Spring AI：赋能 Java 开发者，拥抱生成式 AI 革命

引言

生成式人工智能（Generative AI）的浪潮，特别是大型语言模型（LLM）的兴起，正在通过自动化任务、增强用户体验和创造新的内容形式，深刻地改变着各个行业。这些模型能够生成与人类相媲美的文本、图像、音频和视频，其背后是海量数据的训练支撑。在当前 AI/ML（人工智能/机器学习）的开发领域，Python 凭借其丰富的库、成熟的生态系统以及在数据科学任务中的易用性，占据了绝对主导的地位。

在此背景下，Spring AI 应运而生，它是Spring团队的战略性举措，其目的是将生成式AI的强大能力带给广大的Java和Spring开发者社群。Spring AI的核心目标是将Spring生态系统的设计原则，如可移植性、模块化设计以及POJO（Plain Old Java Object）为中心的开发理念，应用于AI工程领域。其核心愿景是无缝连接企业数据和API与各种AI 模型。

Spring AI 的推出不仅仅是简单地增加一个新的AI框架，更是Spring团队确保Java在快速发展的AI驱动应用领域中保持其相关性和强大生命力的一项战略部署。考虑到Python在AI领域的主导地位，以及Spring在Java企业级应用中的核心地位，Spring AI致力于在成熟的Spring体系中引入AI来填补缺失的一环。这一举措的深层动机在于赋能已经熟悉Spring生态的开发者，使他们能够在AI时代继续发挥其技术优势。因此，Spring AI的推出和发展一定程度上保持了庞大的Java/Spring企业生态系统在新的AI时代的竞争力，也避免了企业在AI相关应用开发中完全转向于Python。

本文将系统性地介绍 Spring AI，深入探讨其发起背景、发展历程、核心功能，分析其在当前 LLM 开发格局中对 Java 开发者的影响和作用，并将其与 LangChain、LlamaIndex 等非 Java 框架以及 Langchain4j 等 Java 框架进行对比。

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Spring AI 的起源与演进：从概念到前沿

"为何选择 Spring AI"：项目背后的驱动力

Spring AI 的诞生源于多方面的考量和明确的目标：

• • 满足企业需求：Spring AI 致力于解决将 AI 与企业现有数据和 API 集成的核心挑战。这对于希望利用 AI 提升业务价值的企业至关重要。
• • 将 Spring 原则应用于 AI：项目的核心目标之一是将 Spring 成熟的设计哲学——可移植性、模块化设计、POJO 为中心的开发方式扩展到 AI 工程领域，使得 AI 开发对于已熟悉 Spring 的开发者而言更加自然和高效。
• • 打破 Python 在 AI 领域的垄断：Spring AI 坚信，下一波生成式 AI 应用将不仅仅局限于 Python 开发者，而是会普及到多种编程语言。
• • 无缝集成：Spring AI 追求与现有 Spring 生态系统（如 Spring Boot, Spring Data 等）的无缝集成，允许开发者利用他们已有的知识和代码库，平滑过渡到 AI 应用的开发。

