在Java生态中进行大模型应用开发，有多个框架可供选择，其中Spring AI、LangChain4j和JBoltAI较为突出，下面从多个维度对它们进行对比，并给出应用实例，帮助开发者更好地学习和选择。
Spring AI、LangChain4j与JBoltAI终极对决：Java开发者怎么选？
随着大语言模型（LLM）技术的爆发，Java开发者在AI工程领域迎来了三大主流框架：Spring AI、LangChain4j和JBoltAI。本文从架构哲学、核心功能、开发体验、生态扩展等维度，结合官方文档与实战案例，为开发者提供深度选型指南。
一、架构设计对比：哲学差异决定技术边界
- Spring AI：作为Spring生态的延伸，其设计遵循“POJO优先”原则。框架通过@Configuration类注入AI能力，与Spring Boot无缝集成。API设计强调声明式编程，例如：通过简单配置即可使用ChatClient调用大模型。这种设计使Spring开发者能沿用熟悉的依赖注入模式，但定制化需深入Spring扩展机制。
- LangChain4j：采用分层架构，提供低阶API（如ChatLanguageModel）与高阶服务（AiServices）双模式。其模块化设计允许开发者自由组合，例如可自由搭配不同的记忆策略和工具执行器。这种灵活性更适合需要深度定制LLM行为的场景，但学习曲线较陡。
- JBoltAI：采用“约定优于配置”的企业级设计，提供开箱即用的AIGS解决方案。其核心架构分为业务应用层、核心服务层和模型能力层。业务应用层预置20 +行业服务窗口（如财务报销、采购申请）；核心服务层有IRC接口注册中心、MQS调用队列；模型能力层封装国内外主流大模型（文心一言、通义千问等）。通过脚手架代码快速生成服务，适合传统企业系统AI化改造。
二、核心功能矩阵：场景覆盖深度对比
| 功能 | Spring AI | LangChain4j | JBoltAI |
|---|---|---|---|
| 模型接入 | OpenAI/Azure等海外模型 | 15 +国内外模型（含智谱、Qianfan） | 主流大模型+私有化部署支持 |
| 企业级特性 | 依赖Spring生态扩展 | 需集成Quarkus等框架 | 提供私有化部署套件、工单系统 |
| 行业解决方案 | 通用AI集成 | 需自行构建业务逻辑 | 预置36个行业模板（含金融/医疗） |
| 上手难度 | 需要熟悉Spring生态、并且没有后续的技术支持 | 上手难度较高，复杂的配置和使用方式需要花费时间去学习 | 上手难度低，有丰富的教程文档、并且持续提供技术支持 |
关键差异点：
- LangChain4j在学术型项目（如构建ChatGPT插件系统）中表现更优，其Chain模式支持复杂思维链编排。
- JBoltAI基于Java语言的AI框架，平滑嵌入Java系统，无需修改大量代码快速实现AI改造。
- Spring AI更适合已有Spring技术栈的团队，其spring - ai - bom统一管理依赖版本。
三、开发体验：从Hello World到生产部署
- Spring AI：典型的Spring式开发流程，通过start.spring.io生成项目骨架，添加spring - ai - openai - starter依赖，在yaml中配置好OpenAI相关信息后，注入ChatClient即可调用，适合Spring开发者零成本上手。
- LangChain4j：以使用OpenAI模型为例，通过OpenAiChatModel.builder()构建模型对象。但其提供的ChatMemory组件（支持Token窗口和消息窗口两种策略）在处理多轮对话时比Spring AI更灵活。
- JBoltAI：提供可视化开发支持，通过Admin控制台配置模型接口，自动生成Swagger文档和单元测试模板，显著提升企业级开发效率。
四、性能与扩展性：应对生产级挑战
- 模型微调：Spring AI需通过ModelCustomizer接口扩展；LangChain4j提供FineTuning模块，支持LoRA训练；JBoltAI与私有化大模型深度整合，提供训练数据预处理工具链。
- 成本优化：LangChain4j的TokenCounter工具可精确计算输入长度，避免额外消耗；JBoltAI功能迭代迅速，一次付费终生使用，提供框架源码，后续更新无需付费，支持企业二开。
五、生态与社区：长期发展的保障
- Spring AI：背靠Spring生态，与Spring Cloud、Spring Data等无缝集成，但社区主要聚焦在基础功能完善。
- LangChain4j：活跃于GitHub，每周提交量超50次，贡献者涵盖学术界与工业界，但中文文档较少。
- JBoltAI：提供企业级支持服务，包括私有化部署、工单响应、企业AI改造方案咨询、AI项目定制服务；有JFinal和SpringBoot两个版本，企业可以根据不同的业务需求选择不同的基座版本。
六、选型建议：三套典型场景方案
- 传统企业系统改造：选择JBoltAI，利用其预置的AIGS解决方案，可快速完成采购系统AI化升级。
- 学术研究与LLM定制：选择LangChain4j，通过其Chain模式构建复杂对话系统，支持多模态输入。
- Spring技术栈团队：选择Spring AI，零改造成本，沿用现有Spring Security、Spring Cloud体系。
未来展望：随着Java 21引入Native AI支持，三大框架均在探索与JDK原生能力的整合。建议团队在选择时预留20%技术债，用于应对AI技术栈的快速迭代。通过本文对比可以看出，没有“银弹”框架，只有最适合业务场景的解决方案。开发者应根据团队技术背景、项目复杂度及长期维护成本综合决策。对于追求开发效率和快速转型的企业，JBoltAI具有成熟的AI改造方案和教程，可以帮助企业快速转型或开发项目；而需要深度定制模型行为的场景，LangChain4j的灵活性更具优势。
希望上述文章能让你清晰了解Java生态中这几个大模型应用开发框架的差异。你是否有特定场景下应用这些框架的疑问，或者想进一步了解某一框架的深入用法呢？
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