Spring AI、LangChain4j、AgentScope、Embabel，哪个AI框架更好？

前言

前阵子帮有位球友说，他们公司做技术评审时，遇到了一个特别典型的问题。

他们要做一个智能客服系统，团队里三个人吵得不可开交。

一个说用Spring AI，理由是“Spring官方出品，肯定稳”；

一个说用LangChain4j，理由是“生态最全，什么都能干”；

还有一个说用AgentScope，理由是“阿里内部验证过的，生产级”。

三个人说的都对，但三个人说的不是一回事。

因为这三个框架解决的根本不是同一个问题。

这就是Java AI框架选型最大的坑——你以为你在选“哪个更好”，实际上你在选“哪个更适合你的场景”。

而选型这件事，最怕的就是拿着功能列表比参数，比到最后发现选错了层。

今天这篇文章，我就把Java生态里主流的AI框架从头到尾给你拆解一遍。

不讲虚的，只讲一件事：每个框架站在哪一层，解决什么问题，什么时候该用它。

希望对你会有所帮助。

一、Java AI框架分几层？

很多人选型的时候，把Spring AI、LangChain4j、AgentScope、Embabel放在一起比，这本身就是错的。

它们不在同一层。

Rod Johnson在发布Embabel的时候，给了一个非常锋利的类比：

层级	类比	代表框架
底层基础设施	Servlet API	Spring AI / LangChain4j
高级应用框架	Spring MVC	Embabel

什么意思？

Spring AI和LangChain4j解决的是“怎么连上LLM、怎么管Embedding、怎么接向量库”这类管道问题。

Embabel解决的是“怎么让智能体在复杂业务流程里可靠、可解释、确定性地完成多步骤任务”这类编排问题。

两者是互补关系，不是竞争关系。

再往上，AgentScope解决的是“怎么让Agent在企业级分布式环境里长期稳定运行”的问题。

Solon AI解决的是“怎么在Java 8到Java 26的全版本范围内、在任意框架里嵌入AI能力”的问题。

一句话说清：选型的第一步不是“选哪个框架”，而是“搞清楚你需要哪一层的框架”。

二、一张图看懂Java AI框架的层级定位

这张图是整篇文章的骨架。

下面我逐层拆解。

三、第一层：底层基础设施

这一层解决的核心问题是：怎么把大模型、向量数据库、Embedding、工具调用这些基础能力，用Java的方式接进你的项目。

3.1 Spring AI 2.0：Spring官方答案

Spring AI 2.0.0 GA于2026年6月12日正式发布，基于Spring Boot 4.1和Spring Framework 7.0构建。

它最大的变化是什么？

Spring AI 1.x里，ChatClient和ChatModel的边界很模糊，很多人直接@Autowired ChatModel来用，工具调用、重试、内存管理全往里塞。

2.0把这个边界明确了：ChatClient是面向用户的高层API，内置Advisor链，日常业务开发用它；ChatModel是底层模型抽象，直接对接各厂商SDK，框架开发者才需要碰。

更关键的是工具调用的重构。

在1.x里，每个ChatModel实现都内嵌了自己的私有工具执行循环——OpenAI有一套、Ollama有一套、Anthropic有一套，代码重复、行为不一致、bug各不相同。

2.0把这些全干掉了，工具执行循环被提升到Advisor链里，统一处理。

// Spring AI 2.0的工具调用写法
String response = ChatClient.create(chatModel)
    .prompt("明天是星期几？")
    .tools(new DateTimeTools())
    .call()
    .content();

干净、简洁，工具调用、执行循环全部自动处理。

这个设计最优雅的地方在于：循环是可组合的。

Advisor链支持循环重入——工具调用Advisor可以重新进入下游链。同一套机制还可以用来做结构化输出的重试循环、评估循环等等。

什么时候用Spring AI？ 如果你的项目是Spring Boot 4.x，团队熟悉Spring生态，需要快速把AI能力接进现有系统——Spring AI是最顺滑的选择。