里程碑之旅：关键发展阶段与版本亮点

Spring AI 自 2023 年启动以来，经历了一系列重要的里程碑版本，逐步完善其功能并迈向成熟：

• • 首次公开发布：版本 0.8.0 于 2024 年 2 月发布，标志着 Spring AI 正式进入公众视野。
• • 1.0.0-M1 - 2024年5月30日：引入了多项关键特性，包括 ChatClient 流式 API、结构化输出（Structured Output）、Advisors、In-Memory Conversational History、New & Updated AI Models 和向量存储支持，以及 Testcontainers 支持。此版本开始充实核心开发者体验和功能集。
• • 1.0.0-M2：重点增加了可观测性功能，利用 Micrometer 为核心组件（如 ChatClient, Advisors, 模型, 向量存储）提供度量和追踪支持。
• • 1.0.0-M4 - 2024年11月20日：带来了显著增强，包括支持 Amazon Bedrock Converse API（具备工具调用和多模态能力）、改进的 Tool Calling（模式配置、自定义响应处理、泛型输入类型、自动模式生成）、Kotlin 支持（类型安全 API）、高级和模块化 RAG（包含 DocumentCompressor, DocumentRanker, QueryRouter 等组件）、新的向量存储实现（Oracle Coherence, Azure Cosmos）以及大规模的文档结构重组。
• • 1.0.0-M6 - 2025年2月：持续从设计角度审视代码库；支持通过新的注解（@Tool, @ToolParam）和类（MethodToolCallback, FunctionToolCallback）以声明式、编程式和函数式方式定义工具；集成了新的模型上下文协议（MCP）Java SDK；增强了向量存储 API 。
• • 1.0.0-M7 - 2025年4月10日
  • • 重大的项目结构调整：从单体核心转变为专门的领域模块（如spring-ai-commons, spring-ai-model, spring-ai-vector-store等）
  • • 包结构重组：为了更好地反映领域职责，对类进行了迁移 。
  • • 新的和增强的模型集成：更新了对 Anthropic Claude（Claude 3.7 Sonnet模型，"思考"能力，工具 API 重命名）、Mistral AI（内容审核、自定义结构化输出）、Ollama（min_p参数、新模型）、Azure OpenAI 和 OpenAI 的支持 。
  • • 工具和多模态能力增强：引入ToolExecutionEligibilityPredicate接口，改进 MCP 工具处理，支持工具调用中Base64 图像 。
  • • 文档处理：增加了JSoup HTML 文档读取器 。
  • • 聊天记忆：增加了 JDBC 和 Neo4j 实现，并将 Cassandra 迁移到独立模块。
  • • RAG改进：在RetrievalAugmentationAdvisor中为查询增加了上下文支持。
  • • 开发者体验：更新了 Spring Boot 支持版本，改进了 AOT/Native Image 支持。
• • 1.0.0-M8 - 2025年4月30日
  • • 工具调用的不兼容变更：废弃的tools()方法被toolCallbacks()和toolNames()取代，以提高清晰度并避免歧义 。提供了 OpenRewrite 用于迁移。
  • • 聊天记忆增强：引入ChatMemoryRepository接口、MessageWindowChatMemory，改进了属性命名，支持InMemoryChatMemoryRepository和JdbcChatMemoryRepository。
  • • TemplateRenderer API：新的灵活 API 用于提示模板化（例如StTemplateRenderer, NoOpTemplateRenderer），已集成到ChatClient中。
  • • 增强的MCP工具回调配置 。
  • • 新增提示工程模式文档 。
  • • 向量存储更新：支持 Cosmos DB Entra ID，修复了 Cassandra 相关问题 。
  • • ChatClient更新：AdvisedRequest/Response被ChatClientRequest/Response取代 。
• • 通往正式版（GA）之路：M7 被认为是 RC1 和 GA 之前的最后一个里程碑版本 ，随后发布的 M8 进一步进行了完善。里程碑版本的快速迭代表明项目正积极开发，迈向稳定的 1.0 版本。

Spring AI 里程碑版本（从 M1 到 M8）的快速迭代和功能丰富性，清晰地展示了一个高度敏捷的开发过程，以及 Spring 生态 致力于迅速将 Spring AI 打造成 Java 开发者在 AI 领域中成熟且全面的框架的坚定决心。回顾其发展历程，从 2024 年 2 月的 0.8.0 版本到 2025 年 4 月的 M8 版本，每个里程碑都带来了实质性的新功能和架构改进，例如 M2 的可观测性，M4 的 Bedrock、Kotlin 和 模块化RAG支持，M7 的项目结构重组，以及 M8 在工具调用、聊天记忆和模板渲染方面的革新。这一系列紧锣密鼓、功能密集的开发周期，不仅反映了 AI 领域本身的动态特性，也表明 Spring AI 正采取一种深思熟虑且积极的策略，旨在短期内实现与更成熟（通常是Python）框架的功能对等，并为庞大的 Spring 企业用户群提供一个强大的解决方案。

此外，M7 版本中向模块化架构的转变，是 Spring AI 迈向生产就绪的 1.0 版本的一个关键标志。早期框架为了快速原型验证，往往采用单体结构。M7 明确引入了重大的项目重构，将核心功能拆分为专门的领域模块。这样做的好处显而易见：最大限度地降低了传递性依赖带来的冲突风险，并实现了更清晰的关注点分离。这些优势对于企业级应用至关重要，因为在这些场景中，部署规模、稳定性及可维护性是核心考量。因此，这种结构调整清楚地表明，Spring AI 正从实验阶段演进到专注于企业级生产就绪和长期可维护性的阶段，为稳定的 GA 版本铺平了道路。

