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Spring AI 2.0 vs LangChain4j，怎么选？
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 主要内容：
在 Java 企业应用里接大语言模型，常见两条路线：一是原生融入 Spring 生态的 Spring AI，二是为 Java 从零设计的 LangChain4j。两者目标相近——降低对接模型、RAG、工具与智能体的成本——但哲学、版本基线与集成方式并不相同。本文从定位、技术栈、编程模型、RAG 与智能体、生态与选型等角度做一次横向梳理，并辅以架构示意与流程图，便于在真实项目里做决策。
1. 写在前面：为什么要放在一起比
Spring AI 与 LangChain4j 常被同时提及，是因为都在 JVM 上解决「如何把 LLM 接进业务系统」这一问题。但它们的出发点不同：Spring AI 是 Spring 官方项目，强调与 Spring Boot 配置、自动装配、可观测性、云原生一致的体验；LangChain4j 则是不绑定某一应用框架的类库，强调 Java 惯用法、多实现可替换、独立演进。把两者放在同一套维度下比较，不是要比出绝对优劣，而是帮你在团队栈、发布节奏、是否深度绑定 Spring上做出可辩护的选择。
2. 产品定位与历史脉络
Spring AI 2.0 将自身定位为 Spring 生态内构建 AI 应用的一层：统一抽象 Chat、嵌入、向量化存储与工具，并通过 Advisors 等模式把 RAG、记忆、限流、缓存等能力像「横切能力」一样插进调用链。2.x 与 Spring Boot 4.x、Spring Framework 7 及 Jakarta EE 11 基线对齐，属于「跟着 Spring 大版本走」的发布节奏，适合已深度使用 Spring 的企业。
LangChain4j 自描述为在 Java 中简化 LLM 集成的独立类库：提供从底层 ChatModel 到高阶 AI Services、RAG 管线、Agent 的完整工具箱，与 Quarkus、Spring Boot、Helidon、Micronaut 等均有一等集成，但并非其中任一框架的「子项目」。这带来灵活性：不打算全家桶升级 Spring 时，仍可采用 LangChain4j。
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