Python小白和程序员必看：收藏这份Agent开发框架（LangChain vs Spring AI）选型指南

程序汪小陈

240人浏览 · 2026-11-05 11:15:00

程序汪小陈 · 2026-11-05 11:15:00 发布

本文对比了LangChain和Spring AI两大Agent开发框架，从技术生态、核心定位、Agent编排能力、工程风格和生态侧重点五个维度展开分析。LangChain更适合Python原生AI应用开发，而Spring AI更适配Java企业级应用。Java开发者若需构建复杂Agent，建议选用Spring AI Alibaba。文章最后提供选型表，帮助读者根据团队技术栈和业务需求做出明智决策。

写在前面

什么是Agent? Codex其实就算是一个coding agent，它不是只生成一段代码，而是围绕目标连续使用工具完成任务，因此属于典型的 Coding Agent。但作为Agent开发中的框架而言，Langchain应该算是主流。

一个有趣的现象，比如你去搜Agent开发，如果招聘的内容写的是Langchain/LangGraph，那无疑是用python开发；但是有时候会出现Java开发工程师（Agent方向）或者Agent开发（Java)，那么很有可能用的便是spring ai这一脉。但毕竟大模型很多训练都是用Python，所以开发用Agent也没什么毛病。

但比如说，我就是一个Java开发的，我难道要抛下我之前学的东西，重新学习一套Langchain来开发Agent吗？那倒也不用那么急~ 因为你要会用Langchain，你还得会python，会python的框架如FastAPI,那绕了一圈才用上，很费时间。

当然，也有一个LangChain4j，是面向 Java 的独立开源项目，它借鉴了 LangChain 的理念，但并不是 LangChain 官方的 Java 移植版，但总比来这么一套python系列要简单许多。

那到底该怎么选呢？还是看你或者公司的需要。主体还是微服务，不过是加一个Agent的功能，就用Spring AI,或者混合架构，但是成本自然也就加重。比如你就是一个新手，你甚至不知道微服务，你就想学Agent,那python的Langchain或许是个不错的选择，不然从Java到springboot/springcloud到spring ai这条路更为复杂。

本篇主要对Langchain、Spring AI （Spring AI Alibaba等）做一个介绍以及该怎么选择框架。

一、LangChain 是什么？

LangChain 是目前最有代表性的 AI 应用开发框架之一，主要支持 Python 和 TypeScript。

它提供了一套统一抽象，帮助开发者连接：

大模型；
Prompt；
工具；
文档；
向量数据库；
Retriever；
Agent；
外部服务。

LangChain 的优势，是能够快速把不同组件组合成一个 AI 应用。

LangChain 和 LangGraph

讨论 LangChain Agent 时，经常还会看到另一个项目：LangGraph。

两者的定位有所不同：

LangChain 提供模型、工具以及 Agent 等上层抽象；
LangGraph 负责有状态、可恢复的 Agent 工作流编排。

对于一个简单的工具调用 Agent，LangChain 通常已经足够。

但如果需要下面这些能力，往往会进一步使用 LangGraph：

可以简单理解为：

LangChain 负责快速构建 Agent，LangGraph 负责精确控制 Agent 的执行流程。

二、Spring AI 是什么？

Spring AI 是 Spring 生态中的 AI 应用开发框架。

它没有重新创造一套完全独立的 Java 开发模式，而是延续了 Spring 开发者熟悉的设计方式：

Spring Boot Starter；
自动配置；
依赖注入；
Bean；
统一接口；
声明式配置；
可观测性。

例如，在 Spring AI 中调用模型：

@Service
public class CustomerService {

    private final ChatClient chatClient;

    public CustomerService(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder
                .defaultSystem("你是一名电商客服助手")
                .build();
    }

    public String answer(String question) {
        return chatClient.prompt()
                .user(question)
                .call()
                .content();
    }
}