Spring AI 的核心能力与架构

基本原则

Spring AI 的设计和实现遵循了 Spring 生态一贯的核心原则，即为 Java 开发者提供熟悉且高效的 AI 开发体验：

• • 可移植性与模块化：核心设计目标之一是允许开发者轻松切换不同的 AI 提供商和组件。M7 版本的项目结构重组进一步强化了模块化特性，工程上可以根据业务需求进行功能模块的按需引入。
• • POJO为中心的设计：提倡使用简单 Java 对象（POJO）作为应用程序的构建块，这与标准的 Spring 实践保持一致，降低了学习门槛 。
• • Spring Boot 深度集成：通过自动配置和启动器（Starters）为模型和向量存储提供支持，使得通过start.spring.io进行项目初始化和配置变得非常简单和便捷。

对多样化 LLM 和模型类型的全面支持

Spring AI 致力于提供广泛的 AI 模型支持，确保开发者可以灵活选择最适合其需求的模型：

• • LLM 提供商支持：包括 Anthropic、OpenAI、Microsoft Azure、Amazon Bedrock（及其Converse API）、Google（Vertex AI, Gemini）、Ollama、Mistral AI 等主流和新兴的 LLM 提供商 。
• • 支持的模型类型：涵盖聊天补全（Chat Completion）、嵌入（Embedding）、文本转图像（Text to Image）、音频转录（Audio Transcription）、文本转语音（Text to Speech）以及内容审核（Moderation）等多种 AI 能力。
• • 可移植 API：为不同的 AI 提供商提供了一致的 API 接口，支持同步和流式两种交互方式，并且允许访问特定于模型的功能。

统一的向量存储 API

在构建基于检索增强生成（RAG）等 AI 应用时，向量数据库扮演着至关重要的角色，Spring AI 提供了强大的支持：

• • 向量存储支持：集成了众多主流向量数据库，如 Apache Cassandra, Azure Vector Search, Chroma, Milvus, MongoDB Atlas, Neo4j, Oracle, PostgreSQL/PGVector, PineCone, Qdrant, Redis, Weaviate, MariaDB, OpenSearch, Oracle Coherence, Azure Cosmos。
• • 可移植 API：提供了跨向量存储的一致性 API，包括一个新颖的类 SQL 元数据过滤 API，简化了数据检索和筛选操作。
• • 构建器模式：为了简化初始化过程，为某些向量存储（如Chroma）和组件（如TokenTextSplitter）提供了构建器模式。

核心抽象与接口

Spring AI 通过一系列精心设计的抽象和接口，为开发者提供了与 AI 模型和服务交互的规范方式：

• • AiClient (早期抽象)：这是一个接口，曾有针对 OpenAI 和 Azure OpenAI 的实现，提供generate(String message)和generate(Prompt prompt)等方法 。
• • ChatClient：一个流式 API，用于与 AI 聊天模型进行通信，其风格与 Spring 开发者熟悉的WebClient和RestClient类似 。M8 版本更新后，ChatClient开始使用ChatClientRequest和ChatClientResponse。
• • Prompt：代表一个参数化的Message对象列表，是与模型交互的输入单元 。
• • Message：一个接口，定义了消息内容（getContent()）、属性（getProperties()）和消息类型（getMessageType()）。
• • AiResponse (早期抽象)：包含一个Generation对象列表，代表 AI 模型的响应 。
• • Generation (早期抽象)：持有生成的文本内容和相关的元数据信息 。

提示、模板与结构化输出

有效的 prompt 工程是发挥 LLM 能力的关键，Spring AI 提供了相应工具来简化这一过程：

• • 提示模板 (Prompt Templates)：允许预先定义提示结构，并在运行时替换其中的关键字。模板可以直接从资源文件中加载，便于管理和复用。
• • TemplateRenderer API (M8新增)：这是一个灵活的新 API，用于提示模板的渲染（例如StTemplateRenderer, NoOpTemplateRenderer），并已集成到ChatClient中，简化了模板化操作 。
• • 结构化输出 (Structured Outputs)：支持将 AI 模型的输出直接映射到 POJO，这有助于模型理解期望的输出格式，并简化了后续的数据处理。

