LangChain4j 与 Spring AI 深度对比分析

维度Spring AI核心定位AI应用的工具链 (Library)Spring生态的AI集成层 (Framework Integration)设计哲学专业化、精细化，提供构建AI应用所需的一切组件统一化、标准化，遵循Spring设计原则学习曲线较高，需要理解特定的概念体系低，对Spring开发者友好功能广度更丰富，提供高级抽象如复杂的智能体工作流核心且实用，覆盖主流需求，高级功能正在快速迭代中适用

是小果儿呀

534人浏览 · 2026-01-09 17:55:19

是小果儿呀 · 2026-01-09 17:55:19 发布

LangChain4j 与 Spring AI 深度对比分析

一、核心定位与设计哲学

1.1 LangChain4j：AI应用的专业工具箱

LangChain4j 是一个专为AI应用设计的功能丰富的领域工具库（Library），其核心设计哲学是提供构建AI应用所需的一切组件（链、智能体、工具、记忆等），强调专业化和精细化。它继承了Python版LangChain的概念体系，同时融合了Haystack、LlamaIndex等框架的理念，专为Java开发者优化。

核心特点：

统一API设计：提供统一的API接口，支持15+主流LLM提供商和20+向量数据库，实现"一次编写，多模型运行"
模块化架构：提供40+开箱即用组件，覆盖从基础提示工程到高级RAG的全流程
双层级API：支持低层级API（精细控制）与高层级API（快速开发）双模式
声明式编程范式：通过AiServices等高级API，以注解方式定义AI服务接口

1.2 Spring AI：Spring生态的AI集成层

Spring AI是Spring家族的新成员，旨在将AI能力以Spring开发者熟悉的方式无缝集成到整个Spring生态系统中，是一个集成框架（Framework Integration）。其核心设计哲学是遵循Spring的设计原则（如模板模式、依赖注入），统一化、标准化对AI的访问。

核心特点：

Spring风格API：提供类似JdbcTemplate或RedisTemplate的声明式、模板化API
自动配置机制：通过Starter依赖与自动装配实现AI组件一键集成
企业级特性：内置缓存、限流、可观测性等企业级特性
生态无缝融合：与Spring Boot、Spring Security、Spring Data等组件天然融合

二、技术架构对比

2.1 LangChain4j架构

[应用层]    │ AI Services（声明式API）│ 链（Chain）│ 智能体（Agent）
↓
[核心层]    │ 聊天模型（ChatModel）│ 嵌入模型（EmbeddingModel）│ 向量存储（EmbeddingStore）
↓
[工具层]    │ 提示模板（PromptTemplate）│ 聊天记忆（ChatMemory）│ 工具调用（Tools）
↓
[集成层]    │ LLM提供商集成 │ 向量数据库集成 │ 外部工具集成

2.2 Spring AI架构

[应用层]    │ ChatClient API │ Prompt模板 │ 结构化输出
↓
[集成层]    │ Spring Boot自动配置 │ 依赖注入
↓
[核心层]    │ 模型抽象 │ Embedding │ Vector Store │ Memory
↓
[扩展层]    │ RAG │ Agent │ MCP │ 工具调用 │ 观测性

三、功能特性对比

特性	LangChain4j	Spring AI
模型支持	支持15+主流LLM提供商，包括OpenAI、Anthropic、本地部署模型等	支持多种主流AI模型提供商，如OpenAI、Anthropic等，覆盖聊天、嵌入、图像、音频等核心能力
对话管理	强大的对话管理能力，具备记忆功能，支持上下文关联的多轮对话	提供基础的对话管理功能，能够处理简单的聊天场景，但复杂对话状态管理支持相对较弱
工具调用	内置工具调用功能，支持实时信息（如天气、股票），自动处理参数缺失等异常场景	不直接支持函数调用，需要开发者额外进行处理，自行解析用户意图并调用相应的函数或服务
提示构建	强大的提示构建能力，提供丰富的提示模板和链式调用方式，支持动态参数注入和模板复用	提供基本的提示构建功能，但相对较为简单，复杂提示构建场景需要开发者手动进行更多的拼接和调整
RAG支持	提供完整的RAG流程支持，包括文档加载、切分、向量化存储和检索，支持自定义链和工具	内置模块化RAG库，与Spring Data生态协同（如Elasticsearch向量检索），简化RAG应用开发
多模态支持	需手动集成特定多模态模型（如Google Gemini），文本交互更成熟	原生支持多模态模型（如GPT-4o、Gemini 1.5），提供统一抽象层
函数调用	支持大模型调用外部工具（如API、数据库查询），通过FunctionCall机制实现模型与工具的协同工作	支持将Java方法注册为大模型可调用的工具，实现"AI决策 + 代码执行"的闭环