它的自动配置、依赖注入、可观测性，全是Spring那一套。

唯一的代价是Java版本要升到17+（2.0需要21+）。

3.2 LangChain4j：JVM上的AI工具箱

LangChain4j从2023年初开始发展，是目前Java生态里模型支持和向量存储支持最丰富的框架。

截至2026年9月，最新版本是1.19.0。

它和Spring AI的核心区别是什么？

一句话：Spring AI追求的是“集成效率”，LangChain4j追求的是“场景能力” 。

Spring AI胜在Spring生态原生集成，声明式@AiService、自动配置、Spring Boot Starter，全都有。

LangChain4j胜在功能丰富度和灵活度——支持30+模型开箱即用，向量库覆盖最广。

它的Agent机制更成熟，处理多步逻辑更稳。

// LangChain4j的声明式AI服务
interface Assistant {
    @SystemMessage("你是一个Java技术顾问，请用中文回答")
    String chat(@UserMessage String question);
}

Assistant assistant = AiServices.create(Assistant.class, model);
String answer = assistant.chat("什么是虚拟线程？");

什么时候用LangChain4j？

如果你需要最丰富的模型和向量存储支持，或者你的项目不是纯Spring（可能用Quarkus、Micronaut或纯Java），LangChain4j是最灵活的选择。

但你要忍受它不够简洁的写法，以及相对较高的学习和使用成本。

LangChain4j 1.19的一个重要变化是MCP协议进入稳定期。

2026年7月28日MCP发布新规范，Streamable HTTP变成无状态的，协议级session被删了，服务器不再靠session id记着谁是谁。

这意味着MCP的集成方式会更标准化。

3.3 Solon AI：全场景、全版本兼容

Solon AI是Solon项目的核心子项目之一，定位是全场景Java AI开发框架。

它最大的特点有两个：

第一，兼容Java 8到Java 26。

这在Java AI框架里非常罕见——Spring AI 2.0需要Java 21+，LangChain4j需要Java 17+。

第二，可以嵌入任意框架。

它不绑定Solon，可以无缝嵌入Spring Boot、Vert.x、Quarkus、JFinal。

// Solon AI的构建式API
ChatModel chatModel = ChatModel.of("http://127.0.0.1:11434/api/chat")
    .provider("ollama")
    .model("qwen2.5:1.5b")
    .build();

AssistantMessage result = chatModel.prompt("杭州今天天气怎么样？")
    .options(op -> op.toolAdd(new WeatherTools()))
    .call()
    .getMessage();

什么时候用Solon AI？

如果你的项目还在Java 8上运行，或者你需要一个“框架无关”的AI能力层——Solon AI是目前唯一的选择。

在Agent体系上，它提供了三级递进式的智能体架构：SimpleAgent、ReActAgent、TeamAgent。

四、第二层：Agent编排

这一层解决的核心问题是：当AI需要多步骤推理、工具调用、多Agent协作时，怎么让流程可控、可解释、可恢复。

4.1 Spring AI Alibaba：企业级多智能体与工作流编排

Spring AI Alibaba由Spring开源社区和Alibaba开源社区共同维护，2024年9月开源，目前GitHub Star数已超过10,000。

项目基于Spring AI构建，是阿里云通义系列模型及服务在Java AI应用开发领域的最佳实践。

它的核心定位是什么？

Spring AI Alibaba在Spring AI的基础上做了向上抽象和功能增强。

Spring AI提供AI应用的基础抽象——模型接入、函数调用、MCP、对话记忆、RAG、可观测。

Spring AI Alibaba在此基础上补充了Agent编排、Graph工作流引擎、MCP双端支持和企业级治理。

用一句话说清区别：Spring AI解决“怎么调用模型”，Spring AI Alibaba解决“怎么让多个Agent协同完成复杂业务流程”。

它的架构分为三层：

• Agent Framework以ReactAgent为核心，提供Agent开发框架；
• Graph是低级别的工作流和多代理协调框架，是Agent Framework的底层运行时基座；
• Augmented LLM以Spring AI的原子抽象为基础，提供模型、工具、MCP、向量存储等基础能力。

// Spring AI Alibaba创建Agent
DashScopeApi dashScopeApi = DashScopeApi.builder()
    .apiKey(System.getenv("AI_DASHSCOPE_API_KEY"))
    .build();
ChatModel chatModel = DashScopeChatModel.builder()
    .dashScopeApi(dashScopeApi)
    .build();

ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name("weather_agent")
    .model(chatModel)
    .instruction("You are a helpful weather forecast assistant.")
    .build();

agent.call("what is the weather in Hangzhou?");

Spring AI Alibaba 1.1.2.0版本带来了两个关键能力升级：

Agent Skills——ReactAgent集成了Agent Skills能力，支持以“技能”为单位做可复用指令与上下文的渐进式披露。系统提示中先只注入技能列表，模型在需要某技能时才加载完整内容，从而降低Token消耗、扩展能力规模。

