Java中的5大AI框架！

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LangChainJavaScript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。 欢迎加入小哈的星球你将获得:专属的项目实战多个项目 / 1v1 提问 /Java 学习路线 /学习打卡 / 每月赠书 / 社群讨论新项目《Spring AI 项目实战》正在更新中..., 基于 Spring AI Spring Boot 3.x JDK 21;《从零手撸仿小红书微服务架构》 已完结基于 Spring Cloud Alibaba Spring Boot 3.x JDK 17..., 点击查看项目介绍演示地址http://116.62.199.48:7070/《从零手撸前后端分离博客项目全栈开发》2期已完结,演示链接http://116.62.199.48/;专栏阅读地址https://www.quanxiaoha.com/column截止目前累计输出 100w 字讲解图 4013 张还在持续爆肝中..后续还会上新更多项目目标是将 Java 领域典型的项目都整一波如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯Spring Cloud Alibaba 等等戳我加入学习解锁全部项目已有4500小伙伴加入二、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框架定位设计理念适用场景Spring AISpring生态AI集成轻量便捷标准企业应用LangChain4j模块化AI工具包灵活组装复杂AI应用Spring AI AlibabaSpring AI 阿里云生态Workflow编排企业级业务系统AgentScope-Java阿里通义多智能体Agentic优先高可靠生产部署Semantic Kernel微软AI编排框架Kernel编排Azure生态集成三、Spring AISpring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-ai3.2 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Configuration public class SpringAIConfig { Bean public 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) publicclass AIController { privatefinal ChatClient chatClient; public AIController(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 FluxString 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 8Agent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/langchain4j4.2 核心架构LangChain4j采用模块化设计提供两层API高层APIAiService声明式接口类似MyBatis或Spring Data JPA低层APIChatModel、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 interface Assistant { SystemMessage(你是一个专业的客服助手) String chat(UserMessage String userMessage); MemoryId String 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Component public class WeatherService { 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 AlibabaSpring 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-alibaba5.2 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StateGraphMyState graph new StateGraph(MyState.class) .addNode(analyze, new LlmNode()) .addNode(search, new ToolNode()) .addNode(confirm, new HumanNode()) .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OpenTelemetry5.4 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AgentScopeGitHub 1.5w stars基础上推出的Java版本。开源地址https://github.com/modelscope/agentscope-java6.2 核心架构AgentScope-Java采用ReActReasoning-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AgentComponent public class OrderRefundAgent { ReasonStep public Plan reason(UserRequest request) { // LLM生成任务计划查订单→验风控→执行退款 } ActStep public 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A2AAutowired private AgentClient agentClient; public void handleRefund(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、JavaSemantic 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-kernel7.2 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public class MathPlugin implements SKPlugin { DefineSKFunction(description Adds two numbers) public int add(int a, int b) { return a b; } } // 创建Kernel Kernel kernel Kernel.builder() .withAIService(OpenAIChatCompletion.class, chatService) .withPlugin(plugin) .withMemoryStorage(memoryStore) .build(); // 执行 KernelFunctionString prompt KernelFunction.fromPrompt(Some prompt...).build(); FunctionResultString 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 功能矩阵对比维度Spring AILangChain4jSpring AI AlibabaAgentScope-JavaSemantic Kernel设计理念轻量集成模块化组装Workflow编排Agentic优先Kernel编排Spring集成⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐Agent能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐RAG能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐多智能体❌⚠️ 需自行实现✅✅ 原生支持❌安全沙箱❌❌❌✅ 内置❌工具调用✅✅✅✅✅可观测性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐学习曲线平缓中等中等中等较陡版本要求JDK 17JDK 8JDK 17JDK 17JDK 178.2 如何选择框架8.3 场景化选型建议场景1Spring 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。 欢迎加入小哈的星球你将获得:专属的项目实战多个项目 / 1v1 提问 /Java 学习路线 /学习打卡 / 每月赠书 / 社群讨论新项目《Spring AI 项目实战》正在更新中..., 基于 Spring AI Spring Boot 3.x JDK 21;《从零手撸仿小红书微服务架构》 已完结基于 Spring Cloud Alibaba Spring Boot 3.x JDK 17..., 点击查看项目介绍演示地址http://116.62.199.48:7070/《从零手撸前后端分离博客项目全栈开发》2期已完结,演示链接http://116.62.199.48/;专栏阅读地址https://www.quanxiaoha.com/column截止目前累计输出 100w 字讲解图 4013 张还在持续爆肝中..后续还会上新更多项目目标是将 Java 领域典型的项目都整一波如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯Spring Cloud Alibaba 等等戳我加入学习解锁全部项目已有4500小伙伴加入1. 我的私密学习小圈子从0到1手撸企业实战项目~ 2. 同事一个比喻让我搞懂了 Docker 和 k8s 的核心概念 3. 字节一面Redis 和 Caffeine 的区别是什么 4. 从夯到拉锐评13个 Java Web 框架最近面试BAT整理一份面试资料《Java面试BATJ通关手册》覆盖了Java核心技术、JVM、Java并发、SSM、微服务、数据库、数据结构等等。 获取方式点“在看”关注公众号并回复 Java 领取更多内容陆续奉上。PS因公众号平台更改了推送规则如果不想错过内容记得读完点一下“在看”加个“星标”这样每次新文章推送才会第一时间出现在你的订阅列表里。 点“在看”支持小哈呀谢谢啦