四、性能表现对比

4.1 响应时间

两者在模型调用层面的性能差异不大，主要取决于底层模型的性能。但在一些复杂的场景中，LangChain4j的链式调用可能会引入少量的额外开销，从而对响应时间产生一定的影响。

4.2 资源消耗

Spring AI：相对更轻量级，其资源消耗主要集中在与Spring容器的集成以及AI功能的相关组件上
LangChain4j：由于功能更为丰富，组件也更多，在内存等资源占用方面相对较多

4.3 并发处理

Spring AI：天然适合Spring的并发模型，能够较好地利用Spring的相关机制进行并发处理
LangChain4j：需要开发者额外考虑线程安全等问题，在并发处理方面相对不够直观和方便

五、易用性对比

5.1 学习门槛

Spring AI：对Spring开发者极低，如果你会用RestTemplate，就能快速上手AiClient。其设计理念和编程模型与Spring一脉相承，常用的注解（如@Bean、@Configuration）和配置方式无需重新学习。
LangChain4j：较高，需要理解其特定的概念体系（如链、工具、智能体、记忆、检索器）。开发者需要掌握AI基础概念与复杂工具链。

5.2 API设计

Spring AI：API设计更符合Spring风格，使用Builder模式和流畅接口，能够与Spring的其他组件和注解等配合使用，提供了一种熟悉且一致的开发体验。
LangChain4j：API设计更注重简洁性和功能性，提供了注解驱动的方式，同时也支持链式调用，使得代码更加简洁直观，尤其在构建复杂的AI流程时，能够更清晰地表达业务逻辑。

5.3 配置方式

Spring AI：通过application.properties或application.yml配置，与Spring的配置管理体系保持一致，方便开发者进行统一的配置管理。
LangChain4j：支持各框架的配置方式，具有较好的灵活性，但相对来说配置的统一性和规范性可能不如Spring AI。

六、扩展性对比

6.1 Spring AI扩展性

Spring AI易于与Spring生态的其他组件集成，可以充分利用Spring的各种基础设施和功能模块，实现渐进式增强现有应用。但其自定义功能相对有限，如果需要实现一些较为特殊的扩展功能，可能需要手动进行更多的开发工作。

6.2 LangChain4j扩展性

LangChain4j采用了模块化设计，提供了丰富的接口和抽象类，支持定制和组合现有组件来构建复杂的业务流程，能够更好地满足开发者在不同项目中的多样化需求，扩展性较强。

七、社区支持与生态发展对比

7.1 社区活跃度

Spring AI：作为Spring官方推出的重要项目，社区活跃度较高，有较多的开发者参与讨论和贡献代码，官方文档也持续更新完善，能够为开发者提供较为全面的技术支持和参考。
LangChain4j：社区活跃度也较为可观，其GitHub上的Star数和Contributors数都不少，社区成员积极贡献示例代码和插件扩展，促进了其功能的不断丰富和完善。

7.2 生态发展

Spring AI：由VMware（Spring母公司）推动，是Spring生态系统的重要组成部分，未来有望与Spring的其他项目进行更深度的整合和协同发展，具备更稳定的资源投入和清晰的发展路线图。
LangChain4j：主要受Python LangChain的发展和Java社区贡献的驱动，其未来的发展方向可能会紧随Python LangChain的脚步，将一些新特性移植到Java中，同时也会不断拓展和完善自身的生态体系，与其他Java框架和工具进行更好的集成和融合。

