本文对比了Java生态中LangChain4j和Spring AI这两个大模型应用开发框架。文章从功能、使用成本和Spring生态支持性三个方面进行了深入分析，旨在帮助开发者在技术选型时做出更明智的决策。总结了各自的优缺点，并提供了相应的建议。

💡 功能对比：LangChain4j在RAG等复杂功能实现上提供了更丰富的功能和更细粒度的模块定义，例如文本加载器、文档解析器等，更适合生产级业务。

💻 使用和学习成本：Spring AI在流式对话和MCP Client等场景下，代码实现更为简洁，学习成本较低。LangChain4j实现相同功能则更为复杂，文档也可能存在缺失或错误，学习成本较高。

🌱 Spring生态支持：Spring AI由Spring官方提供，对Spring生态支持更好，稳定性也更高。LangChain4j支持Spring、Java原生写法和Quarkus框架，但在Spring Boot自动装配和某些大模型支持方面不如Spring AI。

LangChain4j 和 Spring AI 是 Java 生态中实现大模型应用开发的两个最重要的框架，但二者的区别是啥？生产级别又该使用哪种框架？令很多人犯了难，所以本文就来浅聊一下，希望给大家在技术选型时有一个简单的参考。

1.功能对比

LangChain4j 和 Spring AI 的功能是比较类似的，甚至两者可以配合使用，例如使用 Spring AI 实现 MCP 服务器端，再使用 LangChain4j 实现 MCP 客户端调用 Spring AI，二者可以无缝对接。那二者的区别是啥呢？

总体来说，LangChain4j 提供的功能更多，例如实现 RAG 功能时，LangChain4j 提供了三种模式：

简单模式原生模式高级模式

在后两种模式实现时提供了：

文本加载器。文档解析器，可以实现多种文本格式的自动解析，例如PDF、DOC、TXT、MD、HTML 等格式的自动解析。文本转换器文本分割器

每个细节和模块的职责都定义的很清楚，所以实现复杂功能和生产级别业务时更推荐使用 LangChain4j。

2.使用和学习成本

LangChain4j 的使用和学习成本比 Spring AI 高很多，举个例子，例如 Spring AI 要实现流式对话，只需要一行代码就搞定了：

@RequestMapping(value = "/streamChat", produces = "text/event-stream")public Flux<String> streamChat(@RequestParam(value = "msg") String msg) {    return chatModel.stream(msg);}

而 LangChain4j 实现步骤如下：

添加 langchain4j-reactor 依赖。设置配置文件，配置 streaming-chat-model api-key 和 model-name。创建 AI Service 并返回 Flux 对象。调用 Ai Service 才能实现流式输出。

具体实现这里就不列举了，大家可以看出来 LangChain4j 的实现复杂度了吧？

类似的场景还有很多，例如 Spring AI 实现 MCP Client 只需要添加依赖，设置配置信息，然后一行 defaultTools 或 tools 设置就可以实现了，如下代码：

ChatClient.builder(chatModel)            .defaultTools(tools.getToolCallbacks())             .build();

但 LangChain4j 的实现就非常复杂了，除了添加依赖之后，你还需要：

创建传输协议 McpTransport。创建 MCP 客户端 McpClient。创建 Tools（提供者）对象 ToolProvider。构建 AiService。执行 MCP Server 调用。

具体实现代码如下：

@RequestMapping("/chat")public String chat(@RequestParam String question) {    // 1.创建传输协议    McpTransport transport = new HttpMcpTransport.Builder()            .sseUrl("http://localhost:8686/sse")            .logRequests(true) // if you want to see the traffic in the log            .logResponses(true)            .build();    // 2.创建 MCP 客户端    McpClient mcpClient = new DefaultMcpClient.Builder()            .transport(transport)            .build();    // 3.创建 Tools（提供者）对象    ToolProvider toolProvider = McpToolProvider.builder()            .mcpClients(List.of(mcpClient))            .build();    // 4.构建 AiService    ToolsAiService aiService = AiServices.builder(ToolsAiService.class)            .chatLanguageModel(chatModel)            .toolProvider(toolProvider)            .build();    // 5.调用 MCP Server    return aiService.chat(question);}

小结

除了 LangChain4j 的使用复杂之外，LangChain4j 的文档也不全，要么是没有关键实现代码案例、要么是干脆文档写的都是错的，LangChain4j 的坑比较多，最后只能通过看最新的源码才能解决和使用相关功能，所以 LangChain4j 学习和使用成本是非常高的。

3.Spring 生态支持性

Spring AI 是由 Spring 官方提供的，所以它对于整个 Spring 生态的支持是更好的，而且稳定性更好；而 LangChain4j 除了支持 Spring 之外还支持 Java 原生写法，以及 Quarkus 框架，但 LangChain4j 整体对于 Spring 生态的支持就要差一些了，例如它里面的 ImageModel 都没有提供 Spring Boot 自动装配的实现，还有一些大模型例如智普 AI 根本没有提供 Spring Boot 的支持等。

小结

如果是简单功能、开发周期又紧可以使用 Spring AI；如果功能复杂，且定制型要求比较多，可以使用功能和灵活度更高的 LangChain4j。但使用 LangChain4j 这就意味着你需要忍受 LangChain4j 不够简洁的写法，以及学习和使用成本比较高的问题。

本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Spring AI、LangChain4j、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型等内容。