Spring AI 2.0 和 Spring AI Alibaba，哪个更好？

煎饼学大模型

302人浏览 · 2026-07-09 10:09:08

煎饼学大模型 · 2026-07-09 10:09:08 发布

Spring AI 2.0是Spring官方精心打磨的AI抽象层——克制、标准、可移植。它像JDBC一样，让你用统一的接口接入各种AI模型。如果你只需要“接入AI”，它就是最好的选择。

前言

最近有球友问：“三哥，Spring AI 2.0和Spring AI Alibaba，选哪个更好？”

这两个框架，一个背靠Spring官方，一个背靠阿里云，都是2026年Java AI开发领域最炙手可热的存在。

Spring AI 2.0刚刚在2026年6月12日正式发布GA版本，基于Spring Boot 4.1和Spring Framework 7.0构建。

而Spring AI Alibaba也于2026年5月13日发布了1.0 GA版本，至今已累计获得10k+ Star。

很多小伙伴看了网上的文章更糊涂了——有人说Spring AI是“Java界的LangChain”，有人说Spring AI Alibaba是“Java界的LangGraph”。

听着都有道理，但到底怎么选，还是一头雾水。

今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊这个话题，希望对你会有所帮助。

全文超过8000字，建议先收藏再看。

一、一张图看懂两者的本质差异

在深入细节之前，我们先建立一个整体认知。

有个观点非常精准：两者并非简单的替代关系，而是基础原子抽象与高级企业级编排运行时之间的互补关系。

Spring AI 2.0的官方使命是 “connecting your enterprise Data and APIs with the AI Models” ——不是“让你的Java系统拥有自主智能体”，而是“让LLM像JDBC、JMS、WebClient那样成为企业系统里一个可插拔的中间件”。Spring团队刻意没把Spring AI做成一个Agent Framework。

而Spring AI Alibaba在Spring AI底层抽象的基础上，补充了构建企业级生产系统所需的关键组件——其核心聚焦于多智能体编排（Multi-Agent Orchestration）。如果说Spring AI是Java领域的LangChain，那么Spring AI Alibaba则更接近于Java领域的LangGraph。

一句话总结：Spring AI解决的是“怎么接入AI”，Spring AI Alibaba解决的是“怎么让多个AI协同工作”。

二、Spring AI 2.0

2.1 它是什么？

Spring AI是Spring官方推出的AI应用开发框架，其核心目标是将Spring生态系统的设计原则——高度的可移植性、依赖注入、模块化设计以及基于POJO的应用构建方式——引入AI领域。

Spring AI 2.0构建在Spring Boot 4.1和Spring Framework 7.0之上，代码库现已全面采用JSpecify空值安全注解，并升级到了Jackson 3序列化。

2.2 核心架构

Spring AI采用了分层架构设计：

模型适配层：负责与不同的AI模型提供商通信，将统一的API调用转换为各个厂商特定的请求格式
核心抽象层：定义了Spring AI的核心接口，如ChatClient、EmbeddingClient、ImageClient等
高级功能层：构建了提示词模板、函数调用、RAG、Agent等高级功能
集成层：提供与Spring生态其他组件的集成能力

2.3 2.0版本的核心升级

Spring AI 2.0是一次重大的架构重构，而不仅仅是依赖版本升级。核心变化包括：

① Tool Calling成为一等公民

在2.0中，Tool Calling被提升为ChatClient Advisor Chain中的一等公民、可组合组件。工具调用循环从每个ChatModel中剥离，统一由ChatClient通过ToolCallingAdvisor在外部处理。

② 全新的ToolCallback API

2.0移除了SpringBeanToolCallbackResolver和toolNames API，工具现在必须显式注册为ToolCallback Bean并通过.tools()传递。同时新增了ToolSearchToolCallingAdvisor，支持按需发现和调用工具。

③ 结构化输出增强

2.0新增了自修正结构化输出（Self-Correcting Structured Output） 能力，并提供EntityParamSpec支持每次调用的结构化输出配置。