函数调用与工具集成

为了让 AI 应用能够与外部世界交互并执行具体任务，Spring AI 引入了强大的函数调用（现称为工具调用）能力：

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• • 允许模型请求执行客户端的工具和函数，以便访问实时信息或执行特定操作。
• • M4 版本改进了 FunctionCallback 构建器，支持 java.util.Function、Supplier、Consumer、BiFunction<I, ToolContext, O> 接口以及方法调用。
• • M6 版本引入了 @Tool 和 @ToolParam 注解，以及 MethodToolCallback 和 FunctionToolCallback 类，进一步规范了工具的定义和使用。
• • M7 版本为了保持一致性，将与函数相关的 API 重命名为与工具相关的 API（例如，在 Anthropic Claude 集成中），并引入了 ToolExecutionEligibilityPredicate 接口。
• • M8 版本带来了破坏性变更，用更清晰的 toolCallbacks() 和 toolNames() 方法取代了已废弃的 tools() 方法，以避免歧义。

检索增强生成 (RAG)

RAG 是提升 LLM 回答相关性和准确性的关键技术，Spring AI 对此提供了全面的支持：

• • 文档注入 ETL 框架：为 RAG 的数据工程方面提供支持，简化数据准备流程。
• • 高级和模块化 RAG (M4)：包含了如 QueryTransformer、QueryExpander、QueryRouter、DocumentRetriever、DocumentJoiner、DocumentCompressor、DocumentRanker、DocumentSelector、QueryAugmenter 和 RetrievalAugmentationAdvisor 等可组合组件。
• • RAG 改进 (M7)：在 RetrievalAugmentationAdvisor 中为查询增加了上下文支持，进一步提升了检索效果。
• • 文档读取器 (Document Readers)：支持多种文档格式，如 PDF、Markdown、Word、HTML 等，M7 版本新增了 JSoup HTML 读取器。

持久化对话：聊天记忆管理

为了构建能够进行连贯对话的 AI 应用，Spring AI 提供了聊天记忆管理：

• • M1 版本引入了内存中对话历史记录功能。
• • M7 版本增加了 JDBC 和 Neo4j 的聊天记忆实现，并将 Cassandra 的实现迁移到了其独立的模块中。
• • M8 版本通过引入 ChatMemoryRepository 接口（支持 InMemoryChatMemoryRepository、JdbcChatMemoryRepository）和 MessageWindowChatMemory 实现，进一步增强了聊天记忆管理能力。

关注开发者的特性

Spring AI 不仅关注核心 AI 能力的集成，同样重视提升开发者的使用体验：

• • 可观测性 (M2 及之后版本)：通过 Micrometer 为 AI 相关操作（如 ChatClient、Advisors、模型、向量存储）提供度量和追踪，帮助开发者洞察应用行为，度量指标包括令牌使用情况等。
• • AI 模型评估：提供实用工具，帮助评估生成内容的质量，并防范模型产生幻觉（不准确或虚构的回答）。
• • Advisors API：封装了常见的生成式 AI 模式，转换与 LLM 之间传输的数据，并提供跨不同模型和用例的可移植性。
• • Kotlin 支持 (M4 及之后版本)：提供惯用的 Kotlin 扩展和类型安全的 API，方便 Kotlin 开发者使用。
• • 模块化项目结构 (M7 及之后版本)：减少了依赖足迹，实现了更清晰的关注点分离，提升了项目的可维护性。
• • 错误处理：对特定提供商的错误进行了抽象，例如 OpenAiHttpException，简化了错误处理逻辑。

Spring AI 对多样化 LLM、向量数据库和模型类型的迅速扩展支持，结合其可移植的 API 设计，战略性地将其定位为 Java 领域的一个多功能"元框架"。这种设计使得企业能够在不被特定 AI 提供商锁定的前提下，依然能够利用熟悉的 Spring 生态系统。具体来看，Spring AI 支持包括 OpenAI、Google、Anthropic、Azure、Ollama、Deepseek 在内的众多 LLM 提供商，以及 Chroma、Milvus、Pinecone、PGVector 等多种向量数据库。其核心设计原则之一便是跨这些提供商的"可移植性"。通过提供一致的 API，开发者可以以最小的代码改动（通常仅需更改依赖）在不同实现之间切换。因此，Spring AI 扮演了一个抽象层的角色，将应用逻辑与具体的 AI 服务实现解耦。这赋予了开发者和企业根据成本、性能或特性选择或切换 AI/向量数据库提供商的灵活性，同时保持在 Spring 开发范式之内。

