LangChain4j vs Spring AI

核心差异：LangChain4j是“大模型应用的核心能力库”，灵活但需自行处理工程化；Spring AI是“Spring生态的AI工程化框架”，标准化但绑定Spring；选型核心：看“生态绑定”和“逻辑复杂度”——非Spring/复杂逻辑选LangChain4j，Spring生态/工程化需求选Spring AI；最佳实践：两者可结合使用，用LangChain4j封装核心大模型逻辑，用Spring

jianzheng_xue

29人浏览 · 2026-01-30 15:19:21

jianzheng_xue · 2026-01-30 15:19:21 发布

你想全面对比LangChain4j和Spring AI这两款Java生态下的大模型应用开发框架，我会从核心定位、技术特性、适用场景三个核心维度拆解差异，并给出清晰的选型建议——二者本质是“能力内核”与“生态外壳”的互补关系，而非单纯竞争。

一、核心定位与设计目标

两者的底层设计目标决定了各自的能力边界，这是最核心的差异：

维度	LangChain4j	Spring AI
核心定位	Java版LangChain（对标Python的LangChain），聚焦大模型应用的“核心能力封装”	Spring生态原生的大模型应用工程化集成框架，聚焦“生态整合与工程化落地”
设计目标	让Java开发者像Python一样，快速构建大模型应用的核心逻辑（如Agent、RAG、工具调用）	让Java开发者用Spring“原生习惯”（AutoConfig、Starters、注解）对接大模型，降低企业级AI应用的工程化成本
核心价值	提供大模型应用的“原子能力”：链式调用、记忆管理、工具编排、多模型协作	提供大模型应用的“工程化底座”：生态整合、可观测性、可移植性、标准化配置
生态归属	独立开源框架（无强绑定生态），可适配任何Java项目	深度绑定Spring生态（Spring Boot/Spring Cloud），是Spring官方AI解决方案

二、关键技术特性对比

1. 生态依赖与开发体验

特性	LangChain4j	Spring AI
依赖要求	轻依赖：仅需Java 8+，无框架绑定（可用于纯Java项目、Spring、Quarkus等）	强依赖：需Spring Boot 3.x+（核心基于Spring Core），适配Spring生态规范
配置方式	代码驱动：通过Builder模式配置（如`ChatMemory.builder()`），少量配置文件	配置驱动：Spring Boot原生方式（`application.yml`/`@ConfigurationProperties`）+ 注解（`@Bean`）
学习曲线	中：需理解LangChain核心概念（Chain、Agent、Memory、RAG），但Java语法友好	低：Spring开发者无额外学习成本（沿用AutoConfig、Starters），但需理解大模型基础概念
代码风格	函数式/链式编程：`ChatModels.createOpenAi(apiKey).withTemperature(0.7)`	声明式编程：`@Bean public OpenAiChatModel openAiChatModel() { ... }`

2. 核心能力对比（大模型应用核心场景）

能力模块	LangChain4j	Spring AI
基础能力	全覆盖LangChain核心能力： ✅ LLM/Embedding调用（OpenAI/Gemini/Llama 2） ✅ 对话记忆（Memory）：按用户/会话隔离 ✅ RAG：检索增强生成（支持本地文件/数据库检索） ✅ 工具调用：Function Calling（自定义工具编排） ✅ Agent：智能体（规划、推理、多工具协作） ✅ 多模态：文生图/图生文（基础支持）	基础能力对齐，生态整合更强： ✅ 同级别LLM/Embedding/记忆/RAG/工具调用 ✅ 标准化API：不同模型（OpenAI→Gemini）切换无需改业务代码 ✅ 原生集成Spring生态： - Spring Security：AI接口鉴权 - Micrometer：监控调用耗时/错误率 - GraalVM：原生镜像打包（高性能部署）
模型适配	支持更多小众模型：如LocalAI、Ollama（本地私有化模型）、Cohere等，适配更灵活	聚焦主流模型/向量库：OpenAI、Gemini、Azure OpenAI、Chroma/Milvus/PGVector，适配更标准化
高级特性	✅ 自定义Chain：支持复杂的多步骤链式调用（如“检索→总结→翻译→生成”） ✅ 提示词模板：强类型提示词（避免字符串拼接） ✅ 批量处理：大批次文本嵌入/生成优化	✅ MCP协议：兼容Model Context Protocol（多语言客户端交互） ✅ 输出结构化：直接映射为POJO（无需手动解析JSON） ✅ 流式响应：原生支持SSE（Server-Sent Events），适配Web场景
私有化部署	对本地模型（如Llama 2、Mistral）支持更友好，可自定义本地模型调用逻辑	本地模型支持需依赖第三方Starters，更适配“云端模型+私有化向量库”组合