④ 内存管理优化

MessageWindowChatMemory支持按消息边界（turn-boundary）进行截断，防止在对话中间切断。同时避免了在工具提示中重复添加聊天记忆。

⑤ 更聚焦的模型支持

Spring AI 2.0将支持的Chat Model提供商精简为核心几家：OpenAI（统一为SDK方式）、Anthropic（统一为SDK方式）、Amazon Bedrock、Google GenAI等。OpenAI兼容的API仍然可以使用。

2.4 代码示例

下面是一个使用Spring AI 2.0进行聊天和流式输出的完整示例：

@Service
@RequiredArgsConstructor
publicclass SpringAiChatService {
    
    privatefinal ChatClient chatClient;
    
    // 非流式聊天
    public ChatResponse chat(ChatRequest request) {
        ChatResponse response = chatClient.prompt()
            .user(request.getMessage())
            .call()
            .chatResponse();
        return ChatResponse.builder()
            .content(response.getResult().getOutput().getContent())
            .build();
    }
    
    // 流式聊天
    public Flux<ChatResponse> streamChat(ChatRequest request) {
        return chatClient.prompt()
            .user(request.getMessage())
            .stream()
            .chatResponse()
            .map(response -> ChatResponse.builder()
                .content(response.getResult().getOutput().getContent())
                .build());
    }
}

2.5 优缺点

优点：

Spring生态无缝集成：Boot Starter一键接入，对Spring开发者最友好
避免供应商锁定：提供统一的ChatClient/EmbeddingClient等多模态API
完整的AI能力：工具调用、RAG、记忆、多模型、Agent流程编排
结构化输出：将非结构化自然语言精准映射为强类型Java POJO
生产级特性：内置重试、限流、可观测性等企业级能力

缺点：

定位克制：刻意不做Agent Framework，多智能体编排能力有限
1.x到2.0有破坏性变更：ToolCallback API等需要迁移
部分高级功能需自行扩展：如复杂工作流编排

2.6 适用场景

场景	推荐程度	理由
标准AI应用接入	✅✅✅ 强烈推荐	统一的AI编程模型，避免供应商锁定
RAG应用	✅✅✅ 强烈推荐	内置向量存储、文档解析、检索增强生成
单Agent + 工具调用	✅✅✅ 强烈推荐	Tool Calling是一等公民
已有Spring Boot项目	✅✅✅ 强烈推荐	无缝集成，低侵入
复杂多智能体协作	⚠️ 需要扩展	需结合Spring AI Alibaba或其他框架

三、Spring AI Alibaba

3.1 它是什么？

Spring AI Alibaba是阿里云基于Spring AI构建的企业级Agent框架。

它不只是Spring AI的本地化实现（如接入通义千问等国产模型），更是一个专为Java开发者量身定制的Agentic AI开发框架。

自1.1.2.x版本起，Spring AI Alibaba已从单纯的“模型接入工具”升级为完整的智能体开发框架。其核心架构包含六大模块，覆盖从Agent开发到可视化管理全链路。

3.2 Graph引擎：核心武器

Spring AI Alibaba的最大亮点是Graph工作流引擎，专为多Agent协作和复杂任务编排设计。

Graph是一个低级别的工作流和多代理协调框架，其核心设计理念包括：

① 多智能体协作架构

内置ReAct Agent、Supervisor等标准模式。在客服场景中，Supervisor智能体可将复杂问题拆解为多个子任务，分配给具备领域知识的ReAct Agent处理，最终汇总结果返回用户。

② 可视化工作流编排

提供与主流低代码平台对齐的节点库，包含条件分支、并行处理、异常捕获等20+种标准组件。开发者可通过拖拽方式构建复杂流程，显著降低了非专业开发者的参与门槛。

③ 状态管理增强

提供流程快照（自动保存执行状态、支持故障恢复）、记忆持久化（跨会话状态保持）、人工干预节点（插入人工确认环节）等企业级特性。

3.3 核心功能全景

具体包括：

Multi-Agent编排：内置SequentialAgent、ParallelAgent、RoutingAgent、LoopAgent四种模式
多模态支持：ReactAgent支持文本和媒体输入（图像理解），以及基于工具的图像/音频生成
Voice Agent：基于WebSocket的实时语音Agent
Context Engineering：内置上下文工程策略，包括人机协同、上下文压缩、工具重试、动态工具选择等
Graph工作流：支持条件路由、嵌套图、并行执行、状态管理，可导出PlantUML和Mermaid格式
A2A支持：Agent-to-Agent通信，与Nacos集成实现分布式Agent协调
一站式Agent平台：可视化Agent开发、部署、可观测性、评估和MCP管理