RAG（检索增强生成）和工具/函数调用等功能的演进，清晰地表明 Spring AI 不仅仅追求基础的集成，更在积极地吸收和转化来自更广泛 AI 社区的复杂模式和前沿研究，并将其适配到 Java/Spring 的特定语境中。最初的 Spring AI 版本提及了对 RAG 和函数调用的支持。随后，M4 版本引入了"高级和模块化 RAG"，明确参考了相关研究论文，并将 RAG 分解为可组合的组件。函数调用功能也历经迭代：M4 改进了构建器，M6 引入了新的注解和回调类，M7 为了保持一致性重命名了 API，M8 则为了清晰性优化了方法签名。这些发展轨迹显示，Spring AI 正在紧跟 AI 领域的先进理念，并且不满足于仅提供表层集成，而是积极致力于为企业级 Java 开发提供这些高级模式的强大、灵活且稳健的实现。

ChatClient API 的引入和持续优化，以及新的TemplateRenderer和结构化输出等功能，共同突显了 Spring AI 对开发者体验的高度重视。其目标是使复杂的 AI 交互对于习惯了Spring流式 API 的Java开发者而言更加直观和类型安全。ChatClient提供了类似于WebClient和RestClient的流式 API，这些是Spring开发者非常熟悉的模式。将输出结构化为POJO简化了数据处理。M8 中新的TemplateRendererAPI 为管理提示提供了灵活且一致的方式。此外，对Kotlin的支持进一步增强了 Spring AI 框架内Kotlin用户的类型安全性和代码简洁性。综合来看，这些特性旨在减少通常与 AI 模型交互相关的样板代码和复杂性，使开发过程更符合现有的Spring 实践，从而提高整体开发效率和代码质量。

重塑 LLM 时代 Java 开发者的格局

利用熟悉度：无缝集成的力量

对于广大的 Spring 开发者而言，Spring AI 最显著的优势在于其与现有生态系统的深度融合和一致性体验。它并非一个需要从头学习的全新范式，而是巧妙地扩展了开发者已有的知识体系。Spring AI 的设计沿用了 Spring 开发者所熟知的核心概念，如依赖注入、注解驱动以及清晰的抽象，这些与 Spring Data 等框架的理念一脉相承。这种一致性意味着开发者可以迅速投入 AI 功能的开发，而无需彻底改变其固有的应用开发思维模式。

与某些需要复杂配置或工作流设置的工具不同，Spring AI 能够轻松地融入现有的代码库，允许开发者复用已有的 Bean、服务和仓库（Repositories）。它不是一个外挂式的 AI 平台，而是直接与开发者精心构建的业务逻辑和企业服务相集成，充分利用了企业在 Spring 生态系统上的已有投资。相较于其他 AI 集成方法，这种方式显著降低了学习曲线，使得 AI 技术的引入更加平滑自然。

为 Java 企业应用普及 AI 技术

Spring AI 专注于简化企业级应用的 AI 操作，尤其适合那些需要在其业务应用中添加直接 AI 功能（如文本生成、嵌入表示和函数调用）的开发者。它提供了一种结构化和标准化的方法来处理 AI 模型，从而简化了 AI 驱动应用的开发、部署和管理流程。通过连接企业数据、API 和 AI 能力，Spring AI 能够催生出如虚拟助手、文本摘要、智能搜索建议等 AI 驱动的解决方案，从而增强下一代应用的智能水平。

Java 在 AI 世界中的地位：为何 Spring AI 引人注目

Spring AI 的出现，有力地回应了生成式 AI 应用将跨越多种编程语言，而非仅仅局限于 Python 的趋势。对于那些已经在 Java 和 Spring 生态系统上进行了大量投入的企业而言，Spring AI 提供了一个极具吸引力的强大替代方案。它使得这些企业能够充分利用其现有的 Java 人才储备来进行 AI 应用的开发，而无需大规模转向新的技术栈。

Java 在企业 AI 中的优势

在企业级 AI 应用场景中，选择 Java 结合 Spring AI 可能带来多重优势：

• • 性能：一旦应用成熟，Java 虚拟机（JVM）能够为计算密集型任务提供强大的性能支持。
• • 可伸缩性：Java 和 Spring 在构建高度可伸缩的企业级系统方面拥有绝对的优势。Spring AI 同时支持基于云的 AI 模型和本地部署方案，满足不同场景的需求。
• • 可维护性：Java 的静态类型特性和强大的工具链有助于提升大型复杂 AI 应用的可维护性。
• • 安全性与配置管理：Spring AI 内置了安全特性，用于管理 API 密钥、处理身份验证以及在与 AI 模型交互时确保数据安全。数据隐私和合规性（如 GDPR）至关重要，Spring AI 可以作为合规架构的一部分，帮助企业满足这些要求。
• • 降低运维复杂度：对于主要使用 Java 的企业而言，Spring AI 有助于整合技术栈，降低运维的复杂性。

