探索Java AI新纪元:Spring AI与Alibaba版框架深度解析与实战示例

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作者：微信文章
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在生成式 AI（GenAI）浪潮席卷全球的今天，Java 开发者也不再是 AI 领域的“局外人”。随着 Spring AI 的正式 GA（1.0.0 版）以及 Spring AI Alibaba （SAA）的重磅发布，Java 开发者现在可以使用熟悉的 Spring 生态来构建强大的 AI 应用。本文将从技术架构、功能特性、生态兼容性以及代码实现四个维度，对比这两个框架，并通过实际代码示例展示它们的使用方法。

PART 01

架构对比：底层抽象 vs 高阶 Agent

对比维度	Spring AI (官方)	Spring AI Alibaba (SAA)
定位	底层抽象库：提供模型调用、提示词 (Prompt) 管理、向量存储、工具 (Tools) 等最基础的原子能力。	高级 Agent 框架：在 Spring AI 之上构建，专注于多智能体 (Multi-Agent)、工作流 (Workflow) 编排，旨在解决复杂的业务逻辑编排问题。
核心能力	- ChatModel (聊天模型) - EmbeddingModel (向量模型) - VectorStore (向量存储) - Tools (函数调用)	- Agent：ReactAgent、SequentialAgent、ParallelAgent 等 - Graph：复杂工作流图形化构建 - Studio：可视化调试与低代码
生态兼容性	中立开放，兼容 OpenAI、Anthropic、HuggingFace、阿里云百炼等。	深度集成阿里云生态（如百炼、MCP），同时保留对 Spring AI 的兼容性。
适用场景	适合构建基础的聊天机器人、RAG 检索、函数调用等。	适合构建复杂的业务流程、客服工单处理、智能搜索助理等多智能体系统。

从架构上看， Spring AI 是构建 AI 应用的“底座”，而 Spring AI Alibaba 则是基于这个底座，为开发复杂业务流程（如多轮客服、复杂问答）而生的“上层建筑”。

PART 02

核心功能深度解析

2.1 Spring AI：AI 的“底层原子”Spring AI 的核心在于 抽象模型 (ChatModel) 和 函数调用 (Tools) 。

ChatModel 抽象 ：屏蔽了不同 AI 提供商的 API 差异，你只需要调用 chatModel.call()，底层的 HTTP 调用、鉴权、错误重试等都由框架处理。

Tools (函数调用) ：这是 Spring AI 最强大的功能之一。你可以将 Java 方法（如数据库查询、HTTP 调用）注册为“工具”，AI 可以直接调用这些工具来获取信息，而不仅仅是依赖训练数据。

2.2 Spring AI Alibaba：AI 的“业务大脑”SAA 在 Spring AI 的基础上，引入了 Agentic 和 Graph 概念。

Agent (智能体) ：一个 Agent 通常包含一个语言模型、一个提示词模板 (Prompt) 和一个工作流状态 (State)。Spring AI Alibaba 提供了多种 Agent 类型，如 ReactAgent（支持 ReAct 框架的 Agent）。

Graph (工作流图) ：SAA 允许开发者将多个 Agent 组合成一个有向无环图 (DAG)。例如，一个客服系统可以包含 FAQAgent、EscalationAgent 和 FeedbackAgent，它们之间的数据流动由 Graph 定义。

Studio (可视化) ：SAA 提供了本地 Web UI（通常是 http://localhost:8080/studio ），开发者可以在浏览器中实时调试 Prompt、观察 Token 流量、监控调用链。

Agent 并非 Spring AI 的唯一核心概念：Spring AI 在 1.0 版（GA）中已经原生支持 Agent 编排（如 SequentialAgent、ParallelAgent），旨在提供基础设施层面的多智能体编排能力。

然而，Spring AI Alibaba (SAA) 在此基础上，将重点放在了更高级的业务智能体（如 ReactAgent）和复杂的工作流图 (Graph) 构建上，并深度适配了阿里云生态。

