Java程序员转型AI开发：Spring AI、Langchain4J与JBoltAI的全面对比

Java 程序员转型 AI 开发：Spring AI、Langchain4J 与 JBoltAI 的全面对比

在 AIGS（AI 生成服务）迅猛发展，以及信息化系统、数智化改造进程不断加快的当下，Java 程序员迎来了向 AI 开发领域转型的良好契机。而在 Java 开发领域，有几款 AI 应用开发框架备受关注，如 Spring AI、Langchain4J 与 JBoltAI。接下来，让我们从 Java 程序员转型的角度，对这几款框架进行全面对比。

一、Spring AI

功能特性

Spring AI 作为 Spring 家族的一员，继承了 Spring Boot 微服务架构的优势，这使得开发者能够快速构建可扩展的 AI 应用程序。其内置了高效的模型训练机制，并且支持分布式训练，大大缩短了模型的迭代周期。在推理方面，它提供了灵活的推理引擎配置选项，能够适配不同场景的性能需求，同时对多种硬件加速器也有着良好的支持。

对 Java 程序员转型的优势

对于熟悉 Spring 生态的 Java 程序员来说，Spring AI 的上手难度较低。因为它与 Spring 项目能够深度集成，在扩展方面表现出色。这意味着在转型过程中，可以简化与现有 Spring 项目以及第三方库的集成流程，从而降低学习成本，快速上手开发 AI 应用。

面临的挑战

目前 Spring AI 的功能仍在持续发展和完善中。自 0.36 版本起，它要求使用 Java 17 及以上版本，不再兼容 Java 8。这对于一些仍在使用 Java 8 的项目团队而言，可能需要先进行 Java 版本的升级，增加了转型的复杂性。另外，作为开源免费框架，在企业级应用的深度集成和稳定性方面，相较于一些收费框架可能稍显不足。而且在需要商业级技术支持和定制化服务时，可能无法及时有效地提供帮助。

二、Langchain4J

功能特性

Langchain4J 支持多种 LLM（大语言模型）和嵌入存储，能够适配多样化的场景需求。通过其统一的 API 接口，可以与其他编程语言以及 LLM 服务实现无缝对接，打破了语言之间的壁垒，这对于涉及多语言项目协作开发的场景非常友好。此外，它特别强调异步编程支持，在处理大规模数据集时，能够优化任务调度效率，显著提升系统的响应速度。

对 Java 程序员转型的优势

Langchain4J 拥有一个较为活跃的开源社区，社区成员反馈迅速。这对于转型中的 Java 程序员来说非常有帮助，因为在遇到问题时，可以快速从社区获取解决方案。同时，社区也推动了新特性的快速迭代以及技术文档的完善更新，方便开发者学习和使用新功能。

面临的挑战

和 Spring AI 类似，Langchain4J 也是开源免费框架。在企业级应用场景中，其稳定性和深度集成能力可能不如一些收费框架。在商业技术支持和定制化服务方面，开源框架的局限性也较为明显，可能无法满足企业复杂的业务需求。另外，虽然它提供了丰富的功能，但对于刚接触 AI 开发的 Java 程序员来说，其复杂的配置和使用方式可能需要花费一定时间去学习和掌握。

三、JBoltAI

功能特性

JBoltAI 作为一款专为 Java 企业级打造的 AI 数智化应用极速开发框架，核心目标在于助力 Java 系统迅速接入大模型能力，并高效开发具备 AI 功能的模块。在模型接入上，它广泛支持国内外多种主流大模型，轻松满足不同场景下的生成需求。其内部集成了 RAG（检索增强生成）、思维链、Agent 工具箱等数十项关键支撑能力，为构建复杂且智能的 AI 应用提供坚实基础。同时，JBoltAI 在利用 AI 进行系统改造方面成果卓越，拥有国内领先的 AIGS（AI Generate Service）解决方案，涵盖智能表单、智能搜索、智能对话、智能文档等多领域应用，切实帮助企业将 AI 深度融入现有系统 。

版本优势

• JFinal 版本：功能成熟，提供企业级开发模块与 “开箱即用” 全栈方案，适用于传统业务及 AI 应用开发。除 AI 开发能力外，内置 JBolt 企业级开发框架，涵盖用户权限管理、基础管理模块、代码生成器与可视化设计器，助力快速开发传统软件及 AI 应用。面向 JFinal 技术栈开发者，高度集成 JFinal 框架，降低开发门槛，依需求定制 。
• Spring Boot 版本：官网案例中心案例丰富。专注 AI 应用开发场景，支持轻量化 AI 能力扩展，可集成于任何 Spring Boot + Vue 框架。服务 Spring Boot 技术生态开发者，深度融入该生态，灵活对接主流开源组件。

两版本独立发展又相互借鉴，专注各自技术生态，为开发者提供高效 AI 应用开发能力 。

对 Java 程序员转型的优势

• 降低开发门槛：JBoltAI 通过低代码开发平台与可视化配置界面，大幅降低开发难度。无深厚 AI 算法基础的开发者，也能经简单配置与少量代码搭建 AI 应用。同时，其教程体系完备，视频教程直观展示开发流程，配套文档深入解析功能模块，满足不同阶段学习需求。
• 丰富的企业级功能：其提供的多种企业级功能，如与现有信息化系统的无缝集成以及对微服务架构的支持，对于有企业项目开发经验的 Java 程序员来说，能够更好地将 AI 技术融入到实际企业业务场景中，实现系统的平滑升级改造。这在实际项目中非常关键，可以有效利用现有的技术积累和业务知识。
• 成熟的 AIGS 解决方案：内置的成熟 AIGS 解决方案，为 Java 程序员提供了现成的应用模板和思路。在转型过程中，可以借鉴这些解决方案，快速开发出符合企业需求的 AI 应用，提升自身在 AI 开发领域的实战能力。

面临的挑战

JBoltAI 是收费框架，这与开源免费的 Spring AI 和 Langchain4J 相比，在使用时需要付费。不过，它提供了一次付费终生授权模式，购买后直接提供框架源码，支持企业和个人二次开发，新增内容和更新升级无二次收费。同时，还提供企业版授权、私有化套件部署服务和 AI 项目定制服务等，能够满足企业不同场景的需求。对于个人开发者或者预算有限的小型团队来说，费用可能是一个需要考虑的因素，但从企业级应用开发和长期使用的角度来看，其提供的价值和服务可能会超过成本投入。

四、总结

对于 Java 程序员向 AI 开发领域转型，Spring AI、Langchain4J 与 JBoltAI 都有各自的特点。Spring AI 适合有 Spring 项目经验且希望快速将 AI 融入现有 Spring 项目的开发者，但要注意版本兼容性和企业级功能的局限性；Langchain4J 的活跃社区对开发者有很大帮助，但其在企业级应用的稳定性和商业支持方面有待加强；而 JBoltAI 以其丰富的企业级功能、降低开发门槛的特性，为 Java 程序员转型提供了一条高效的路径，尽管是收费框架，但在企业级 AI 应用开发和数智化转型中具有较大的优势。Java 程序员可以根据自身的实际情况、项目需求以及所在团队的技术背景，选择最适合自己转型的 AI 开发框架。