Spring AI 最核心是其对现有 Spring/Java 企业生态系统来说，采纳 AI 技术的门槛会大大降低。在整个 JAVA 应用生态领域，Spring 技术栈家族已经成了企业应用框架上的事实标准。企业在拥抱 AI 技术时，为了使得现有技术体系的快速切入和融合，会更加倾向与现有技术体系一致的框架。Spring AI 为这些企业及其开发者提供了一条自然且干扰更小的路径来构建 AI 驱动的应用，这一定程度上利于加速 AI 技术在 JAVA 技术栈体系市场中的整合。

通过赋能 JAVA 开发者构建复杂的 AI 应用，Spring AI 不仅在 Java 世界内普及了 AI 开发，也巩固了 Java 作为现代 AI 领域一流公民的地位，有力地挑战了 Python 在 AI 应用开发中独占鳌头的传统观念。Spring AI 提升了 Java 在 AI 时代的角色，使其成为端到端 AI 应用开发的一个可行且具吸引力的选项，尤其是在 Java 已广泛应用的企业环境中。

Spring AI 在全球 LLM 框架竞技场中的比较分析

在当前以 Python 为主导的 LLM 开发环境中，Spring AI 的出现为 Java 开发者提供了新的选择。为了更清晰地理解 Spring AI 的定位，有必要将其与主流的 Python 框架以及 Java 生态中的其他类似框架进行比较。

Spring AI vs. Python 巨头 (LangChain & LlamaIndex)

LangChain (Python)

• • 理念与核心优势：LangChain 是一个多功能框架，旨在简化由 LLM 驱动的应用开发，覆盖从开发、生产化到部署的整个生命周期。它以其模块化组件（模型、提示、链、代理、记忆、索引）、灵活性和广泛的集成而闻名。LangGraph 作为其扩展，用于构建有状态的多参与者应用。
• • RAG 与代理：在 RAG 和代理方面能力强大，通过链（Chains）来序列化调用，通过代理（Agents）进行决策制定。支持代理式 RAG（Agentic RAG）。
• • 模型/向量数据库支持：集成了数百个 LLM、嵌入模型和向量存储的提供商。
• • 生态与社区：拥有非常庞大且活跃的社区（GitHub 星标超 10 万，贡献者超 4 千，月下载量超 2000 万）。
• • 潜在不足：由于集成众多且变化迅速，可能存在一定的复杂性和陡峭的学习曲线，以及潜在的破坏性变更风险。

LlamaIndex (Python)

• • 理念与核心优势：LlamaIndex 是一个数据框架，专注于连接自定义数据源与 LLM，尤其擅长构建上下文增强的 LLM 应用，特别是 RAG。其核心在于数据摄取、数据索引（向量存储、知识图谱）和查询引擎（检索、合成）。提供 LlamaCloud 作为企业知识管理平台，LlamaParse 用于文档解析。
• • RAG 与代理：在 RAG 方面表现卓越，优化了文档检索。支持数据代理（Data Agents）进行自动化搜索/检索和 API 调用。
• • 模型/向量数据库支持：LlamaHub 上提供了广泛的数据连接器（超过 350 个数据源和向量数据库）。原生支持 OpenAI 集成。
• • 生态与社区：社区庞大且持续增长（Python 主仓库 GitHub 星标超 4.14 万，贡献者超 1300，月下载量超 280 万）。
• • 潜在不足：部分企业级特性（如安全性、可视化开发）可能依赖商业版本，存在对高级功能的供应商依赖风险，以及框架本身的复杂性。

Spring AI 的定位

• • Spring AI 从 LangChain 和 LlamaIndex 等项目中汲取灵感，但它并 不是 这些项目的直接移植。
• • 其核心目标是为 Java 开发者提供一种 Spring 原生的体验，充分利用现有的 Spring 生态系统。
• • 相较于追求极致的工作流复杂性，Spring AI 在初期更侧重于为常见的 AI 任务提供企业级的简洁性。
• • 与 Python 巨头相比，Spring AI 相对较新，社区规模较小但正在成长（Spring AI 主仓库 GitHub 星标约 5 千，贡献者约 286 名）。

