framework-compare · 三大 Java AI 框架同台对比

配套文章：篇2《Spring AI vs LangChain4j vs Spring AI Alibaba：2026 终极选型指南》

一个仓库跑通三个框架的最小可运行示例，用同一套场景对比代码量、配置方式与运行表现。

📦 包含什么

framework-compare/
├── spring-ai-quickstart/       # Spring AI 2.0：Step 1-5 完整实现（10 行 Demo → 记忆 → 工具 → MCP → SSE）
├── langchain4j-quickstart/     # LangChain4j 1.20 最小可跑（AiService + @V 模板变量）
├── saa-quickstart/             # Spring AI Alibaba 1.0 最小可跑（百炼 starter）
├── benchmarks/                 # 6 维度实测脚本（模型集成/向量库/MCP/Agent/可观测/社区）
└── docker-compose.yml          # 一键起 pgvector + Qdrant + Redis 8

📄 spring-ai-quickstart 的 Step 对照（配套篇3）

| Step | 能力 | 文件 | |---|---|---| | 1 | 最小可跑 ChatClient | DemoApplication.java | | 2 | ChatMemory 多轮对话 | config/ChatConfig.java | | 3 | Function Calling | tools/OrderTools.java | | 4 | MCP Client | application.yml（注释段） | | 5 | 流式输出 SSE | controller/AdvancedController.java |

细节见 spring-ai-quickstart/README.md。

🚀 快速开始

0. 起基础设施

docker-compose up -d
# 起 pgvector:5432 / qdrant:6333 / redis:6379

1. 配置模型 API Key（任选其一）

export OPENAI_API_KEY=sk-xxx        # OpenAI 协议兼容（DeepSeek/通义均可）
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx      # DeepSeek
export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx     # 阿里云百炼

2. 跑 Spring AI 2.0

cd spring-ai-quickstart
mvn spring-boot:run
curl "http://localhost:8080/chat?q=用一句话介绍Spring AI"
curl "http://localhost:8080/api/chat/tools?q=订单A12345到哪了"    # Function Calling
curl -N "http://localhost:8080/api/chat/stream?q=写一首关于咖啡的四行诗"  # SSE

3. 跑 LangChain4j 1.20

cd langchain4j-quickstart
mvn spring-boot:run
curl "http://localhost:8081/chat?q=用一句话介绍LangChain4j"

4. 跑 Spring AI Alibaba

cd saa-quickstart
mvn spring-boot:run
curl "http://localhost:8082/chat?q=用一句话介绍SAA"

📊 6 维度实测结论速览

| 维度 | 最强 | 说明 | |---|---|---| | 模型集成数量 | LangChain4j | 30+ 模型开箱即用 | | 向量库支持 | LangChain4j | 覆盖最广，差异 <10% | | MCP 支持 | Spring AI 2.0 | @McpTool 注解 47 行暴露 10 个方法 | | 多 Agent 编排 | Spring AI Alibaba | Graph + Mermaid 可视化 | | 可观测 | Spring AI / SAA | Micrometer + OTel 原生集成 | | 中文社区 | SAA | 官方中文文档 + 国内生态最全 |

详细数据见 benchmarks/ 与文章。

⚠️ Known Pitfalls（踩坑清单）

1. 别追 RC 版本——锁定 GA，Milestone/RC 的 API 可能突变
2. Spring AI 2.0 强制 JDK 21 + Spring Boot 4——老项目升级前先看本仓库 spring-ai-quickstart 的 pom
3. MCP 包名迁移：io.modelcontextprotocol.* → org.springframework.ai.mcp.*
4. LangChain4j 中文资料滞后官方 1–2 个月——以 GitHub README + Javadoc 为准
5. 国内合规：生产环境优先通义 / DeepSeek / 豆包，开源模型走 Ollama / vLLM

🗺️ Roadmap

• [x] v0.1 三框架 hello world + docker-compose
• [x] v0.2 spring-ai-quickstart 补齐 Step 2-5（记忆/工具/SSE）
• [ ] v0.3 RAG 对比（同文档、同问题、三框架召回效果）
• [ ] v0.4 多 Agent 编排对比
• [ ] v1.0 基准测试报告（压测 + Token 成本）

License

MIT

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