Spring AI vs LangChain4j：Java 做 AI，到底选哪个框架？（2026 最新对比）

如果你是一名 Java 开发者，准备进入 AI Agent 开发，那么一定绕不开两个框架：

• Spring AI

• LangChain4j

很多人都会问：

它们有什么区别？应该学习哪个？

今天这篇文章，我们从架构、功能、生态、开发体验以及未来发展五个方面，全面分析。

Spring AI 是什么？

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 开发框架。

它的目标非常明确：

让 AI 开发像 Spring Boot 一样简单。

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

如果你已经熟悉 Spring Boot，那么学习 Spring AI 基本没有门槛。

例如调用 OpenAI：

plain

@RestController
public class ChatController {

private final ChatClient chatClient;

public ChatController(ChatClient.Builder builder) {
this.chatClient = builder.build();
}

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

}

是不是和 Spring Web 几乎一样？

整个开发体验完全符合 Spring 的设计理念：

• 自动配置

• Starter

• Bean 管理

• 配置文件统一管理

对于 Spring Boot 开发者来说，上手非常快。

LangChain4j 是什么？

如果说 Spring AI 更像 Spring Boot。

那么 LangChain4j 更像 Java 版 LangChain。

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

它提供了大量 AI 能力：

• Prompt

• Memory

• RAG

• Embedding

• Tool Calling

• Agent

• 多模型支持

• MCP

• AI Service

例如：

plain

interface Assistant {

String chat(String message);

}

Assistant assistant = AiServices.create(
Assistant.class,
chatModel
);

assistant.chat("你好");

LangChain4j 最大特点就是：

AI 能力非常完整。

很多国外 LangChain 的设计思想，都可以直接在 LangChain4j 找到。

核心架构对比

一句话总结：

Spring AI 更像 Spring Boot。

LangChain4j 更像 AI SDK。

代码编写 对比（Spring AI 2.0 vs LangChain4j 1.2）

假设我们有一个查询天气的工具。

Spring AI 2.0

第一步：定义 Tool

java

public class WeatherTools {

@Tool(description = "根据城市查询天气")
public String weather(String city) {
return city + "：晴，30℃";
}

}

第二步：调用

java

@RestController
@RequiredArgsConstructor
publicclassChatController {

privatefinal ChatClient chatClient;

@GetMapping("/chat")
public String chat(String message) {

return chatClient.prompt()
.user(message)
.tools(newWeatherTools())
.call()
.content();

}

}

Spring AI 2.0 的特点：

• Tool 可以在每一次请求动态注册。

• ChatClient

  自动通过ToolCallingAdvisor完成 Tool 调用循环。

• 不需要开发者自己处理 Function Call。官方推荐使用ChatClient而不是直接调用ChatModel。

LangChain4j 1.2

第一步：定义 Tool

java

public class WeatherTools {

@Tool("根据城市查询天气")
public String weather(String city) {
return city + "：晴，30℃";
}

}

第二步：定义 AI Service

java

public interface Assistant {

String chat(String message);

}

第三步：创建 Assistant

java

Assistant assistant =
AiServices.builder(Assistant.class)
.chatLanguageModel(chatModel)
.tools(new WeatherTools())
.build();

第四步：调用

java

String answer = assistant.chat("北京天气怎么样？");

最大区别

Spring AI：

plain

ChatClient | Prompt │ .tools(...) │ LLM

Tool 属于本次请求（Request）。

每次请求都可以传入不同的 Tool：

java

chatClient.prompt()
.tools(new WeatherTools())
.call();

下一次请求：

java

chatClient.prompt()
.tools(new StockTools())
.call();

工具是动态的。

LangChain4j：

plain

Assistant | Tool + Memory + Retriever | chat()

Tool 是Assistant 的组成部分。

java

Assistant assistant =
AiServices.builder(Assistant.class)
.tools(new WeatherTools())
.build();

Assistant 创建完成以后，Tool 会一直存在。

一句话总结

Spring AI 更符合 Spring 的设计理念：

Request（请求）拥有 Tool。

LangChain4j 更符合 Agent 的设计理念：

Assistant（智能体）拥有 Tool。

这也是两个框架最核心的设计差异之一。

两者最大的区别

很多人误认为：

Spring AI = LangChain4j

其实并不是。

Spring AI 更关注：

如何把 AI 能力融入 Spring。

而 LangChain4j 更关注：

如何构建 AI 应用。

举个例子。

如果你需要：

• AI 客服

• AI Agent

• 多工具调用

• 长期记忆

• 工作流

LangChain4j 的能力会更丰富。

而如果你只是：

• 调用 DeepSeek

• 调用 OpenAI

• 接入阿里百炼

• 做一个 AI 接口

Spring AI 已经足够。

生态对比

Spring AI：

优势：

✅ Spring 官方维护

✅ Spring Boot 无缝整合

✅ Starter 丰富

✅ 企业项目容易落地

不足：

• Agent 能力还在快速发展

• 一些高级 AI 特性更新节奏相对保守

LangChain4j：

优势：

✅ AI 功能非常全面

✅ Agent 能力成熟

✅ RAG 支持丰富

✅ Prompt 管理优秀

不足：

• 社区驱动，API 演进较快

• 对纯 Spring 开发者来说，需要额外学习一些 AI 抽象概念

性能谁更好？

很多人关心：

Spring AI 会不会比 LangChain4j 快？

其实答案是：

几乎没有区别。

原因很简单。

真正耗时的是：

plain

HTTP 请求 -- LLM 推理 -- 返回结果

框架本身只是：

• 封装 API

• 管理 Prompt

• 组织调用流程

因此性能差距通常可以忽略。

真正影响速度的是：

• 模型

• 网络

• Token 数量

• 是否流式输出

企业应该怎么选？

如果你的项目：

• Spring Boot

• 微服务

• 企业后台

• AI 助手

建议：

Spring AI

因为维护成本最低。

如果你的项目：

• AI Agent

• MCP

• 多智能体

• Workflow

• Tool Calling

• 长记忆

建议：

LangChain4j

因为它拥有更丰富的 AI 能力。

未来谁会成为主流？

从发展趋势来看：

Spring AI 将成为Java 企业 AI 开发的基础设施，特别适合已有 Spring Boot 技术栈的团队；而 LangChain4j 会继续在Agent、RAG、MCP、多工具协作等 AI 原生能力上保持优势。

未来几年，更可能出现的是：

• 企业业务系统

  ：Spring AI 为主

• 复杂 AI Agent 应用

  ：LangChain4j 为主

• 大型项目

  ：两者结合使用，各取所长

对于 Java 开发者来说，与其纠结二选一，不如同时掌握它们，才能覆盖更多 AI 开发场景。

总结

一句话概括：

Spring AI 更像 Spring 世界里的 AI 基础设施；LangChain4j 更像面向 AI 应用开发的全功能框架。

如果你刚开始学习 AI，推荐先从Spring AI入门，快速完成模型接入、Prompt 调用等基础能力；当需要构建 Agent、RAG 或复杂工作流时，再深入学习LangChain4j。

真正优秀的 AI 应用工程师，不是只会其中一个，而是知道在不同业务场景下，如何把两者结合起来，构建稳定、可扩展的 AI 应用。