决策指南：如果团队以 Java/Spring 为中心，需要与现有 Spring 企业应用深度集成，并偏好 Spring 惯用风格的开发方式，那么 Spring AI 是理想选择。如果团队已具备 Python 技术优势，或者需要 Spring AI 尚未提供的尖端功能，那么 Python 框架凭借其成熟度和更大的生态系统可能更为合适。

表 1：Spring AI、LangChain、LlamaIndex 对比概览

Spring AI vs. Langchain4j (Java 领域的同伴)

Langchain4j

• • 理念与核心优势：旨在成为 LangChain 的 Java 版本，为 Java 应用集成 LLM 提供工具。它提供统一的 API 用于访问 LLM 提供商和嵌入存储，拥有全面的工具箱（提示模板、聊天记忆、函数调用、RAG、代理），并包含大量示例。支持低级别和高级别（AI Services）的抽象。
• • RAG 与代理：提供全面的 RAG 支持（数据摄取、检索、重排序）和对代理的支持。
• • 模型/向量数据库支持：支持超过 15 个 LLM 提供商、20 个嵌入存储和 15 个嵌入模型。
• • 生态与集成：与 Spring Boot 和 Quarkus 集成。其核心抽象位于 langchain4j-core 模块，主模块 langchain4j 包含工具，另有众多 langchain4j-{integration} 模块。
• • Langchain4j 的突出优势：易于切换提供商，与 Web 技术（Java、Quarkus、Spring Boot）无缝集成，对于某些 Java 应用可能比 Python 具有更好的性能，在 Java 生态系统内代码复用性高，灵活性强，拥有活跃社区。

Spring AI 的差异化优势

• • 更深度的 Spring 生态集成：Spring AI 由 Spring 团队为 Spring 生态系统构建。其集成是原生的、基础性的，而非简单的附加。它更深入地利用了核心 Spring 模式（如依赖注入、AOP、Boot 启动器）。
• • 通过 Spring 实现企业级专注：继承了 Spring 的企业级特性、可伸缩性和部署模式。
• • 可观测性：通过 Micrometer 内置了强大的可观测性功能。

共同目标：两者都致力于为 Java 开发者提供 LLM 能力，为以 Python 为中心的开发模式提供替代方案。

决策指南：如果项目深度依赖 Spring 生态系统，并希望获得最无缝、最原生的体验，Spring AI 是首选。如果需要一个更独立的 Java LLM 库，能够集成到各种 Java 应用（包括 Spring Boot 和 Quarkus），并且可能提供更广泛的、类似 LangChain 的直接抽象，那么 Langchain4j 是一个强有力的竞争者。

表 2：Java LLM 框架一览：Spring AI vs. Langchain4j

尽管 Spring AI 和 Langchain4j都致力于将LLM的能力引入Java领域，但 Spring AI 的战略优势在于其与广阔Spring生态系统的原生且深度的集成，这使其成为现有Spring技术栈企业的更自然选择。Langchain4j则将自身定位为一个更通用的JavaLLM库，提供了包括Spring Boot在内的多种集成方式。具体而言，Spring AI 由Spring团队开发，其核心根植于Spring原则。而Langchain4j提供了Spring Boot和Quarkus的集成方案。Spring AI 的自动配置、启动器（Starters）以及与Spring Data模式的对齐等特性，为Spring开发者营造了一种更为内嵌和无缝的体验。相比之下，Langchain4j通过核心模块和独立的集成模块的结构，显示出其设计首先着眼于更广泛的Java适用性，然后在此基础上添加对特定框架的支持。因此，对于已经高度依赖Spring的企业来说，Spring AI 提供了一条更具凝聚力和集成性的 AI 采纳路径。而对于那些可能并非以Spring为中心，或者偏好更独立LLM库的Java项目，Langchain4j 则提供了灵活性。

