智能体开发框架。

4.1 项目概况

AgentScope-Java由阿里巴巴通义实验室在2025年12月正式发布1.0版本，是阿里在Java生态AI Agent领域的重要布局。

其Python版AgentScope已获得1.5w star，是阿里在AI Agent领域最核心的开源项目之一。

框架采用三层架构：

4.2 六大核心技术能力

AgentScope-Java并非简单的LLM调用封装，而是一套完整的Agentic应用开发基础设施：

1. ReAct推理范式：采用"思考-行动"的迭代循环，智能体基于当前状态推理下一步行动，执行工具调用，观察结果后继续推理，直到任务完成。基于Project Reactor的响应式模型，天然支持非阻塞I/O和高并发。

2. 注解驱动工具调用：只需在Java方法上添加@Tool注解，框架自动解析生成JSON Schema并注入Prompt，参数自动绑定。

java 复制代码 
@Tool(description = "查询指定城市的天气")
public String getWeather(@P("城市名称") String city) {
    return weatherApi.get(city);
}

3. 分层记忆管理：短期记忆存储当前会话历史，长期记忆通过向量数据库持久化跨会话知识，结合RAG技术在需要时动态增强上下文。

4. 多智能体协作：通过MsgHub消息总线支持发布/订阅模式的松耦合通信，通过Pipeline流水线声明式编排多个智能体的执行顺序。

5. 安全运行时 ：提供安全沙箱，文件系统仅允许读写/tmp/agentscope/{agentId}/目录，网络访问支持白名单控制，高危操作在Docker容器中隔离执行。

6. 在线训练进化：支持通过Trinity-RFT在线训练优化Agent，让Agent边运行边进化。

4.3 使用示例

java 复制代码 
// 1. 构建ReAct Agent
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("weather_assistant")
    .model(chatModel)
    .tools(weatherTool, searchTool)
    .systemPrompt("你是一个天气预报助手")
    .saver(new MemorySaver())
    .build();

// 2. 调用Agent
AssistantMessage response = agent.call("上海今天天气怎么样？");

// 3. 多智能体协作（发布/订阅模式）
MsgHub hub = new MsgHub();
hub.subscribe("order", orderAgent);
hub.subscribe("payment", paymentAgent);
hub.publish(new Message("order.created", orderData));

五、框架核心对比

5.1 定位与设计理念

对比维度 Spring AI Alibaba AgentScope-Java
核心设计理念 Graph工作流编排优先 Agentic自主模式优先
核心抽象 Graph（图）、Workflow（工作流） Agent（智能体）
控制权归属 代码侧控制 LLM侧控制
擅长领域 确定性业务流程、企业级集成 自主任务规划、多智能体协作
生态定位 Spring生态无缝集成 Java企业技术栈通用
开发范式 Workflow编排 + 节点式Agent ReAct推理 + 自主行动

5.2 功能特性

功能特性 Spring AI Alibaba AgentScope-Java
多智能体支持 Graph框架支持（4种编排模式） 原生多智能体设计，分布式部署完善
工作流编排 StateGraph声明式编排，企业级成熟 Pipeline流水线编排
开发易用性 Spring注解驱动 低代码+注解驱动
生态集成 Spring生态完整，阿里云深度集成 Java企业技术栈通用
企业级特性 企业级完整方案（可观测、降级熔断） 安全沙箱、多租户隔离
安全机制 MCP协议安全集成 安全沙箱、数据隔离
可观测性 Studio可视化、LoongSuite Studio监控、在线训练
最新版本 1.1.2.0 1.0
适用复杂度 中到高 高

5.3 技术架构

对比维度 Spring AI Alibaba AgentScope-Java
架构模式 四层分层架构（BOM→GraphCore→AgentFramework→Studio） 三层架构（核心框架→Runtime→Studio）
核心引擎 GraphCore（DAG工作流执行引擎） ReAct（推理-行动循环引擎）
通信模式 图节点间状态传递 MsgHub消息总线（发布/订阅）
状态管理 Checkpoint持久化 短期记忆+长期记忆
编程模型 声明式图定义 声明式Agent构建