这种方式对 Spring 开发者来说非常自然。

原有的 Service、Repository 和外部接口都可以继续使用，不需要为了接入大模型彻底改变工程结构。

三、LangChain 和 Spring AI 有什么区别？

两者都能完成模型调用、RAG 和工具调用，但设计出发点并不完全相同。

一句话概括：

LangChain 更偏向 AI 工作流与 Agent 编排，Spring AI 更偏向将 AI 能力接入 Spring 企业应用。

1. 技术生态不同

LangChain 主要面向 Python 和 TypeScript 生态。

Python 在人工智能、数据处理和模型实验方面拥有天然优势。因此，新的模型、新的向量数据库和新的 AI 工具，往往会较早提供 Python 支持。

Spring AI 则面向 Java 和 Spring 生态。

如果企业已有大量 Spring Boot 服务，那么 Spring AI 可以直接复用现有的：

用户认证；
权限系统；
数据访问层；
微服务调用；
消息队列；
配置中心；
日志与监控；
部署体系。

因此，语言和现有技术栈往往是选择框架的第一个判断条件。

2. 核心定位不同

LangChain 从一开始就在关注不同 AI 组件之间的连接和编排。

它擅长处理：

Agent；
工具选择；
多步骤推理；
上下文管理；
多 Agent；
动态工作流。

Spring AI 更关注如何以 Spring 风格使用 AI：

将模型配置成 Bean；
通过统一接口切换模型；
将业务方法暴露为工具；
通过 Advisor 扩展请求链；
将向量数据库接入 Spring Boot；
与现有企业应用融合。

所以，LangChain 更像一个“AI 应用框架”，Spring AI 更像一个“Spring AI 基础设施层”。

3. Agent 编排能力不同

LangChain 配合 LangGraph，可以构建非常灵活的 Agent 工作流。

节点可以包含条件、循环、并行执行和状态持久化。

Spring AI 本身能够实现 Tool Calling 和基本的 Agent 循环，但对于复杂工作流，通常需要开发者自行组织代码，或者引入额外的编排能力。

如果 Java 项目需要类似 LangGraph 的复杂 Agent 编排，可以考虑 Spring AI Alibaba。

4. 工程风格不同

LangChain 的开发体验更加灵活。

开发者可以快速组装模型、工具和 Retriever，非常适合验证想法。但当项目越来越复杂时，也需要投入更多精力管理：

模块边界；
状态；
异常处理；
依赖版本；
运行时行为。

Spring AI 的工程约束更强。

它可以自然地使用：

Controller；
Service；
Repository；
Spring Security；
Spring Data；
WebFlux；
Micrometer；
Spring Boot Actuator。

对于多人维护的大型企业项目，这种一致性通常很有价值。

5. 生态侧重点不同

LangChain 的 AI 集成生态更加丰富，覆盖大量：

模型提供商；
向量数据库；
文档加载器；
搜索工具；
SaaS 服务；
Agent 工具包。

Spring AI 的 AI 组件数量相对没有那么庞大，但它与 Java 企业生态的结合更加自然。

两边的优势并不在同一个方向：

LangChain 的优势是 AI 生态广度，Spring AI 的优势是企业应用融合。

四、不要忽略 Spring AI Alibaba

如果你是 Java 开发者，并且目标不是简单调用模型，而是构建复杂 Agent，那么 Spring AI Alibaba 值得单独关注。

Spring AI Alibaba 构建在 Spring AI 之上，主要增加了：

通义千问与阿里云百炼集成；
Agent Framework；
ReAct Agent；
Graph 工作流；
多 Agent 编排；
Nacos MCP 注册与发现；
上下文工程；
Human-in-the-loop；
可视化开发与可观测能力。

它提供多种预置 Agent：

ReactAgent；
SequentialAgent；
ParallelAgent；
RoutingAgent；
LoopAgent。

例如，一个多 Agent 流程可以是：

Spring AI Alibaba Graph 则提供更底层的节点、边、状态和工作流控制。

从能力定位来看，可以做一个不完全对应：

LangChain 生态	Java 生态
LangChain	Spring AI
LangChain Agent	Spring AI Alibaba Agent Framework
LangGraph	Spring AI Alibaba Graph
LangSmith	Admin、Studio 与可观测组件

需要注意的是，Spring AI Alibaba 并不是 Spring AI 的竞争对手，而是基于 Spring AI 的扩展。

如果主要使用通义千问、阿里云百炼、Nacos，或者希望在 Java 中实现复杂 Agent，Spring AI Alibaba 往往比只使用原生 Spring AI 更合适。

