随着人工智能技术的蓬勃发展，Java 开发者迎来了前所未有的机遇。如何在众多 AI 框架中选出最适合自己项目的工具，成为了开发者们面临的重要课题。

今天有网友提了一个问题："AI 应用开发中，JeecgBoot 后续是一直使用 LangChain4j，还是会采用 Spring AI？" 针对这一问题，我们做了这篇深入的技术栈分析，帮助大家理清思路，做出最优选择。

本文将围绕两大热门 Java AI 框架 ------Spring AI 和 LangChain4j，从功能特性、技术优势、应用场景等多个维度进行深度剖析，帮助你在智能化浪潮中做出明智的选型决策。

一、框架概览

Spring AI

Spring AI 致力于通过简洁且统一的 API 接口，帮助开发者快速接入主流 AI 服务（如 OpenAI、Azure OpenAI 等），实现聊天对话、文本嵌入等基础 AI 功能。其设计理念是降低集成门槛，提升开发效率。

LangChain4j

LangChain4j 是 Java 生态中专注于智能 Agent、多步骤推理和自定义 AI 工作流的开源框架。它提供链式调用、Agent 管理、记忆存储、工具集成等高级功能，适合构建复杂智能应用。

二、核心功能对比

LangChain4j 适合构建复杂 Agent、多步骤推理和自定义工作流的高级 AI 应用，功能强大但使用相对复杂；而 Spring AI 提供简化统一的 API 接口，适合快速集成和简单应用，但目前在复杂场景下能力有限。

三、深入解析 Spring AI 的复杂功能局限

1. 多步骤推理能力不足

Spring AI 目前主要聚焦于对 AI 模型的统一调用，缺乏内置的多步骤推理和 Agent 管理框架。复杂的推理逻辑需要开发者自行设计和维护，增加开发难度。

2. 自定义工作流支持有限

由于设计理念偏向简洁，Spring AI 不提供复杂工作流编排能力，面对多工具、多条件分支场景时，开发者需自行实现流程控制。

3. 缺乏记忆管理机制

上下文和对话状态需由开发者自行管理，限制了构建上下文敏感的智能对话系统和 Agent 的能力。

4. 扩展性和工具集成受限

当前支持的模型和工具较少，难以满足快速变化的 AI 生态需求，扩展能力不如专注于复杂应用的框架。

四、LangChain4j 的优势与应用场景

1. 多步骤推理与智能 Agent

内置 Agent 和链式调用机制，支持复杂推理、多步骤决策和动态工具调用，极大提升智能交互的深度和广度。

2. 灵活的自定义工作流

支持用户自定义链条、工具和提示模板，便于构建符合特定业务需求的 AI 工作流，提升系统灵活性和可维护性。

3. 强大的记忆管理

多样化记忆存储方案，支持会话记忆和长期记忆，满足复杂对话和智能 Agent 的上下文需求。

4. 丰富的模型和工具集成

支持多种 AI 模型及第三方工具的无缝集成，便于快速适配和扩展，保持技术先进性。

五、选型建议

六、示例对比

Spring AI 简单调用示例

ChatClient chatClient = springAI.getChatClient();
ChatCompletion completion = chatClient.chat("请帮我写一段Java代码实现排序");
System.out.println(completion.getText());

LangChain4j 多步骤 Agent 示例（伪代码）

Agent agent = new CustomAgent();
agent.addTool(new SearchTool());
agent.addTool(new CalculatorTool());
String response = agent.run("查找2024年Java最新特性并计算相关性能指标");
System.out.println(response);

七、总结

进入智能化时代，Java 开发者面临着丰富的 AI 框架选择。Spring AI 以其简洁统一的 API 优势，适合快速集成和轻量级应用；而 LangChain4j 凭借强大的多步骤推理、智能 Agent 和灵活工作流支持，成为构建复杂智能应用的利器。

选择合适的框架，需要结合项目需求、团队能力和未来规划。希望本文的深度对比能助你在 Java AI 项目中，解锁更高效、更智能的开发体验。