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引言

随着大模型应用爆发，LangChain4j与Spring AI成为Java开发者落地大模型项目的两大热门框架。前者轻量灵活、专注大模型工作流，后者深度贴合Spring生态、适配企业级开发。很多开发者纠结：两者核心差异是什么？不同场景该怎么选？本文从设计理念、代码实现、集成方案三个维度拆解，帮你快速上手并搞定选型！

一、LangChain4j与Spring AI的核心设计理念差异

LangChain4j和Spring AI虽同为大模型开发框架，但设计初心和技术选型边界截然不同，这也是影响我们项目选型的核心因素。

1.1 LangChain4j：轻量灵活的大模型工作流工具 🛠️

LangChain4j的核心定位是「大模型应用开发工具包」，设计理念围绕「简化大模型交互流程、降低开发成本」展开，核心特点的如下：

• 无侵入性：不依赖特定框架，可独立使用，也可轻松集成到Spring、Spring Boot项目中；
• 专注工作流：核心模块覆盖提示词工程、向量存储、工具调用、链（Chain）编排，聚焦大模型本身的能力扩展；
• 轻量高效：依赖少、启动快，适合快速开发Demo、小型项目，也可按需扩展适配企业级场景。

💡 小提示：LangChain4j是Java版的LangChain，API设计简洁，对Java开发者友好，无需额外学习新的开发范式。

1.2 Spring AI：Spring生态下的企业级大模型解决方案 🏢

Spring AI是Spring官方推出的大模型开发框架，核心定位是「将大模型能力无缝融入Spring生态」，设计理念贴合企业级开发需求：

• 生态原生：完全遵循Spring Boot、Spring Cloud的设计规范，依赖注入、自动配置等特性一键复用；
• 标准化接口：统一大模型调用、向量存储、工具调用的接口，开发者无需关注不同大模型的API差异；
• 企业级特性：支持分布式部署、容错处理、监控告警，适配微服务、高并发场景。

1.3 核心选型边界总结 📌

对比维度	LangChain4j	Spring AI
设计定位	大模型工作流工具包	Spring生态企业级解决方案
生态依赖	无依赖，灵活集成	强依赖Spring生态
核心优势	轻量、灵活、上手快	标准化、易维护、适配企业级
适用场景	个人Demo、小型项目、快速验证	企业项目、微服务、高并发场景

二、同场景代码实现：对话Demo对比

光说不练假把式！下面我们实现一个「简单对话Demo」，分别用LangChain4j和Spring AI开发，直观感受两者的代码差异和开发体验。

2.1 环境准备（通用）

首先准备基础依赖，两者均需JDK 11+，以下是Maven依赖配置（聚焦核心依赖，完整依赖可直接复制使用）。

2.2 LangChain4j实现对话Demo 🚀

依赖配置

<!-- LangChain4j 核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>
<!-- -openai 适配器（支持其他大模型，如智谱、百度文心） -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>

核心代码

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

public class LangChain4jChatDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 初始化大模型（替换为自己的API Key）
        OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("your-openai-api-key")
                .modelName("gpt-3.5-turbo")
                .temperature(0.7) // 控制生成内容的随机性
                .build();

        // 2. 发送对话请求并获取结果
        String prompt = "请简单介绍LangChain4j的核心优势";
        String response = model.generate(prompt);

        // 3. 输出结果
        System.out.println("LangChain4j 对话结果：");
        System.out.println(response);
    }
}

✅ 特点：代码简洁，无多余配置，直接初始化模型即可调用，适合快速验证功能。

2.3 Spring AI实现对话Demo 🌱

依赖配置

<!-- Spring AI 核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M1</version>
</dependency>
<!-- Spring Boot 基础依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

核心代码

1. 配置文件（application.properties）

# 配置OpenAI API Key
spring.ai.openai.api-key=your-openai-api-key
# 配置大模型名称
spring.ai.openai.chat.model=gpt-3.5-turbo
# 配置温度
spring.ai.openai.chat.temperature=0.7

2. 启动类与业务代码

import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@SpringBootApplication
public class SpringAiChatDemo {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringAiChatDemo.class, args);
    }

    // 注入Spring AI 对话客户端（自动配置，无需手动初始化）
    @Bean
    public CommandLineRunner chatDemo(OpenAiChatClient chatClient) {
        return args -> {
            String prompt = "请简单介绍Spring AI的核心优势";
            String response = chatClient.call(prompt);
            System.out.println("Spring AI 对话结果：");
            System.out.println(response);
        };
    }
}

