Java开发智能体，原来如此简单

一起学
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现在AI太火了，海外的OpenAI，国内的DeepSeek，前天的就不说了，对于我们Java开发工程师的群体，现在能否借助AI这正风，提升下自己的战斗力，和职场竞争优势呢？

最近研究了基于AI的智能体开发，原本以为Java开发会很鸡肋，没想到现在Java开发也如此简单了

先来说说框架，目前主流的LangChain4j、SpringAI；国人开源的Agent-Flex、DeepSeek4j，还有收费的JBoltAI...，太多了，让人眼花缭乱~

这里差不多花了2周的时间，将上面的免费框架都过了一遍，做了一些示例，整体来说都还不错，随着版本的迭代，使用越来越便捷，能用一行代码解决的坚决不用多行

总的来说，笔者全部体验下来，感觉LangChain总体的成熟度，完整性以及考虑的内容会更全面一些，后面出的框架感觉都是在借鉴LangChain的很多设计理念，只有正在使用过的才知道。

以下是个人对截止目前几个开源框架的简单评价，欢迎提出你的不同观点

根据搜索结果中提供的框架信息，结合功能特性、适用场景及开发者体验，以下是对 LangChain4j、Spring AI、Agent-Flex、DeepSeek4j 的对比分析：

1. LangChain4j

核心优势

  • 标准化与兼容性：提供统一的 API 接口，支持 15+ 主流 LLM 提供商（如 OpenAI、Google Vertex AI）和 20+ 向量数据库（如 Pinecone、Milvus），开发者无需学习各厂商专有 API

  • 功能全面性：覆盖从底层（提示模板、聊天记忆管理）到高级模式（AI 服务、RAG 管道）的全套工具，支持多模态输入（文本、图像）

  • 生态集成：与 Spring Boot、Quarkus 等主流 Java 框架无缝集成，提供丰富的示例代码

  • 适用性：适合构建复杂 AI 应用，如聊天机器人、知识问答系统、RAG 增强生成等

局限性

  • 对国内大模型（如通义千问、智谱）的支持较弱，需依赖社区扩展

  • 部分高级功能（如智能体编排）需自行实现，灵活性受限

2. Spring AI

核心优势

  • Spring 生态融合：基于 Spring 的设计原则，提供模块化、可移植的 API，与 Spring Boot 深度集成，适合已有 Spring 技术栈的项目

  • 统一接口设计：支持通过配置切换不同 AI 服务商（如阿里云、OpenAI），减少代码适配成本

  • 功能覆盖：涵盖聊天、图像生成、嵌入模型、RAG 等场景，支持流式响应和结构化输出

局限性

  • 环境要求高：需 JDK 17+ 和 Spring Boot 3.3+，对老旧项目不友好

  • 国产模型支持不足：主要适配国际主流模型，国内大模型需自行扩展（现在已经在陆续更上了，个人体验下来还是不错的）

3. Agent-Flex

核心优势

  • 灵活性与轻量化：支持 JDK 8+，无框架绑定（可搭配任何 Java 框架），对国内大模型和向量数据库友好。

  • 智能体编排：内置顺序链、并行链、循环链等执行链，支持复杂任务编排

  • 低代码设计：API 简洁，两行代码即可实现聊天功能，适合快速开发

局限性

  • 社区生态较弱：项目较新，文档和示例较少，用户基数有限

  • 功能成熟度低：相比 LangChain4j 和 Spring AI，高级功能（如多模态处理）尚待完善

4. DeepSeek4J

核心优势

  • 专精化集成：专为 DeepSeek 模型设计，完整保留其思维链能力和账单特性，支持流式响应

  • 易用性：一行代码即可集成，提供 Spring Boot Starter 和调试页面，开箱即用

  • 响应式支持：基于 Project Reactor 实现异步处理，适合高并发场景

局限性

  • 场景单一：仅针对 DeepSeek 模型优化，扩展性不足，无法适配其他 LLM

  • 生态依赖：需绑定特定模型服务商，灵活性较低

综合对比与选型建议

框架

适用场景

优势

劣势

LangChain4j

复杂 AI 应用、多模型集成

功能全面、生态成熟、文档丰富

国内模型支持弱、灵活性受限

Spring AI

Spring 生态项目、快速接入主流模型

与 Spring 深度集成、统一接口

环境要求高、国产适配不足

Agent-Flex

轻量化开发、国内模型需求

灵活、低门槛、支持智能体编排

社区生态弱、功能待完善

DeepSeek4J

DeepSeek 模型专精场景

开箱即用、流式响应、思维链保留

场景单一、扩展性差

选型建议：

  • 优先 LangChain4j：若项目需要多模型支持、复杂功能（如 RAG）且无国产模型强需求

  • 优先 Spring AI：若已有 Spring 技术栈且需快速集成国际主流模型

  • 优先 Agent-Flex：若需兼容 JDK 8、国内模型或灵活的任务编排

  • 优先 DeepSeek4J：若业务深度依赖 DeepSeek 模型且追求极致性能

总结

没有绝对“更好”的框架，需根据具体需求选择：

  • 功能全面性：LangChain4j > Spring AI > Agent-Flex > DeepSeek4J
  • 国产适配性：Agent-Flex > LangChain4j ≈ Spring AI > DeepSeek4J
  • 开发便捷性：DeepSeek4J > Agent-Flex > Spring AI ≈ LangChain4j

建议结合项目技术栈、模型需求及团队经验综合评估。

说下我个人的选型吧，从成熟度和功能方面，我们选择了LangChain4j，后续我也将整理Java基于LangChain4J开发智能体的经验分享，欢迎持续关注^_^

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