推荐几个基于Java开发的AI框架_编程知识分享|编程教程|资源下载|源码下载

随着大语言模型（LLM）技术的浪潮席卷全球，AI 应用开发已成为技术新前沿。对于庞大的 Java 技术生态而言，如何快速、优雅地将 AI 能力集成到应用中呢？这是很多 Java 开发者比较关心的重点。

幸运的是，一系列优秀的 Java AI 开发框架已应运而生，并且正在以惊人的速度发展和进化。

本文将详细介绍并对比目前 Java 社区中备受关注的 5 个 AI 框架：Spring AI、Spring AI Alibaba、LangChain4j、Agents-Flex、以及 Solon AI。

Spring AI

Spring AI 是 Spring 官方打造的 AI 应用开发框架，旨在将 AI 能力无缝集成到 Spring 生态系统中。它侧重于提供构建 AI 应用所需的底层原子能力抽象，让 Java 开发者可以像使用其他 Spring 组件一样，轻松地与大语言模型进行交互。

核心能力与抽象：

模型通信 (ChatClient): 提供了统一的接口与不同的大语言模型（如 OpenAI GPT、Ollama、Google Gemini）进行对话。
提示词 (Prompt): 结构化地管理和构建发送给模型的提示词。
检索增强生成 (RAG): 通过 VectorStore 等抽象，方便地实现 RAG 模式，将外部知识库与模型结合，提升回答的准确性和时效性。
工具调用 (Function Calling): 允许模型调用 Java 应用中定义好的方法（Function），实现与外部世界的交互。
记忆 (ChatMemory): 管理多轮对话的上下文历史。

注意： Spring AI 本身未提供多智能体（Multi-agent）开发能力。若需在 Spring AI 项目中开发多智能体应用，可以考虑集成 LangGraph4j（Java 版 LangGraph）。

如果你的项目基于 Spring Boot 技术栈，并且希望获得官方的长期支持、紧跟 Spring 生态发展步伐，那么可以优先考虑 Spring AI。

相关地址：

官方文档：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html
GitHub 仓库：https://github.com/spring-projects/spring-ai

Spring AI Alibaba

Spring AI Alibaba 是以 Spring AI 为基础，由阿里巴巴打造和扩展的 AI 框架。它继承了 Spring AI 的所有优点，并在多智能体（Multi-agent）应用开发和企业级特性方面进行了显著增强。

核心增强能力：

Graph 多智能体框架： 这是 Spring AI Alibaba 的“杀手级”特性。它提供了一套工作流（Workflow）和多智能体编排机制，让开发者可以快速构建复杂的 Agent 应用，而无需关心底层的流程控制、上下文记忆管理等复杂问题。
企业级生态深度集成：
- 百炼平台： 无缝对接阿里云百炼大模型服务平台，提供模型接入、RAG 知识库等一站式解决方案。
- 可观测性： 支持与 ARMS、Langfuse 等可观测性产品集成，便于追踪和调试智能体行为。
- Nacos 动态配置： 可以无缝结合 Nacos 动态管理 MCP（模型上下文协议）服务和 Prompt 模板，更适合微服务架构。
自主规划智能体探索 (JManus): 社区发布了基于该框架实现的 JManus 智能体，旨在探索 AI 的自主规划能力，为开发者提供从低代码、高代码到零代码的灵活智能体构建方案。

国内开发 AI 项目，还是首推 Spring AI Alibaba，尤其是你的技术栈或业务依赖阿里云时。相比较于 Spring AI，主要优势是：

提供了官方所不具备的多智能体编排和企业级治理能力。
提供了完整的官方 Playground 示例（包含前后端），文档和社区支持更贴近本土需求。

相关地址：

官网：https://java2ai.com
GitHub 仓库：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba

LangChain4j

LangChain4j 是大名鼎鼎的 Python AI 框架 LangChain 的 Java 实现版本。它由个人发起，但功能极其丰富，并同时支持与 Quarkus 和 Spring Boot 等主流框架的集成。

LangChain4j 提供了一套非常全面的端到端解决方案，从基础的模型交互到复杂的智能体、链式调用等，功能覆盖面广，配置选项也十分灵活。这在带来强大能力的同时，也意味着其概念和 API 相对较多，对于新手而言，初期的学习曲线可能会更陡峭一些。

如果你需要一个功能全面、选择灵活的“大而全”AI 工具箱，并且不介意较高的学习成本，可以考虑 LangChain4j。

相关地址：

官方文档：https://docs.langchain4j.info/
GitHub 仓库：https://github.com/langchain4j/langchain4j

Agents-Flex

Agents-Flex 是一个极具灵活性和普适性的 Java AI 应用开发框架。它的设计灵感来源于 LangChain、LlamaIndex 等知名框架，并融入了作者作为一线 AI 开发工程师的最佳实践。其核心设计理念是跨 AI 服务商、可移植、可编排，且不与任何特定的 Java Web 框架绑定。

Agents-Flex 最大的优势是 JDK 兼容性广，仅需 JDK 8+，相比 Spring AI 的 JDK 17+ 要求，对老项目更友好。

Agents-Flex 的作者还开源了 MyBatis-Flex (ORM 框架)、AiEditor (富文本编辑器)、Tinyflow (AI 工作流编排)、AIFlowy (企业级 AI 应用开发平台) 等一系列相关框架。

如果你的项目技术栈非 Spring，或者需要兼容低版本 JDK，可以考虑 Agents-Flex。

相关地址：

官网：https://agentsflex.com/
GitHub 仓库：https://github.com/agents-flex/agents-flex

Solon AI

Solon AI 是基于国产开源框架 Solon 构建的 AI（智能体）全场景应用开发框架。它继承了 Solon 框架轻量、快速、开放生态的特点，旨在为 Java 开发者提供一套完整的 AI 应用开发解决方案，支持聊天（Chat）、RAG、MCP、AiFlow（工作流）等多种智能体开发场景。