3. 部署与扩展性

维度	LangChain4j	Spring AI
部署方式	灵活：可嵌入任何Java应用（Jar包），支持微服务/单体/边缘设备（需自行适配）	标准化：Spring Boot原生部署（Jar/War）、K8s容器化、云原生（Spring Cloud）
扩展性	插件化：通过`Tool`/`Chain`接口自定义扩展，无生态限制	生态化：通过Spring Boot Starters扩展（如新增模型只需引入对应Starter）
可观测性	需自行集成监控（如SLF4J日志），无原生监控能力	原生集成Micrometer/Prometheus，可监控AI调用链路、耗时、错误率
容错与高可用	需自行实现（如重试、熔断）	原生集成Spring Retry/Spring Cloud Circuit Breaker（熔断/重试）

三、适用场景与选型建议

1. 优先选LangChain4j的情况

非Spring生态项目：如基于Quarkus、Micronaut或纯Java的项目，不想引入Spring依赖；
复杂大模型逻辑：需构建高度定制化的Agent、多步骤Chain（如“数据分析→报告生成→邮件发送”链式流程）；
私有化本地模型：核心依赖Llama 2、Ollama等本地大模型，而非云端模型；
跨框架适配：需在多个Java框架中复用大模型核心逻辑（如同时用于Spring和Quarkus项目）。

2. 优先选Spring AI的情况

Spring生态项目：现有系统基于Spring Boot/Spring Cloud，希望“无缝集成”AI能力（沿用现有配置、鉴权、监控体系）；
企业级工程化需求：需要高可用、可观测、可扩展的AI应用（如金融/政务场景的AI客服、RAG知识库）；
快速落地需求：希望“开箱即用”（引入Starter→配置API Key→调用接口），无需关注底层封装；
多模型切换需求：需灵活切换不同大模型（如从OpenAI切换到阿里云通义千问），且不想修改业务代码。

3. 两者结合的最优场景

大多数企业级大模型应用的最佳实践是“LangChain4j做核心能力，Spring AI做工程化底座”：

// 示例：Spring AI中集成LangChain4j的Agent能力
@Service
public class AIAgentService {
    // Spring AI管理的OpenAI客户端（标准化配置）
    @Resource
    private OpenAiChatModel springAiChatModel;
    
    // LangChain4j构建的Agent（核心逻辑）
    private AiAgent langChain4jAgent;

    @PostConstruct
    public void init() {
        // 复用Spring AI的模型配置，构建LangChain4j Agent
        ChatModel langChain4jChatModel = ChatModels.create(springAiChatModel.getClient());
        langChain4jAgent = AiAgents.builder()
                .chatModel(langChain4jChatModel)
                .tools(new WeatherTool(), new DatabaseTool()) // 自定义工具
                .memory(ChatMemory.withMaxMessages(10)) // 对话记忆
                .build();
    }

    // 对外提供统一的AI能力接口
    public String chat(String userId, String question) {
        return langChain4jAgent.execute(UserIdContext.of(userId), question);
    }
}

四、总结

核心差异：LangChain4j是“大模型应用的核心能力库”，灵活但需自行处理工程化；Spring AI是“Spring生态的AI工程化框架”，标准化但绑定Spring；
选型核心：看“生态绑定”和“逻辑复杂度”——非Spring/复杂逻辑选LangChain4j，Spring生态/工程化需求选Spring AI；
最佳实践：两者可结合使用，用LangChain4j封装核心大模型逻辑，用Spring AI提供工程化底座（监控、容错、配置）。

简单来说：LangChain4j帮你“做好AI逻辑”，Spring AI帮你“管好AI应用”。