多智能体并行执行——LlmRouting、Supervisor等模式既可路由到单一子智能体，也可一次选择多个子智能体并并行执行，便于做多领域并行查询与结果汇总。

什么时候用Spring AI Alibaba？

如果你的项目是Spring Boot，需要构建企业级多智能体系统或工作流编排——比如智能客服、审批流、数据管道——Spring AI Alibaba是目前最完整的选择。

它同时具备Spring生态的集成优势和阿里云基础设施的深度适配（通义千问、百炼、Higress AI网关、Nacos等）。

4.2 AgentScope Java 2.0：企业级分布式Agent底座

AgentScope Java 2.0于2026年6月正式发布，是阿里巴巴集团内部使用最广泛的智能体框架（Java & Python），在十余条核心业务线生产环境深度使用。

它的核心思路是什么？

基于ReActAgent推理内核，增加一个Harness工程化层。

开发者既可以继续使用轻量的ReAct循环，也可以按需启用Workspace、持久记忆、Session、Sandbox、Skill和Subagent等能力，将同一套Agent逻辑落地部署到企业级分布式服务中。

// AgentScope HarnessAgent
var agent = HarnessAgent.builder()
    .name("coder")
    .model("dashscope:qwen-max")
    .workspace(Paths.get(".agentscope/workspace"))
    .filesystem(new DockerFilesystemSpec())
    .isolationScope(IsolationScope.USER)
    .build();

agent.call(msg, RuntimeContext.builder()
    .sessionId("demo")
    .userId("alice")
    .build()).block();

AgentScope最核心的差异化能力是什么？

三个词：身份持续、上下文可控、状态可恢复。

工作区即Agent的人格和长期记忆，每轮自动注入；

上下文自动压缩，大工具结果自动落盘，ContextOverflow兜底重试；

同sessionId可跨进程恢复完整对话，沙箱状态可快照。

什么时候用AgentScope？

如果你要构建的是企业级多Agent系统，需要长期稳定运行、需要多租户隔离、需要工具调用权限管控——AgentScope是目前Java生态里最完整的选择。

4.3 Embabel：把“规划”从LLM手里抢回来

Embabel是Spring之父Rod Johnson打造的JVM原生智能体框架，2026年8月发布1.0.0 GA版本。

它解决的核心问题是什么？

用Rod Johnson自己的话说：“自从我创立Spring以来，从没这么确信一个新项目是必要的。”

Embabel的核心设计是引入GOAP（Goal-Oriented Action Planning）目标导向规划算法——一种传统上用于游戏AI的规划算法。

它不是按照脚本或预先连线的图来执行，而是为智能体提供一组可用的Action，每个Action带有前置条件与效果，规划器搜索满足目标的动作序列。

这跟其他框架最大的区别是什么？

规划不依赖LLM。

大部分AI Agent框架的规划步骤是让LLM来决定“下一步该做什么”。

但LLM是有幻觉的、是不确定的。Embabel把规划这件事交给确定性的GOAP算法——它根据Action的前置条件和效果计算最优路径，并说明为什么选择这条路径。

Embabel构建在Spring AI之上，直接吃Spring AI的模型连接能力，所以Spring AI生态里的@Tool、ChatClient那套你都能继续用。

什么时候用Embabel？

如果你的场景需要可解释、可审计、确定性的多步骤任务编排——比如金融合规、医疗决策、供应链调度——Embabel的GOAP规划比其他框架的LLM驱动规划更可靠。

五、一张表看懂所有框架的定位

框架	层级	核心定位	Java版本	框架依赖	最适合
Spring AI	基础设施	Spring生态AI抽象层	21+	强依赖Spring Boot	Spring Boot项目快速接入AI
LangChain4j	基础设施	JVM上的AI工具箱	17+	框架中立	需要丰富模型/向量库支持
Solon AI	基础设施	全场景AI开发框架	8-26	可嵌入任意框架	Java 8项目、框架无关场景
Spring AI Alibaba	Agent编排	企业级多智能体与工作流	17+	基于Spring AI	多Agent协作、工作流编排
AgentScope	Agent编排	企业级分布式Agent	17+	框架中立	多Agent协作、生产级部署
Embabel	Agent编排	确定性GOAP编排	17+	基于Spring AI	可审计、确定性的流程编排