✅ 特点：完全贴合Spring Boot开发范式，通过配置文件管理参数，依赖注入实现调用，适合企业级项目的标准化开发。

2.4 代码优劣对比 🆚

• LangChain4j：代码更简洁，无框架依赖，灵活度高，适合快速开发和原型验证，但缺乏企业级特性；
• Spring AI：配置化开发，符合Spring开发者习惯，易维护、易扩展，适配企业级场景，但依赖Spring生态，灵活性稍弱。

👉 觉得这段代码对比有帮助的话，麻烦点赞+收藏，后续会更新更多实战案例哦！

三、Spring Boot项目集成两大框架：互补使用方案

很多场景下，我们不需要二选一，而是可以让LangChain4j和Spring AI互补使用——用Spring AI的标准化接口管理大模型，用LangChain4j的工作流能力扩展业务逻辑。

3.1 集成步骤（核心）

步骤1：引入双框架依赖

<!-- Spring AI 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M1</version>
</dependency>
<!-- LangChain4j 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>
<!-- Spring Boot Web 依赖（用于接口开发） -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

步骤2：配置大模型参数（application.properties）

# Spring AI 配置
spring.ai.openai.api-key=your-openai-api-key
spring.ai.openai.chat.model=gpt-3.5-turbo

# LangChain4j 可通过代码配置，也可自定义配置参数
langchain4j.openai.api-key=your-openai-api-key

步骤3：互补使用核心代码

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class DualFrameworkDemo {

    // 注入Spring AI 客户端
    private final OpenAiChatClient springAiChatClient;
    // 注入LangChain4j 模型
    private final OpenAiChatModel langChain4jModel;

    // 构造函数注入
    public DualFrameworkDemo(OpenAiChatClient springAiChatClient, OpenAiChatModel langChain4jModel) {
        this.springAiChatClient = springAiChatClient;
        this.langChain4jModel = langChain4jModel;
    }

    // 用Spring AI 处理简单对话（标准化调用）
    @GetMapping("/spring-ai/chat")
    public String springAiChat(@RequestParam String prompt) {
        return springAiChatClient.call(prompt);
    }

    // 用LangChain4j 处理复杂工作流（比如多轮对话+工具调用）
    @GetMapping("/langchain4j/chat")
    public String langChain4jChat(@RequestParam String prompt) {
        // 这里可以扩展LangChain4j的Chain、工具调用等能力
        return langChain4jModel.generate(prompt);
    }

    // 配置LangChain4j 模型（读取配置文件参数）
    @Bean
    public OpenAiChatModel langChain4jModel(@Value("${langchain4j.openai.api-key}") String apiKey) {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-3.5-turbo")
                .build();
    }
}

💡 核心逻辑：Spring AI负责大模型的统一管理和标准化调用，LangChain4j负责复杂业务场景的工作流编排，两者互补，兼顾标准化和灵活性。

四、不同业务场景的选型建议

结合前面的分析，针对不同场景，给出明确的选型建议，帮你少走弯路：

4.1 个人Demo/快速验证场景 🚀

• 优先选：LangChain4j
• 理由：无框架依赖，上手快，代码简洁，无需复杂配置，能快速实现大模型交互、工具调用等核心功能，适合验证想法、开发个人项目。

4.2 企业级单体项目 📊

• 优先选：Spring AI
• 理由：贴合Spring生态，标准化接口便于团队协作和维护，支持配置化管理，自带企业级特性（如容错、监控），降低项目维护成本。

4.3 微服务架构场景 🔗

• 推荐方案：Spring AI + LangChain4j 互补使用
• 理由：Spring AI适合作为微服务中大模型调用的统一组件，标准化接口便于服务间调用；LangChain4j可嵌入具体业务服务，处理复杂工作流，兼顾灵活性和标准化。

📌 小总结：没有最好的框架，只有最适合的场景。根据项目规模、团队技术栈和业务需求选择即可，必要时可双框架集成。

结尾

本文从设计理念、代码实现、集成方案和场景选型四个维度，拆解了LangChain4j与Spring AI的核心差异，提供了可直接复用的代码示例和互补集成方案，希望能帮你快速上手两大框架并搞定选型。

大模型开发的核心是“工具服务于业务”，选择合适的框架能大幅提升开发效率，减少重复工作。

👉 欢迎在评论区留言，分享你使用LangChain4j或Spring AI的经验，也可以提出你的疑问，我会一一回复～
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