← blog AI Agent · 2026-04-21
What's the Difference Between Spring AI and Langchain/langgraph
对比 Spring AI 与 LangChain/LangGraph 在生态定位、工作流抽象、工具调用与多 Agent 协作上的差异，并总结选型建议。
核心定位与生态
Spring AI
Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 框架，深度绑定 Java/Spring 生态。它提供统一的 LLM 调用接口和工具封装，让 Java 开发者能够以熟悉的 Spring 编程模型集成 AI 能力。
主要特点
- Java 原生：与 Spring Boot、Spring Cloud 无缝集成
- 企业级友好：自动配置、Actuator 监控、Spring Security 整合
- 线性拦截：基于
Advisor责任链实现前置/后置处理 - 工具调用：通过
@Tool注解快速注册外部函数
LangChain / LangGraph
LangChain 是 Python 生态中最流行的 LLM 应用开发框架，LangGraph 是其官方推出的图状态机扩展，用于构建复杂 Agent。
主要特点
- Python 原生：与 FastAPI、Pydantic、Jupyter 等深度整合
- 生态丰富：数百种集成（向量库、文档加载器、检索器、可观测性工具）
- 声明式工作流：基于 LCEL（LangChain Expression Language）的有向无环图
- 多 Agent 协作：LangGraph 提供循环、分支、状态持久化和人类介入能力
工作流抽象对比
Spring AI：责任链模式
Spring AI 使用 Advisor 接口实现线性拦截。多个 Advisor 按优先级组成链，请求依次经过每个 Advisor 的 around 逻辑，最终到达 ChatModel，响应原路返回。
// 示例：添加记忆和日志两个 Advisor
ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
.build()
.mutate()
.defaultAdvisors(
new MessageChatMemoryAdvisor(memory),
new SimpleLoggerAdvisor()
)
.build();局限：不支持分支、并行、循环。开发者需手动编码实现复杂控制流。
LangChain：有向无环图（DAG）
LCEL 将工作流建模为 Runnable 节点和边，支持并行（RunnableParallel）、条件路由（RunnableBranch）、数据转换。
# 示例：条件路由
chain = RunnableBranch(
(lambda x: "python" in x, python_chain),
(lambda x: "java" in x, java_chain),
default_chain
)LangGraph：图状态机
LangGraph 扩展了 LCEL，引入共享状态 State 和检查点机制，支持循环、多 Agent 协作、断点恢复。
from langgraph.graph import StateGraph, END
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("agent", agent_node)
graph.add_node("tools", tool_node)
graph.add_edge("agent", "tools")
graph.add_conditional_edges("tools", should_continue, {True: "agent", False: END})工具调用实现对比
| 特性 | Spring AI | LangChain |
|---|---|---|
| 注册方式 | @Tool 注解 | @tool 装饰器或 StructuredTool.from_function |
| Schema 生成 | 自动从方法签名和 Javadoc 提取 | 自动从函数签名和 docstring 提取 |
| 异步支持 | 原生支持 Mono/Flux（Reactor） | 支持 async/await |
| 工具结果处理 | 在 Advisor 或调用方手动处理 | 自动将工具结果返回给模型，支持多轮 |
Agent 与多 Agent 协作
Spring AI
- 提供基础的
@Tool调用能力，模型可单次决策调用工具。 - 多轮工具调用需开发者自行实现循环（如
while循环判断是否继续）。 - 不支持多 Agent 协作。
LangChain + LangGraph
- LangGraph 原生支持多轮、多步 Agent 流程。
- 通过
StateGraph可轻松实现：- ReAct 模式：Agent → 工具 → 观察 → 继续循环
- 多 Agent 协作：如 Supervisor 调度多个子 Agent
- 人机协同：插入
interrupt节点等待人类输入 - 时间旅行：利用检查点回溯状态
企业级特性对比
| 维度 | Spring AI | LangChain + LangGraph |
|---|---|---|
| 可观测性 | Spring Boot Actuator + Micrometer，开箱即用 | 需集成 LangSmith（付费）或 LangFuse（开源） |
| 配置管理 | application.yaml，支持 Profiles | 环境变量或 pydantic-settings |
| 安全控制 | Spring Security 无缝集成 | 自行实现或使用第三方库 |
| 事务管理 | 支持 Spring 声明式事务（如结合 JDBC） | 无原生支持 |
| 部署运维 | Spring Boot 标准容器化部署 | Python 标准部署（Docker、Kubernetes） |
适用场景与选型建议
选择 Spring AI 的场景
- 团队技术栈以 Java/Spring 为主
- 需要与现有 微服务、安全、监控体系 深度集成
- 主要需求为 简单对话、RAG、基础工具调用，无需复杂 Agent 编排
- 希望 快速上线，利用 Spring 生态降低学习成本
选择 LangChain + LangGraph 的场景
- 团队技术栈为 Python，或具备 Python 能力
- 需要 高度定制化的工作流（分支、循环、并行）
- 构建 复杂 Agent 系统（多轮工具调用、多 Agent 协作、反思、人机协同）
- 希望利用 丰富的第三方集成（向量库、文档加载器、检索器）
混合使用
- 可在 Spring Boot 服务中通过 HTTP 调用独立的 Python LangChain 服务，发挥两者优势。
- 使用
Spring AI的FunctionCallback封装对 Python Agent 的远程调用。
总结
| 维度 | Spring AI | LangChain + LangGraph |
|---|---|---|
| 生态 | Java/Spring | Python |
| 工作流 | 责任链（线性） | 有向无环图 / 状态机 |
| 分支/循环 | 需手动编码 | 原生支持 |
| 多 Agent | 不支持 | 原生支持（LangGraph） |
| 企业集成 | 极强（Spring 生态） | 依赖第三方 |
| 学习曲线 | 低（对 Spring 开发者） | 陡峭 |
| 适用场景 | 企业级 Java AI 应用 | 复杂 Agent、AI 原型研发 |
核心差异：Spring AI 是 Java 企业级 AI 集成框架，LangChain + LangGraph 是 Python 原生 Agent 编排引擎。两者可互补，选择取决于团队技术栈和应用复杂度。
skill_points:
- Spring AI
- LangChain
- LangGraph
- AI框架选型
module: AI框架对比
score_points:
- “基础: 能说出 Spring AI 和 LangChain 各自的核心定位和适用技术栈”
- “进阶: 能对比两者在工具调用、工作流抽象、Agent 实现上的差异”
- “高级: 能根据项目场景给出合理的框架选型建议，并说明 LangGraph 对复杂 Agent 的支持”