目前，由于其发展成熟度和 Python在 AI 领域的主导地位，Python框架（如LangChain、LlamaIndex）在功能的广度、尖端研究的实现速度以及社区规模方面仍处于领先地位。Spring AI 和Langchain4j正在为Java开发者迅速追赶，但它们所服务的生态系统更侧重于稳定性、企业级集成以及利用现有的Java专业知识。LangChain和LlamaIndex拥有显著更大的GitHub社区（星标数、贡献者数量、下载量），远超 Spring AI 和Langchain4j。新的 AI 研究成果往往首先在Python框架中得到实现。Spring AI 和Langchain4j明确的目标是将这些能力引入Java。Spring AI 的重点在于无缝的Spring集成和企业应用的简洁性，而Langchain4j则专注于提供一个具有广泛集成的Java替代方案。因此，在Python和Java框架之间的选择，往往涉及到在Python的前沿特性和庞大社区与Java框架所能提供的利用现有Java基础设施、人才以及企业级稳定性和集成度之间的权衡。Spring AI 和Langchain4j正在使Java 成为后者更可行的选项。

Spring AI 的未来展望：发展方向与总结思考

近期版本揭示的新兴趋势

Java MCP Client Architecture

Java MCP Client Architecture

从 Spring AI 最近的里程碑版本中，可以观察到一些清晰的发展趋势，这些趋势预示着框架未来的演进方向：

• • 高级 RAG 能力：模块化 RAG 组件的引入以及持续的改进，表明 Spring AI 将继续致力于增强知识密集型应用的能力。
• • 增强的模块化：M7 版本的项目结构重组指向一个更灵活、更易于维护的框架，允许开发者按需选择和组合组件。
• • 强化的工具支持与类代理能力：函数/工具调用功能的不断完善以及与 MCP 的集成，预示着向更复杂的代理行为迈进。
• • 多模态支持：对视觉能力的支持（例如 M4 版本中的 Bedrock Converse）以及在工具调用中处理 Base64 图像（M7 版本），显示出框架正从纯文本交互扩展到更丰富的多媒体交互。
• • 开发者体验：持续关注 Kotlin 支持、AOT/Native Image 优化以及提供全面的文档。

未来路线图展望 (基于趋势的推测)

基于已观察到的趋势，可以推测 Spring AI 未来可能的路线图包括：

• • 进一步成熟 RAG 特性，可能会提供更多预构建的策略和评估工具。
• • 更复杂的代理框架和编排能力。
• • 更广泛和深入地支持各种 AI 模型提供商及其最新特性。
• • 在 Spring 生态系统内增强对 MLOps（机器学习运维）方面的工具支持（例如模型管理、部署）。
• • 与其他 Spring 项目更紧密地集成，以支持端到端的 AI 应用开发。

对 Spring AI 价值定位的最终反思

经过对 Spring AI 的深入观察，我认为其核心价值可以更接地气地理解为：

作为 Spring 生态的 AI 引擎，Spring AI 最大的优势在于让 Java 开发者能用自己熟悉的方式构建智能应用。这就像给 Java 工程师配了把 AI 瑞士军刀——既保留 Spring 框架原有的开发手感，又新增了应对 AI 时代的工具组合。

具体来说，它解决了几个关键问题：

1. 1. 企业级 AI 的落地难题：不是简单对接几个 AI 接口，而是能基于企业真实数据进行推理决策，像 M4 版本推出的模块化 RAG 功能，让知识管理系统真正 "活" 起来
2. 2. 复杂系统的驾驭能力：通过持续迭代的工具调用体系（从 M4 到 M8 版本不断进化），开发者现在能像搭积木一样构建能自主行动的 AI 代理，而不仅是做个聊天机器人
3. 3. 技术迭代的焦虑缓解：每当 AI 领域有新突破（比如 Claude 3 模型或 Bedrock 多模态），Spring AI 总能快速跟上（像 M7 适配 Claude 3 只用了三周），让 Java 技术栈不再担心落后

Spring AI 始终保持着 Spring 特有的工程美学：通过 M7 版本实现的模块化重构，把 AI 系统开发的复杂度封装成可维护的组件。就像当年 Spring Boot 简化微服务开发那样，现在它正为 AI 应用定义新的工程标准。

此外，Spring AI 的迭代节奏（每年多个里程碑版本）透露出清晰的战略意图：既要保持对前沿技术的敏感度，又要守住企业级开发的底线。这种平衡术让它既不像研究型框架那样激进，又比传统企业框架更富探索精神。

总的来说，Spring AI 正在做的事，很像当年 Spring Framework 对 Java EE 的革新——不是简单集成现有技术，而是通过工程化创新，让 Java 生态在 AI 时代继续成为企业级开发的首选。当你在 Spring 项目里流畅地调用 AI 能力时，背后是设计团队对开发者体验的深度理解：用约定优于配置的思路，把 AI 的复杂性转化为可维护的代码。