五、LangChain 和 Spring AI 应该怎么选？

技术选型不应该只比较功能数量，而要结合团队、业务和现有系统。

场景一：Python 团队开发 AI 原型

建议选择：

LangChain

如果团队以 Python 为主，需要快速验证模型、Prompt、RAG 或 Agent 方案，LangChain 的开发效率通常更高。

尤其是在方案还不确定、组件需要频繁调整的阶段，Python 生态会更加灵活。

场景二：已有 Spring Boot 业务系统

建议选择：

Spring AI

假设公司已经有成熟的订单、客户、权限和支付系统，现在只是希望增加一个 AI 助手。

这种情况下，没有必要为了 Agent 再单独维护一套 Python 服务。

使用 Spring AI，可以直接把已有业务能力包装成工具：

订单查询 Service → Agent Tool
库存查询 Service → Agent Tool
退款申请 Service → Agent Tool
客户信息 Service → Agent Tool

这样能够复用已有代码、权限体系和部署架构。

场景三：Java 项目需要复杂 Agent

建议选择：

Spring AI Alibaba Agent Framework / Graph

如果项目需要：

ReAct；
条件分支；
循环；
并行任务；
多 Agent；
状态持久化；
人工审核；
中断恢复；

仅使用原生 Spring AI 可能需要自己编写大量编排逻辑。

这时可以在 Spring AI 的基础上引入 Spring AI Alibaba。

场景四：Agent 是产品的核心

建议优先考虑：

LangChain + LangGraph

如果整个产品的核心就是 Agent，例如：

Deep Research；
自动编程；
数据分析 Agent；
多 Agent 协作平台；
自主任务执行系统；

那么 LangChain 和 LangGraph 的灵活度、工具生态及社区资料会更有优势。

场景五：业务系统是 Java，但 Agent 逻辑非常复杂

可以采用混合架构：

其中：

Spring Boot 负责账户、权限、交易和业务一致性；
LangChain 服务负责模型调用和 Agent 编排。

这种架构能力较强，但也会增加：

跨语言开发成本；
服务部署成本；
调用链复杂度；
故障排查难度；
数据与状态一致性问题。

如果没有明确需求，不建议一开始就采用混合架构。

六、一个简单的选型表

项目情况	推荐选择
Python 团队	LangChain
Java/Spring 团队	Spring AI
快速验证 AI 产品	LangChain
给现有 Spring Boot 系统增加 AI 能力	Spring AI
简单聊天、RAG、工具调用	Spring AI 或 LangChain
复杂、有状态 Agent 工作流	LangChain + LangGraph
Java 复杂 Agent 工作流	Spring AI Alibaba
使用通义千问、阿里云百炼	Spring AI Alibaba
使用 Nacos 管理 MCP、Prompt 或 Agent	Spring AI Alibaba
大量使用 Python 数据处理和 AI 工具	LangChain
强调 Java 类型约束和企业工程规范	Spring AI

七、写在最后

LangChain 和 Spring AI 并不是简单的“谁更先进”。

它们面对的是不同的开发者和工程环境：

LangChain 更贴近 AI 原生应用和 Agent 编排；
Spring AI 更贴近 Java 企业应用和 Spring 生态；
Spring AI Alibaba 则进一步补充了 Java 复杂 Agent、多 Agent 和工作流能力。

如果你的团队使用 Python，Agent 又是产品的核心，LangChain + LangGraph 通常是更自然的选择。

如果你的系统本身建立在 Spring Boot 之上，AI 只是业务能力的一部分，那么 Spring AI 往往更加稳妥。

如果你既需要 Java 工程体系，又需要复杂的 Agent 编排，可以进一步考虑 Spring AI Alibaba。

最终，选型可以浓缩成三句话：

Python AI 原生应用，优先 LangChain。
Java 企业应用接入 AI，优先 Spring AI。
Java 复杂 Agent 和多 Agent，重点关注 Spring AI Alibaba。

框架决定的是开发体验，真正决定 Agent 能否落地的，仍然是业务边界、工具质量、上下文设计、权限控制和可观测性。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…

第二阶段（30天）：高阶应用

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…

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