5.4 代码风格对比

Spring AI Alibaba：以图为核心，定义节点和边，明确数据流转

java 复制代码 
StateGraph<OrderState> graph = new StateGraph<>(OrderState.class)
    .addNode("check_stock", new ToolNode())
    .addNode("process_payment", new LlmNode())
    .addNode("update_inventory", new ToolNode())
    .addEdge("check_stock", "process_payment")
    .addEdge("process_payment", "update_inventory")
    .build();

AgentScope-Java：以Agent为核心，通过消息通信实现协作

java 复制代码 
ReactAgent stockAgent = ReactAgent.builder().name("库存Agent").build();
ReactAgent paymentAgent = ReactAgent.builder().name("支付Agent").build();

MsgHub hub = new MsgHub();
hub.subscribe("stock.checked", paymentAgent);
hub.publish(new Message("stock.checked", stockResult));

5.5 总体对比

对比维度 Spring AI Alibaba AgentScope-Java
核心理念 Graph工作流编排优先 Agentic自主模式优先
核心抽象 Graph（图）、Workflow（工作流） Agent（智能体）
控制权归属 代码侧控制 LLM侧控制
擅长领域 确定性业务流程、企业级集成 自主任务规划、多智能体协作
多智能体 ⭐⭐⭐⭐ Graph框架支持4种编排模式 ⭐⭐⭐⭐⭐ 原生多智能体，分布式部署
开发易用性 ⭐⭐⭐⭐ Spring注解驱动 ⭐⭐⭐⭐⭐ 低代码+注解驱动
生态集成 ⭐⭐⭐⭐⭐ Spring生态完整 ⭐⭐⭐⭐ Java企业技术栈通用
企业级特性 ⭐⭐⭐⭐⭐ 完整方案 ⭐⭐⭐⭐ 安全沙箱完善
开发语言 Java Java
最新版本 1.1.2.0 1.0

六、如何选型？

七、融合趋势

根据Spring AI Alibaba官方博客披露，两个框架的团队正在推进合作，Spring AI Alibaba未来会将内核升级为AgentScope，Spring AI Alibaba将作为AgentScope生态的一环，定位是做好Spring和AgentScope的连接。

这意味着开发者既能享受Spring AI Alibaba的Spring生态集成能力，又能使用AgentScope强大的多智能体运行时。

AgentScope也被集成到Spring AI Alibaba生态中，作为专门的运行时引擎，与内置的StateGraph和FlowAgent编排引擎形成互补。

未来的最佳实践可能是：外层用Spring AI Alibaba做工作流编排（Workflow），节点内部用AgentScope-Java构建自主Agent（Agentic），实现"大局可控，局部自主"。

此外，Spring AI Alibaba已推出AgentScope Starter模块，提供Spring AI Alibaba生态与AgentScope多智能体运行时之间的集成层。

开发者可以在Spring Boot应用中直接使用AgentScope的能力，实现两者优势的无缝融合。

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总结

回到最初的问题：Spring AI Alibaba和AgentScope-Java，哪个更好？

答案是：它们不是对手，而是战友。

两个框架都出自阿里，但选择了不同的技术路线：

  • Spring AI Alibaba：如果你是Spring技术栈的开发者，需要将AI能力集成到现有企业系统中，追求流程的可控性和可维护性，那么Spring AI Alibaba是首选。它提供了Graph工作流编排能力，强调"大局可控"。

  • AgentScope-Java：如果你需要构建复杂的多智能体系统，追求智能体的自主决策能力，或者对代码执行安全有极高要求，那么AgentScope-Java是不二之选。它提供了ReAct推理引擎、安全沙箱和完整的Agentic开发范式，强调"局部自主"。

而根据官方规划，两者正在走向融合。

Spring AI Alibaba未来会将内核升级为AgentScope，同时Spring AI Alibaba作为Spring和AgentScope的连接器，为Java开发者提供更完整的AI应用开发体验。

开发者可以同时使用这两个框架------用Spring AI Alibaba做工作流编排，用AgentScope-Java构建自主Agent，实现"大局可控，局部自主"的最佳实践。

没有最好的框架，只有最适合你场景的框架。

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