Java中的5大AI框架!

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前言

在AI技术爆发的这两年里，我一直在思考一个问题：Python有LangChain，JavaScript有LangChain.js，我们Java开发者拿什么来构建AI应用？

这个问题在2024-2025年终于有了答案。

随着Spring AI的1.0 GA发布、LangChain4j的持续迭代、阿里云开源Spring AI Alibaba和AgentScope-Java，以及微软的Semantic Kernel加入战局，Java生态终于形成了完整的AI开发版图。

今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊Java中的5大AI框架，希望对你会有所帮助。

一、为什么要了解Java AI框架？

有些小伙伴可能觉得：不就是调用个API吗，我写个RestTemplate不就搞定了？

但现实远比想象复杂。一个完整的企业级AI应用，需要处理：

• 多轮对话记忆：维护会话上下文，让AI记住刚才说了什么
• RAG检索增强：从向量数据库中检索相关文档，让AI基于事实回答
• Tool Calling：让AI调用外部API，查询天气、查订单、发邮件
• 智能体编排：多个AI协同工作，完成复杂任务
• 可观测性：监控AI调用的延迟、成功率、Token消耗
• 模型切换：同一套代码支持OpenAI、通义千问、文心一言等多种模型
• 安全沙箱：限制AI执行敏感操作，防止安全风险

这些能力，如果全部自己实现，工作量巨大。而AI框架的价值，就是把这些复杂性封装起来，让开发者专注于业务逻辑。

二、五大AI框架介绍

Java AI框架生态概览：

框架与设计理念映射：

框架与核心能力映射：

五大框架的定位差异：

三、Spring AI：Spring生态的官方答案

3.1 项目概况

一句话定位：Spring官方出品的AI应用开发框架

2025年5月20日，Spring AI 1.0 GA版本正式发布，标志着Spring生态在AI领域的重要突破。

该框架由Spring官方团队维护，旨在将Spring的设计原则（可移植性、模块化设计）应用到AI领域。

开源地址：https://github.com/spring-projects/spring-ai

3.2 核心架构

Spring AI的设计理念是"POJO优先"，通过熟悉的依赖注入方式将AI能力注入应用：

@ConfigurationpublicclassSpringAIConfig{@Beanpublic ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder){return builder            .defaultSystem("你是一个专业的客服助手")            .defaultOptions(ChatOptions.builder()                .temperature(0.7)                .maxTokens(500)                .build())            .build();    }}

3.3 核心功能

• 模型抽象层：统一支持OpenAI、Anthropic、Azure、Google Gemini、Amazon Bedrock等主流模型
• MCP协议支持：全面支持Model Context Protocol，可同时构建MCP客户端和服务器
• RAG支持：提供完整的检索增强生成功能
• Spring Boot集成：自动配置和Starter，简化集成

3.4 代码示例

@RestController@RequestMapping("/api/ai")publicclassAIController{privatefinal ChatClient chatClient;publicAIController(ChatClient.Builder builder){this.chatClient = builder.build();    }@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam String message){return chatClient.prompt()                .user(message)                .call()                .content();    }@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public Flux<String> stream(@RequestParam String message){return chatClient.prompt()                .user(message)                .stream()                .content();    }}

只需几行代码，一个AI对话接口就完成了！这就是Spring AI的魅力。

3.5 优缺点分析

优点：

• 与Spring生态无缝集成，自动配置、依赖注入一应俱全
• 统一的API抽象，切换模型提供商只需修改配置
• 内置可观测性，支持Micrometer追踪全链路
• 官方支持，版本稳定

缺点：

• 需Java 17+，不兼容Java 8
• Agent能力相对较弱，多智能体编排需自行实现
• 功能迭代速度比LangChain4j慢

适用场景：

• 已有Spring Boot技术栈的团队
• 需要快速集成基础AI能力的项目
• 轻量级AI应用开发

四、LangChain4j：最灵活的纯Java AI工具包

4.1 项目概况

一句话定位：Java版的LangChain，模块化AI工具包

LangChain4j是目前Java生态中最成熟、功能最丰富的大语言模型应用开发框架。

它始于2023年初，旨在填补Java生态中缺乏与Python和JavaScript同等水平LLM库的空白。

开源地址：https://github.com/langchain4j/langchain4j

4.2 核心架构

LangChain4j采用模块化设计，提供两层API：

• 高层API：@AiService声明式接口，类似MyBatis或Spring Data JPA
• 低层API：ChatModel、EmbeddingStore等核心抽象