八、适用场景对比

8.1 推荐Spring AI的场景

现有Spring Boot项目需要扩展AI功能：Spring AI能够无缝地融入Spring生态，快速为现有系统添加AI功能，如智能客服、自动化办公流程等。
多模态交互或复杂RAG流水线需求：Spring AI原生支持多模态模型，内置模块化RAG库，与Spring Data生态协同。
需要与企业级安全、监控等系统集成：Spring AI深度绑定Spring Boot，可复用现有企业级功能（如安全性、监控）。
对轻量级解决方案有需求：如果项目对AI功能的要求相对较为简单，不需要复杂的对话管理和工具调用等功能，Spring AI的轻量级特性能使其在项目中快速落地。

8.2 推荐LangChain4j的场景

复杂AI应用开发：对于需要构建复杂的AI驱动应用，如智能助手、智能语音助手等，LangChain4j提供的丰富组件和强大的功能组合能力能够满足复杂的业务逻辑和交互需求。
模型实验或跨云项目：LangChain4j支持ChatGLM、Qianfan等20+供应商模型，灵活切换能力更强，适合模型实验或跨云项目。
需要高级AI功能支持：当项目需要记忆、工具调用、RAG（检索增强生成）等高级AI功能时，LangChain4j能够更好地满足这些需求。
多语言协作项目：在涉及多语言编程的项目中，LangChain4j的跨语言互操作性优势明显，方便不同语言背景的开发团队协作开发。

九、选型建议

9.1 选择Spring AI的情况

你已经是Spring生态的深度用户，希望以最熟悉、最省力的方式为现有应用添加AI功能
你的需求主要是调用聊天、文本生成、嵌入模型等核心功能，不需要非常复杂的智能体逻辑
你看重项目的长期维护性和Spring官方的支持
你希望用最少的代码和配置快速搭建原型并投入生产
你需要与Spring Security、Spring Data等其他Spring项目深度集成

9.2 选择LangChain4j的情况

你需要构建极其复杂和定制化的AI智能体（Agent），需要精细控制工具调用、记忆管理和工作流
你的项目严重依赖RAG，需要利用其丰富的文档处理能力
你从Python的LangChain迁移而来，希望概念和代码结构能保持一致
你不介意学习一套新的、特定的概念体系
你需要支持小众模型（如ChatGLM）或多云部署

9.3 两者结合使用

两者并非互斥关系，可以结合使用：

用Spring AI提供基础模型调用 + embedding +向量检索等能力
用LangChain4j处理复杂的链式任务或Agent模块
权限、事务交给Spring AI，复杂AI流程编排交给LangChain4j

十、总结

维度	LangChain4j	Spring AI
核心定位	AI应用的工具链 (Library)	Spring生态的AI集成层 (Framework Integration)
设计哲学	专业化、精细化，提供构建AI应用所需的一切组件	统一化、标准化，遵循Spring设计原则
学习曲线	较高，需要理解特定的概念体系	低，对Spring开发者友好
功能广度	更丰富，提供高级抽象如复杂的智能体工作流	核心且实用，覆盖主流需求，高级功能正在快速迭代中
适用场景	复杂AI应用开发、多语言协作项目、需要高级AI功能支持	企业级应用集成、轻量级解决方案需求
生态支持	活跃的开源社区，丰富的第三方插件扩展	完善的官方文档与商业支持，无缝对接Spring Cloud

最终结论：

Spring AI是"Spring Way"——简单、统一、集成度高，是大多数Spring开发者添加AI能力的首选和捷径
LangChain4j是"AI Way"——功能强大、灵活、专业，是构建复杂、前沿AI应用的强大武器
根据项目需求和团队技术栈选择合适的框架，两者可以结合使用以发挥各自优势

十一、代码示例对比

11.1 Spring AI 代码示例

// 配置文件 application.properties
spring.ai.openai.api-key=your-api-key
spring.ai.openai.chat.model=gpt-3.5-turbo

// 服务类
@Service
public class AiService {
    private final ChatClient chatClient;
    
    public AiService(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }
    
    public String generateResponse(String message) {
        return chatClient.generate(message);
    }
}

