我们上次探讨了Java常用Web框架，今天，让我们把目光转向Java生态中另一个蓬勃发展的领域——AI框架。正如Spring、Vert.x、Quarkus等框架各有所长，在AI开发领域，Java同样涌现出了SpringAI、Langchain4J、SpringAIAlibaba等各具特色的解决方案。
如果说上次的Web框架之旅让我们看到了Java在企业级应用的深厚积淀，那么这次AI框架的探索将展示Java在智能化时代的创新活力。从老牌劲旅Spring的AI扩展，到新兴的国产框架SolonAI；从大模型集成的Langchain4J，到更强大的智能体编排Agents-Flex——Java开发者正迎来AI开发的黄金时代。让我们一同开启这段Java AI框架的探索之旅，看看它们如何延续Java生态的辉煌，又各自带来了哪些创新突破。
SpringAI：企业级AI集成的标准方案
之前已经介绍过了，就不赘述了。
Langchain4J：Java版的LangChain实现
Langchain4J是大名鼎鼎的Python框架LangChain的Java实现，它提供了从底层模型操作到高层应用封装的完整工具链，是Java生态中功能最为全面的AI框架之一。
架构设计：
Langchain4J采用双层级API设计，既提供对ChatModel、UserMessage等基础组件的低层级控制，也提供AI Services等高层级抽象，满足不同复杂度的开发需求。其模块化架构包含核心模块、主模块和各种集成模块，开发者可按需引入，保持应用轻量化。
技术亮点：
多模型共存：支持在同一应用中同时集成多个LLM提供商(如OpenAI、阿里云通义千问等)，通过配置类轻松管理不同模型的Bean。
对话系统支持：提供持久化和内存两种对话记忆管理方案，支持消息窗口和令牌窗口算法，实现多轮对话的连贯性。
工具调用机制：允许LLM调用外部工具(如数据库查询、API接口等)，极大扩展了模型能力边界。
流式处理：通过StreamingChatModel实现响应内容的流式返回，可模拟GPT的打字机效果，提升用户体验。
适用场景：
•需要高度灵活性和定制化的AI应用开发
•多模型混合使用、复杂工作流编排的场景
•已有Python LangChain经验团队向Java技术栈迁移的项目
Langchain4J虽然学习曲线较陡峭，但其功能全面性和灵活性，使其成为复杂AI应用开发的有力选择。
SpringAI Alibaba：阿里云的企业级增强版
SpringAI Alibaba是阿里巴巴基于SpringAI扩展的企业级AI框架，它在保留SpringAI所有优点的同时，针对国内开发环境和企业需求进行了深度增强。
差异化优势：
•多智能体编排：提供Graph多智能体框架和工作流编排机制，能快速构建复杂的Agent应用。这是其"杀手级"特性，解决了原生SpringAI在多智能体开发上的不足。
阿里云生态集成：无缝对接百炼大模型平台，提供从模型接入到RAG知识库的一站式解决方案。支持通过Nacos动态管理模型上下文协议(MCP)服务和Prompt模板，非常适合微服务架构。
可观测性增强：集成ARMS、Langfuse等可观测性工具，便于追踪和调试智能体行为，满足企业级监控需求。
自主规划智能体：社区发布的JManus智能体探索了AI的自主规划能力，提供从低代码到零代码的灵活智能体构建方案。
技术架构：
SpringAI Alibaba在底层扩展了SpringAI的ChatModel等核心接口，同时新增了Agent、Workflow等高层抽象。其架构分为三层：
基础层：继承SpringAI的核心能力
智能体层：提供多智能体协作框架
应用层：集成阿里云各种AI服务和工具链
典型应用：
某金融风控系统采用SpringAI Alibaba构建的多智能体框架，实现了"交易监控→风险识别→预警处理"的自动化流程，将风险响应时间从分钟级缩短到秒级。
选型建议：
技术栈依赖阿里云或国内云服务的项目
需要多智能体协作和复杂工作流管理的场景
对可观测性和动态配置有较高要求的企业应用
SpringAI Alibaba兼具Spring生态的规范性和阿里云的企业级支持，是国内企业AI应用开发的优选框架。
JBoltAI：企业级AI数智化转型的全栈方案
JBoltAI是专为Java企业级AI应用打造的全栈开发框架，它不仅仅是一个AI集成工具，更提供从开发到部署的完整数智化转型解决方案。
技术架构亮点：
混合引擎设计：RAG引擎基于腾讯云ES构建，支持文本/向量双模态检索，通过递归字符分割算法将文档解析精度提升至段落级。在金融风控场景中，可实现毫秒级完成千万级合同文本的语义匹配。