4.3 核心功能

A. 声明式AI服务（@AiService）——最杀手级的特性

// 1. 定义接口，无需实现类interfaceAssistant{@SystemMessage("你是一个专业的客服助手")String chat(@UserMessage String userMessage);@MemoryIdString chatWithMemory(@MemoryId String userId, @UserMessage String message);}// 2. 创建实例Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)    .chatModel(chatModel)    .chatMemory(chatMemory)    .build();// 3. 直接调用String response = assistant.chat("你好，我想退货");

这种声明式风格对Java开发者来说极其亲切，对比Spring AI的链式调用，各有千秋。

B. 强大的工具调用

@ComponentpublicclassWeatherService{@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);    }}

C. 多模型支持

LangChain4j支持20+个LLM提供商、30+个向量数据库，是Java生态中集成最广泛的框架。

4.4 优缺点分析

优点：

• 功能最丰富，RAG/Agent能力最强
• 模块化设计，按需引入依赖
• 无框架依赖，可在任何Java环境运行（Spring、Quarkus、纯Java SE）
• 社区活跃，迭代速度快，GitHub Stars远超Spring AI

缺点：

• 学习曲线较陡，概念多
• 无官方背书，企业支持需自行维护
• 缺少企业级安全沙箱等生产特性

适用场景：

• 需要强大Agent和RAG能力的复杂AI应用
• 非Spring技术栈的项目
• 追求功能极致和架构灵活性的团队

五、Spring AI Alibaba：Spring AI + 阿里云生态

5.1 项目概况

一句话定位：连接阿里云AI能力与Spring生态的企业级框架

Spring AI Alibaba由阿里云开源，团队正是当年开源Apache Dubbo和Spring Cloud Alibaba的同一批人。

该项目基于Spring AI构建，向上做了大量抽象和功能增强，于2024年9月开源。

开源地址：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba

5.2 核心架构

Spring AI Alibaba的核心差异化能力是Graph多智能体框架，侧重Workflow形态的工作流编排：

5.3 核心功能

A. Graph多智能体框架

StateGraph<MyState> graph = new StateGraph<>(MyState.class)    .addNode("analyze", newLlmNode())    .addNode("search", newToolNode())    .addNode("confirm", newHumanNode())    .addConditionalEdge("analyze", condition)    .build();

B. MCP Gateway：零代码转换存量应用

Spring AI Alibaba MCP Gateway基于Nacos提供的MCP server registry实现，将Nacos中注册的服务信息转换成MCP协议的服务器信息，无需对原有业务代码进行改造。

C. 企业级生态集成

• DashScope集成：通义千问系列模型原生支持
• Nacos MCP Registry：支持MCP Server分布式部署与负载均衡
• Higress AI网关：提供模型代理、流量管控
• ARMS可观测性：自动埋点，兼容OpenTelemetry

5.4 优缺点分析

优点：

• 深度集成阿里云生态，国内开发者友好
• Graph工作流编排能力强，适合企业级业务场景
• MCP Gateway实现零代码存量应用转换
• 与Spring生态无缝集成

缺点：

• 与阿里云服务耦合较重
• 需Java 17+
• 社区规模相对较小

适用场景：

• 阿里云技术栈的企业
• 需要工作流编排的复杂业务系统
• 对数据安全有要求、需要私有化部署的场景

六、AgentScope-Java：企业级多智能体框架

6.1 项目概况

一句话定位：阿里巴巴通义实验室开源的面向企业级生产部署的多智能体框架

AgentScope-Java于2025年12月正式发布1.0版本，是阿里通义实验室在Python版AgentScope（GitHub 1.5w+ stars）基础上推出的Java版本。

开源地址：https://github.com/modelscope/agentscope-java

6.2 核心架构

AgentScope-Java采用ReAct（Reasoning-Acting）范式作为核心架构，这是一种推理与行动相结合的智能体模式：

6.3 核心功能

A. ReAct范式原生支持

@AgentComponentpublicclassOrderRefundAgent{@ReasonSteppublic Plan reason(UserRequest request){// LLM生成任务计划：查订单→验风控→执行退款    }@ActSteppublic ActionResult act(Plan plan){// 调用工具执行    }}

B. 安全沙箱机制

AgentScope-Java提供了开箱即用的安全沙箱：

• 文件系统隔离：仅允许读写/tmp/agentscope/{agentId}/目录
• 网络访问控制：通过白名单控制可调用的内部API
• 高危操作隔离：Shell/Python脚本在Docker容器中执行