PART 03

生态与部署

3.1 Spring AI：云中立Spring AI 是云中立的。它通过 ChatModel 接口适配了多家 AI 平台。

阿里云百炼 ：Spring AI 官方文档提供了与百炼模型的对接示例。

OpenAI/Anthropic ：官方提供了开箱即用的配置模板。

部署方式 ：可以部署在本地、服务器，甚至是容器云 (K8S) 中。

3.2 Spring AI Alibaba：云原生SAA 由阿里云开源， 深度集成了阿里云的 AI 能力，但它同样兼容并支持 Spring AI 的通用能力。

百炼模型 (百炼大模型) ：SAA 优先适配了阿里云百炼模型（如 Qwen 系列），提供了更高效的 API 调用方式。

MCP (模型中心平台) ：SAA 支持阿里云的 MCP 模型管理，适合企业级模型治理。

企业级特性 ：支持 A/B 测试、流量调节 (Throttling)、多分支工作流等。

PART 04

代码示例：Hello Agent

4.1 Spring AI：构建一个简单的智能体Spring AI 侧重于 Prompt 和 Tools 。我们来实现一个能够调用外部工具（如 HTTP 请求）的智能体。@Configurationpublic class SpringAiConfig {    // 1. 定义 ChatModel（这里以本地模型为例）    @Bean    public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {        return ChatClient.builder(chatModel).build();    }    // 2. 注册一个自定义工具（Tool）@Beanpublic Tool httpTool() {  return Tool.builder()        .name("httpTool")        .description("用于发起 HTTP 请求以获取实时数据")        .inputSchema(JsonSchemaGenerator.generate(HttpRequest.class)) // 假设的输入Schema      .function(this::doHttpCall) // 实际执行的方法引用      .build();    }    // 3. 使用 Prompt 模板调用    public String askWeather(String city) {        ChatClientResponse response = chatClient.prompt()                .system("You are a weather assistant. Use the 'httpTool' to fetch real-time weather data.")                .user("What's the weather like in " + city + "?")                .call();        return response.content();    }}
核心逻辑 ：在 Prompt 中指示 AI 使用 httpTool，AI 会自动将 city 参数拼接到 HTTP 请求中，并返回结果。
4.2 Spring AI Alibaba：构建一个多智能体工作流SAA 的优势在于 编排 。我们来实现一个“电商客服”工作流：先查询订单状态，如果未找到订单，再转接人工客服。@Configurationpublic class SAAConfig {    // 1. 定义核心的语言模型    @Bean    public ChatModel chatModel() {        return new AlibabaChatModel("qwen-turbo"); // 使用阿里云百炼模型    }    // 2. 定义子智能体：订单查询智能体    @Bean    public Agent queryOrderAgent(ChatModel chatModel) {        return Agent.builder()                .name("queryOrder")                .model(chatModel)                .prompt("You are a customer service agent. The user wants to check their order status.")                .output("orderStatus")                .build();    }    // 3. 定义子智能体：人工转接智能体    @Bean    public Agent humanTransferAgent(ChatModel chatModel) {        return Agent.builder()                .name("humanTransfer")                .model(chatModel)                .prompt("You are a human service representative. Greet the user politely and ask for more details.")                .output("humanMessage")                .build();    }    // 4. 定义工作流图：并行分支 (ParallelGraph)    @Bean    public Graph customerServiceGraph(Agent queryOrderAgent, Agent humanTransferAgent) {        return Graph.builder()                .name("CustomerService")                .parallel(queryOrderAgent, humanTransferAgent) // 并行执行两个子智能体                .decision((state) -> {                    // 决策逻辑：如果 orderStatus 为空，则转接人工                    if (state.get("orderStatus") == null) {                        return "humanTransfer";                    }                    return "queryOrder";                })                .build();    }}
核心逻辑：

并行执行 ：queryOrderAgent 和 humanTransferAgent 同时开始工作。动态决策 ：框架根据 orderStatus 是否为空，动态决定最终返回哪个智能体的结果。可视化 ：开发者可以在 SAA Studio 中看到 CustomerService Graph 的节点连接图。

PART 05

如何选择？

如果你是 Java 开发者，想快速构建一个简单的 AI 功能 （如对话机器人、代码解释器），并且希望保持对多家 AI 平台的中立性， 选择 Spring AI 。

如果你的业务非常复杂 （如多轮对话、复杂的业务编排、需要与阿里云生态深度集成）， 选择 Spring AI Alibaba 。

Spring AI Alibaba 并没有抛弃 Spring AI ，它是对 Spring AI 的强力升级和扩展，就像 Spring Cloud Alibaba 是 Spring Cloud 的生态升级一样。无论你选择哪一个，都能享受到 Spring 生态带来的开发便利。但它同样兼容并支持 Spring AI 的通用能力建议 ：建议先从 Spring AI 入门，掌握 Prompt、Tools 的使用后，再根据业务需求迁移到 SAA 的 Agentic 开发模式，SAA 在 Spring AI 之上提供了更贴近阿里云生态和企业级应用（如多智能体、流程编排）的“高阶”抽象。