// 控制器
@RestController
public class AiController {
    private final AiService aiService;
    
    public AiController(AiService aiService) {
        this.aiService = aiService;
    }
    
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return aiService.generateResponse(message);
    }
}

11.2 LangChain4j 代码示例

// 配置类
@Configuration
public class LangChain4jConfig {
    @Bean
    public ChatLanguageModel chatLanguageModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .modelName("gpt-3.5-turbo")
                .build();
    }
    
    @Bean
    public Assistant assistant(ChatLanguageModel chatLanguageModel) {
        return AiServices.create(Assistant.class, chatLanguageModel);
    }
}

// 服务接口
interface Assistant {
    @SystemMessage("你是Java技术专家")
    String chat(@UserMessage String message);
}

// 控制器
@RestController
public class AiController {
    private final Assistant assistant;
    
    public AiController(Assistant assistant) {
        this.assistant = assistant;
    }
    
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return assistant.chat(message);
    }
}

十二、性能优化策略对比

12.1 Spring AI 性能优化

缓存机制：使用@Cacheable注解缓存高频查询结果
异步调用：通过Reactor原生特性实现异步处理
连接池配置：优化HTTP连接池参数，提高并发性能
批量处理：利用Spring Batch实现大规模数据的批量处理

12.2 LangChain4j 性能优化

模型量化：使用模型量化技术减少内存占用和推理时间
流式响应：支持LLM实时响应流式传输，提高用户体验
记忆管理：采用消息窗口和令牌窗口算法优化对话记忆
并行处理：利用Java并发API实现多任务并行处理

十三、安全与合规对比

13.1 Spring AI 安全特性

Spring Security集成：通过Spring Security实现对AI端点的访问控制
数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输
审计日志：集成Spring Boot Actuator实现AI调用的审计日志
内容安全：内置敏感信息检测与审核功能

13.2 LangChain4j 安全特性

权限控制：通过注解实现对AI服务的权限控制
输入验证：对用户输入进行严格的验证和过滤
模型隔离：支持多租户模型隔离，保障数据安全
合规审计：提供详细的操作日志，满足合规要求

十四、未来发展趋势

14.1 Spring AI 发展趋势

多模态支持增强：未来将支持更多多模态模型和应用场景
企业级特性完善：加强分布式追踪、链路分析等企业级特性
国产模型适配：进一步优化对国产大模型的支持
低代码开发：推出低代码AI开发平台，降低开发门槛

14.2 LangChain4j 发展趋势

多模态函数调用：支持多模态输入的函数调用能力
长上下文处理优化：优化长上下文处理性能，支持更长的对话历史
模型上下文协议：推动MCP（Model Context Protocol）标准，实现跨模型的工作流复用
低代码工具：开发低代码工具链，降低复杂AI应用的开发难度

十五、总结与建议

15.1 核心差异总结

维度	LangChain4j	Spring AI
定位	AI应用的专业工具箱	Spring生态的AI集成层
设计理念	模块化、灵活性、专业化	统一化、标准化、Spring风格
学习曲线	较高，需要掌握AI基础概念与复杂工具链	低，对Spring开发者友好
功能广度	更丰富，提供高级抽象如复杂的智能体工作流	核心且实用，覆盖主流需求，高级功能正在快速迭代中
适用场景	复杂AI应用开发、模型实验、跨云项目	企业级应用集成、轻量级解决方案需求

15.2 最终选型建议

如果你的团队已经在用Spring Boot/Java后端，想要加入AI能力但不做太复杂的逻辑，那么Spring AI是首选。它可以无缝整合已有Spring项目，学习成本低，开发效率高。
如果你们需要复杂业务逻辑、Agent、工具调用、对AI输出流程有高度控制，或者要自己搭建检索+插件+自定义模型，那么LangChain4j更适合。它提供了更丰富的组件和强大的功能组合能力，能够满足复杂的业务需求。
两者可以结合使用：Spring AI提供基础模型调用和企业级管控，LangChain4j处理复杂的AI流程编排。