三级Agent规划：独创Lv1-Lv3任务规划机制，能自动拆解复杂问题。如在智能电网故障诊断中，系统会自动生成"设备监测→故障库检索→专家知识调用"的任务链，使问题解决效率提升40%。
企业级工具链：提供从智能编码助手(支持238类代码缺陷检测)到私有化部署套件(支持PgVector、Milvus等向量数据库)的完整工具链。
功能矩阵：
JBoltAI的功能覆盖极为广泛：
大模型适配：支持国内外主流大模型接入
AIGS解决方案：智能表单、智能搜索、智能对话等开箱即用
低代码开发：可视化配置界面，减少编码工作量
多模态处理：支持文本、图像、语音等多种交互方式
开发体验对比：
与SpringAI等框架相比，JBoltAI提供了更高层次的抽象和更多开箱即用的解决方案。例如在构建智能客服系统时，JBoltAI可直接使用预置的对话组件和知识库管理工具，而SpringAI需要从底层开始构建。
适用场景：
企业级数智化转型项目，特别是金融、医疗等合规要求高的行业
需要快速实现AI能力落地，减少底层开发的场景
复杂多模态应用和私有化部署需求
JBoltAI虽然是商业框架，但其全面的功能和企业级支持，使其成为大型组织AI转型的高效选择。
Agents-Flex：极致灵活的老项目兼容方案
Agents-Flex 是一个 Java 开发的 AI 应用开发框架，是为了简化 AI 应用开发而生。 其灵感来源 LangChain、 LlamaIndex 以及作者作为一线 AI 应用开发工程师的最佳实践，提供了跨 AI 服务商的、可移植的、可编排、不限 Java 开发框架的 API 支持。
Agents-Flex 适用于聊天、图像生成、音频生成、视频生成、Embedding 模型、Function Calling 以及 RAG 应用、智能体编排等场景，支持同步以及流式（Stream）的 API 选择。
核心特点：
低版本JDK兼容：仅需JDK 8+，相比SpringAI的JDK 17+要求，对遗留系统更友好。
框架无关性：不与任何特定Java Web框架绑定，可在各种环境中使用。
可移植性设计：API设计强调跨AI服务商的可移植性，避免供应商锁定。
技术生态：
Agents-Flex作者还开发了MyBatis-Flex(ORM框架)、Tinyflow(AI工作流编排)等相关工具，形成了一套完整的轻量级开发生态。
适用场景：
使用老旧JDK版本的项目
非Spring技术栈的应用
需要高度灵活性和轻量级集成的场景
SolonAI：轻量快速的国产化选择
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SolonAI基于国产Solon框架构建，继承了Solon轻量、快速的特点，为Java开发者提供全场景AI应用开发支持。
功能特性：
多场景支持：聊天(Chat)、RAG、MCP、AiFlow等多种智能体开发模式
资源效率：在嵌入式设备中运行时，资源占用显著低于传统框架
开放生态：兼容多种国产芯片和操作系统，适合信创环境
开发模式：
SolonAI提倡"插件式"开发，核心框架保持精简，功能通过插件扩展。这种设计使其在边缘计算等资源受限场景中表现优异。
适用场景：
已使用Solon框架的项目
边缘计算和物联网设备上的AI应用
国产化技术栈要求的环境
框架对比与选型建议
选型建议：
初创项目：SpringAI是大多数情况下的安全选择，特别是已有Spring技术栈的团队。
复杂AI应用：Langchain4J提供最全面的功能和灵活性，适合复杂场景。
阿里云环境：SpringAI Alibaba是天然选择，尤其是需要多智能体协作的项目。
企业转型：JBoltAI的全栈解决方案能大幅加速AI能力落地。
遗留系统：Agents-Flex的JDK 8+兼容性使其成为老系统改造的最佳选择。
边缘计算：SolonAI的轻量特性在资源受限环境中表现优异。
未来展望与总结
Java生态中的AI框架正在快速发展，几个明显趋势值得关注：
边缘AI：随着IoT设备普及，类似SolonAI的轻量框架将更受重视。
多智能体系统：SpringAI Alibaba等框架正在推动多Agent协作成为企业AI标配。
低代码开发：JBoltAI等框架展示出可视化AI开发的潜力。
性能优化：JDK的Vector API、GraalVM等技术的应用将持续提升Java AI框架的执行效率。
总结来看，Java开发者现在拥有从轻量级到企业级、从通用到专业的多样化AI框架选择。理解各框架的特点和适用场景，根据项目需求做出合理技术选型，将是成功实施AI项目的关键第一步。无论选择哪种框架，Java强大的生态系统和工程化能力，都将继续在企业级AI应用中扮演重要角色。