C. 多智能体协作（A2A）

@Autowiredprivate AgentClient agentClient;publicvoidhandleRefund(String orderId){    RiskAssessmentAgent riskAgent = agentClient.find("risk-assessment");boolean safe = riskAgent.evaluate(orderId);if (safe) {        FinanceAgent finance = agentClient.find("finance-agent");        finance.refund(orderId);    }}

6.4 优缺点分析

优点：

• 原生支持多智能体协作和A2A协议
• 内置安全沙箱，适合金融、政务等高安全场景
• 可观测性强，支持断点调试、状态回放、人工介入
• 阿里云通义实验室官方支持

缺点：

• 需Java 17+
• 社区尚在成长中
• 文档相对较少

适用场景：

• 金融、政务等安全合规要求严格的场景
• 需要多个智能体协同工作的复杂业务
• 企业级生产环境AI应用

七、Semantic Kernel：微软的AI编排框架

7.1 项目概况

一句话定位：微软出品的AI应用编排框架，支持多语言（.NET、Python、Java）

Semantic Kernel是微软在2024年推出的AI框架，采用独特的Kernel编排理念。

开源地址：https://github.com/microsoft/semantic-kernel

7.2 核心架构

Semantic Kernel的核心是Kernel对象，它充当所有模型、插件、工具和内存存储的编排器：

publicclassMathPluginimplementsSKPlugin{@DefineSKFunction(description = "Adds two numbers")publicintadd(int a, int b){return a + b;    }}// 创建KernelKernel kernel = Kernel.builder()    .withAIService(OpenAIChatCompletion.class, chatService)    .withPlugin(plugin)    .withMemoryStorage(memoryStore)    .build();// 执行KernelFunction<String> prompt = KernelFunction.fromPrompt("Some prompt...").build();FunctionResult<String> result = prompt.invokeAsync(kernel)    .withToolCallBehavior(ToolCallBehavior.allowAllKernelFunctions(true))    .block();

7.3 核心功能

• Kernel编排：统一管理所有AI组件
• 插件化工具：通过@DefineSKFunction注册工具
• 内存存储：支持向量数据库集成
• Azure深度集成：Azure Cognitive Search、Azure OpenAI、Azure Active Directory无缝集成

7.4 优缺点分析

优点：

• 微软官方支持，与Azure生态深度集成
• Kernel概念统一编排，适合复杂工作流
• 支持Project Reactor，适合响应式应用

缺点：

• Java版本功能相对不完整（图像生成、语音等能力在Python/.NET中更完善）
• 社区较小（约30名贡献者），功能迭代慢
• 无Spring Boot Starter，集成需手动配置
• 强依赖Project Reactor，对非响应式项目有额外复杂度

适用场景：

• 微软Azure技术栈的项目
• 需要复杂AI工作流编排的场景
• 响应式编程应用

八、五大框架对比总结

8.1 功能矩阵对比

8.2 如何选择框架？

8.3 场景化选型建议

场景1：Spring Boot标准企业应用

推荐：Spring AI理由：生态一致，配置简单，快速集成基础AI能力

场景2：需要复杂Agent和RAG的应用

推荐：LangChain4j理由：功能最丰富，@AiService声明式开发，灵活组装组件

场景3：阿里云技术栈企业

推荐：Spring AI Alibaba理由：深度集成阿里云服务，MCP Gateway零代码转换，Graph工作流编排

场景4：金融、政务等高安全场景

推荐：AgentScope-Java理由：内置安全沙箱，多智能体协作，可观测性强，适合生产部署

场景5：微软Azure生态项目

推荐：Semantic Kernel理由：微软官方支持，Azure服务深度集成

总结

Java生态的AI框架经过两年发展，已经形成了清晰的格局：

• Spring AI是Spring生态的官方选择，优雅但Agent能力有待加强
• LangChain4j是功能最强大的模块化工具包，社区活跃，是Java AI的事实标准
• Spring AI Alibaba将阿里云生态与Spring AI结合，提供Workflow编排能力
• AgentScope-Java是阿里通义实验室的企业级多智能体框架，内置安全沙箱，适合生产部署
• Semantic Kernel是微软的AI编排框架，与Azure生态深度绑定

最新趋势：很多团队开始采用"混合模式"——使用Spring Boot作为基础框架，引入LangChain4j的@AiService来利用其强大的RAG和Agent能力，两者并不互斥。