六、选型的决策逻辑

看到这里，你应该已经发现了：没有“最好的框架”，只有“最匹配你场景的框架”。

我按常见的决策路径，给你梳理一下。

6.1 第一个问题：你的项目是什么技术栈？

6.2 第二个问题：你的场景需要什么？

6.3 三个关键判断

判断一：你的Java版本是多少？

如果还在Java 8或11上，Spring AI 2.0和LangChain4j都用不了。

Solon AI是唯一的选择。

判断二：你的项目是单体还是分布式？

如果是单体应用或简单微服务，Spring AI或LangChain4j足够了。

如果要做企业级多Agent分布式系统，Spring AI Alibaba或AgentScope的工程化层是刚需。

判断三：你的场景需要“确定性”吗？

如果你在金融、医疗、政务等需要审计和合规的场景，Embabel的GOAP规划比LLM驱动的规划更可靠——因为它的每一步决策都是可追溯、可解释的。

七、优缺点

Spring AI 2.0

优点：Spring官方出品，与Spring Boot 4.x深度集成；Advisor链设计优雅，工具调用可组合；自动配置、可观测性完善。

缺点：强依赖Spring Boot 4.x和Java 21+；不支持Java 8/11/17；非Spring项目使用不便。

适用场景：Spring Boot 4.x项目快速接入AI。

LangChain4j

优点：30+模型开箱即用，向量库覆盖最广；框架中立，可搭配任意Java框架；MCP协议支持成熟。

缺点：写法不够简洁，学习成本较高；版本迭代快，API稳定性不如Spring AI。

适用场景：需要丰富模型/向量库支持，或非Spring项目。

Solon AI

优点：唯一支持Java 8到Java 26的框架；可嵌入Spring Boot、Vert.x、Quarkus；三级Agent架构。

缺点：生态和社区规模不如Spring AI和LangChain4j；中文文档为主。

适用场景：Java 8/11项目，或需要框架无关的AI能力层。

Spring AI Alibaba

优点：Spring AI + 阿里云基础设施的完整组合；Agent Framework + Graph工作流引擎；Agent Skills支持，渐进式披露降低Token消耗；多智能体并行执行；深度适配通义千问、百炼、Higress AI网关、Nacos等。

缺点：相对较新（2024年9月开源），生态还在建设；主要面向Spring生态，非Spring项目使用不便。

适用场景：Spring Boot项目构建企业级多智能体系统、工作流编排。

AgentScope

优点：阿里十余条业务线生产验证；Harness工程化层提供Workspace、持久记忆、沙箱隔离、权限管控；分布式部署支持。

缺点：概念较多，学习曲线较陡；主要面向企业级场景，简单场景可能过度设计。

适用场景：企业级多Agent分布式系统。

Embabel

优点：GOAP确定性规划，不依赖LLM；可解释、可审计；构建在Spring AI之上，可直接复用。

缺点：核心用Kotlin编写（但Java完全兼容）；相对较新，生态还在建设。

适用场景：金融合规、医疗决策等需要确定性编排的场景。

八、写在最后

回到最初的问题：Java AI框架到底怎么选？

我的建议是三步走：

第一步：搞清楚你站在哪一层。

你是要“接入AI”（基础设施层），还是要“组织AI干活”（Agent编排层）？两个问题的答案完全不同。

第二步：搞清楚你的约束条件。

Java版本是什么？框架是什么？团队熟悉什么？数据合规要求是什么？把这些约束列出来，可选范围立刻缩小一半。

第三步：搞清楚你的核心场景。

RAG、多Agent协作、工作流编排、确定性编排、简单接入——每个场景匹配的框架不一样。

最忌讳的选型方式，是拿功能列表比参数。

“Spring AI有15个向量库，LangChain4j有30个，所以LangChain4j更好”——这种比较没有意义。

30个向量库你可能只用得上一个，多出来的15个只是负担。

真正该问的问题是：我的项目最需要什么能力，哪个框架在这个能力上最强？

选框架跟选工具一样，合适的才是最好的。

九、参考资源

• Spring AI官方文档：https://docs.spring.io/spring-ai
• LangChain4j官方文档：https://docs.langchain4j.dev
• Solon AI官方文档：https://solon.noear.org
• Spring AI Alibaba官方文档：https://java2ai.com
• Spring AI Alibaba GitHub：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba
• AgentScope Java官方文档：https://java.agentscope.io
• Embabel官方文档：https://docs.embabel.com