3.4 1.1.2.0版本新增能力

2026年2月发布的1.1.2.0版本带来多项核心升级：

Agent Skills支持：轻量级、开放式的格式，通过专业知识和工作流扩展Agent能力
多智能体并行执行：支持并行条件边、并行聚合策略（AllOf/AnyOf）
异步工具执行与returnDirect增强
底层Spring AI升级至1.1.2

3.5 代码示例

下面是一个使用Spring AI Alibaba构建ReAct Agent的简化示例：

// 1. 配置ChatModel（以通义千问DashScope为例）
@Configuration
publicclass AiConfig {
    @Bean
    public ChatModel chatModel() {
        returnnew DashScopeChatModel(
            DashScopeChatOptions.builder()
                .withApiKey("your-api-key")
                .withModel("qwen-max")
                .build()
        );
    }
    
    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {
        return ChatClient.builder(chatModel).build();
    }
}

// 2. 定义Agent
@Service
publicclass WeatherAgentService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    // 使用ReAct Agent模式
    public String askWeather(String question) {
        // Spring AI Alibaba内置ReAct Agent
        // 自动进行 思考→行动→观察 循环
        return chatClient.prompt()
            .system("你是一个天气查询助手，可以调用天气API工具")
            .user(question)
            .call()
            .content();
    }
}

// 3. 在Controller中使用
@RestController
publicclass AgentController {
    @Autowired
    private WeatherAgentService agentService;
    
    @GetMapping("/ask")
    public String ask(@RequestParam String question) {
        return agentService.askWeather(question);
    }
}

3.6 优缺点

优点：

Graph引擎强大：专为多Agent协作和复杂任务编排设计
企业级特性完善：流程快照、记忆持久化、人工干预节点
国产模型原生支持：深度整合通义千问、通义万相等
可视化开发：一站式Agent平台支持拖拽式编排
A2A分布式支持：与Nacos集成，实现分布式Agent协调
中文支持优秀：在国内访问性能和成本上更具优势

缺点：

与Spring AI 2.0版本对齐需要时间：目前基于Spring AI 1.1.2
学习曲线较陡：Graph引擎、多Agent模式等概念需要时间掌握
生态相对较新：1.0 GA于2026年5月发布，社区积累不如Spring AI

3.7 适用场景

场景	推荐程度	理由
多智能体协作系统	✅✅✅ 强烈推荐	Graph引擎+Multi-Agent编排是核心能力
复杂工作流编排	✅✅✅ 强烈推荐	20+标准组件+可视化编排
国产大模型接入	✅✅✅ 强烈推荐	通义千问/通义万相原生支持
需要状态持久化的长流程	✅✅✅ 强烈推荐	流程快照+记忆持久化
国内部署/合规要求	✅✅✅ 强烈推荐	数据不出境，访问性能好
简单单Agent场景	⚠️ 可能过度设计	Spring AI 2.0足够

四、全方位横向对比

4.1 核心差异一览表

对比维度	Spring AI 2.0	Spring AI Alibaba
开发方	Spring官方（VMware）	阿里云
核心定位	AI工程化的原子抽象	企业级智能体编排中心
设计哲学	避免供应商锁定，统一抽象	云原生多Agent编排
类比	JDBC / Servlet API	LangGraph
最新版本	2.0.0 GA（2026-06-12）	1.1.2.0（2026-02）
GitHub Stars	3.2万+	1万+
核心能力	ChatClient、Tool Calling、RAG、Memory	Graph引擎、Multi-Agent、A2A、可视化平台
多Agent编排	基础（需自行扩展）	✅ 原生（Sequential/Parallel/Routing/Loop）
Graph工作流	❌	✅ 核心特性
国产模型支持	通过适配器支持	✅ 原生深度集成
可视化开发	❌	✅ 一站式Agent平台
A2A分布式	❌	✅ 与Nacos集成
学习曲线	低	中等偏高
适用场景	标准AI应用接入	复杂多Agent系统