LangChain4j与Spring AI作为当前Java生态的两大核心选择，前者聚焦LLM原生能力，后者依托Spring生态优势，二者各有侧重。

一、核心定位

框架的定位直接决定了其设计方向，这也是选型的首要判断依据。

LangChain4j：LLM应用的“专业工具集”

作为Java版LangChain的对标框架，LangChain4j 无强生态绑定，核心聚焦LLM应用开发的核心痛点——Prompt工程、链编排、记忆机制、工具调用、RAG（检索增强生成）等。它更贴近Python版LangChain的原生设计，仅依赖Java核心API和少量第三方依赖，轻量且灵活，可无缝嵌入任何Java应用。

Spring AI：企业级AI的“生态粘合剂”

Spring AI是Spring全家桶的延伸，核心定位是将LLM能力融入Spring生态。它遵循“约定优于配置”的Spring设计理念，通过统一API抽象屏蔽底层LLM提供商差异，同时深度联动Spring Boot、Spring Cloud、Spring Data等组件，为企业级AI应用提供开箱即用的特性。

二、核心维度对比

二者核心功能（如LLM调用、RAG、工具调用）高度重合，但在生态、开发体验、企业级支持上差异显著，具体对比如下：

1. 生态依赖

• LangChain4j：独立运行，无强制依赖，支持与Spring、Quarkus、Micronaut等任意Java框架集成，甚至可嵌入嵌入式设备应用，灵活性拉满。

• Spring AI：强绑定Spring生态，最优实践仅适用于Spring项目。对于Spring开发者而言是“零门槛”，但非Spring项目接入成本极高。

2. 开发体验

• LangChain4j：API设计贴近LLM原生特性，不同提供商（如OpenAI、Ollama）的调用接口有细微差异，切换提供商需修改少量代码，但对高级功能支持更全面。学习成本集中在LLM应用本身，适合非Spring开发者。

• Spring AI：沿用Spring注解驱动、依赖注入、配置化开发范式。通过统一的`ChatClient`、`EmbeddingClient`接口，切换LLM提供商仅需修改`application.yml`配置，无需改动业务代码。Spring开发者可快速上手，学习成本极低。

3. 企业级特性

• LangChain4j：轻量级设计，无内置企业级特性。监控、容错、分布式等能力需自行集成Micrometer、Resilience4j等第三方组件，开发成本较高。

• Spring AI：深度复用Spring生态企业级能力，开箱即支持Actuator监控、Resilience4j容错、Spring Security权限控制、分布式配置中心，无需额外适配即可满足生产级部署需求。

4. 本地模型适配

• LangChain4j：对Ollama、Llama.cpp等本地模型的支持更细致，提供模型加载参数、推理资源限制等优化配置，适合本地部署LLM的场景。

• Spring AI：支持主流本地模型，但优化侧重生态集成，对本地模型的定制化能力弱于LangChain4j。

三、选型建议

不存在绝对最优框架，仅需匹配项目生态、团队技术栈和业务需求：

优先选Spring AI的场景

1. 项目基于Spring Boot/Spring Cloud生态，属于企业级应用，需快速落地AI功能；

2. 团队以Spring技术栈为主，追求低学习成本和开发效率；

3. 对监控、容错、分布式配置等企业级特性有强需求；

4. 无需深度定制LLM高级功能，仅需实现对话、RAG等常规场景，且可能切换LLM提供商。

优先选LangChain4j的场景

1. 项目是非Spring生态（如Quarkus、Micronaut）或独立Java应用，追求轻量无依赖；

2. 需本地部署LLM，或对本地模型有深度定制需求；

3. 需构建复杂LLM工作流（分支、循环、条件判断），对链编排灵活性要求高；

4. 希望贴近LangChain生态，便于与Python版LangChain项目联动。

四、快速上手示例

通过简单的“Hello World”示例，感受二者开发范式的不同。

Spring AI（注解驱动+配置化）

1. 引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

2. 配置（application.yml）：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your-api-key
      model: gpt-3.5-turbo

3. 业务代码：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AIController {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String prompt) {
        return chatClient.call(prompt);
    }
}

LangChain4j（独立调用+原生API）

1. 引入依赖：

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
    <version>0.27.0</version>
</dependency>

2. 业务代码：

public class LLMTest {
    public static void main(String[] args) {
        ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .modelName("gpt-3.5-turbo")
                .build();

        String result = model.generate("Hello World, please introduce yourself");
        System.out.println(result);
    }
}

五、总结

LangChain4j与Spring AI的核心差异在于“灵活性”与“生态性”的权衡：LangChain4j以轻量、灵活、贴近LLM原生能力取胜，适合追求定制化和跨生态的场景；Spring AI以Spring生态为基石，主打企业级、高效率、低门槛，是Spring项目的首选。

二者均处于快速迭代阶段，核心能力差距逐步缩小。最终选型无需纠结功能完整性，重点匹配自身项目生态和团队技术栈，即可实现AI功能的高效落地。