以下是 Spring AI 与 LangChain4J 的深度对比及选型建议，结合技术特性、生态适配和落地场景，帮助 Java 团队做出高效决策：

核心对比概览 ​

关键能力拆解 ​

1. 核心功能支持 ​

2. 企业级集成 ​

选型决策树 ​

graph TD
    A[需深度集成 Spring 生态？] -->|Yes| B(选 Spring AI)
    A -->|No| C{需要高级 Agent 功能？}
    C -->|Yes| D(选 LangChain4J)
    C -->|No| E{项目是否长期维护？}
    E -->|是| F[LangChain4J 更灵活]
    E -->|快速验证| G[Spring AI 更简单]

graph TD
    A[需深度集成 Spring 生态？] -->|Yes| B(选 Spring AI)
    A -->|No| C{需要高级 Agent 功能？}
    C -->|Yes| D(选 LangChain4J)
    C -->|No| E{项目是否长期维护？}
    E -->|是| F[LangChain4J 更灵活]
    E -->|快速验证| G[Spring AI 更简单]

典型场景推荐 ​

优先选择 Spring AI 当： ​

1. 已有 Spring Boot 服务快速 AI 化
   java

   // 3行代码接入 OpenAI
   @Bean
   public ChatClient chatClient(AiClient aiClient) {
       return aiClient.chatClient();
   }

   // 3行代码接入 OpenAI
   @Bean
   public ChatClient chatClient(AiClient aiClient) {
       return aiClient.chatClient();
   }

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2. 需与 Spring Security 权限体系结合
   用 @PreAuthorize 控制 AI 接口访问权限
3. 企业级监控需求
   直接通过 /actuator/metrics 查看 AI 请求延迟/错误率
4. 云原生部署
   利用 Spring Cloud 实现 AI 服务动态扩缩容

优先选择 LangChain4J 当： ​

1. 复杂 Agent 工作流
   java

   Agent agent = Agent.builder()
      .tools(new CalculatorTool(), new SQLQueryTool())
      .chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
      .build();

   Agent agent = Agent.builder()
      .tools(new CalculatorTool(), new SQLQueryTool())
      .chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
      .build();

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2. 定制化 RAG 流水线
   java

   DocumentSplitter splitter = new HierarchicalSplitter(500, 100); // 递归分块
   EmbeddingStoreIngestor ingestor = EmbeddingStoreIngestor.create(store, embedModel, splitter);

   DocumentSplitter splitter = new HierarchicalSplitter(500, 100); // 递归分块
   EmbeddingStoreIngestor ingestor = EmbeddingStoreIngestor.create(store, embedModel, splitter);

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3. 混合模型路由
   java

   Router<AiService> router = Router.from(
      aiService(OpenAiChatModel.builder()...), 
      aiService(AnthropicChatModel.builder()...),
      fallbackTo(LocalAiChatModel.builder()...)
   );

   Router<AiService> router = Router.from(
      aiService(OpenAiChatModel.builder()...), 
      aiService(AnthropicChatModel.builder()...),
      fallbackTo(LocalAiChatModel.builder()...)
   );

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4. 工具扩展需求
   轻松接入自定义工具（如内部系统 API）

性能与扩展性对比 ​

迁移成本参考 ​

Spring AI → LangChain4J ​

// Spring AI 代码
String response = chatClient.call("Hello"); 

// 等效 LangChain4J 代码
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder().apiKey("key").build();
String response = model.generate("Hello");

// Spring AI 代码
String response = chatClient.call("Hello"); 

// 等效 LangChain4J 代码
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder().apiKey("key").build();
String response = model.generate("Hello");

注意：Agent 等高级功能需重构

LangChain4J → Spring AI ​

// LangChain4J RAG 示例
Retriever<TextSegment> retriever = embeddingStore.asRetriever();

// Spring AI 等效实现
VectorStore vectorStore = new PineconeVectorStore(...);
List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(request);

// LangChain4J RAG 示例
Retriever<TextSegment> retriever = embeddingStore.asRetriever();

// Spring AI 等效实现
VectorStore vectorStore = new PineconeVectorStore(...);
List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(request);

提示：Spring AI 的文档处理链较简单，复杂分块需自定义

最终建议 ​

• 选 Spring AI 如果：
  ✅ 深度依赖 Spring 生态 ✅ 快速验证项目 ✅ 标准 RAG/聊天需求
  慎用场景：复杂 Agent/定制工具链/非 Spring 应用

• 选 LangChain4J 如果：
  ✅ 需要生产级 Agent 系统 ✅ 高度定制 AI 流水线 ✅ 长期技术自主可控
  慎用场景：小型项目/无 Java 深度开发能力

混合架构提示：
大型系统可组合使用 —— 用 Spring AI 处理基础推理（如聊天接口），LangChain4J 实现复杂业务 Agent（如订单处理），通过消息队列（如 Kafka）连接两者。