01-Java 程序员：Spring AI Alibaba 框架选型
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01-Java 程序员：Spring AI Alibaba 框架选型
01-Java 程序员：Spring AI Alibaba 框架选型
飞书用户988910月19日修改
Java 程序员：Spring AI Alibaba 框架选型
先介绍一下 Spring AI、Spring AI Alibaba：
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Spring AI：内部集成了与 LLM 模型的交互，使开发者可以轻松构建 AI 应用，对标 LangChain、LlamaIndex 框架。例如，Spring AI 提供了 MCP、RAG、Tool Calling 等能力，基于这些能力可以快速构建 AI 应用。
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Spring AI Alibaba：以 Spring AI 为基础，深度集成了阿里的百炼平台，提供的核心能力有：工作流、多智能体应用开发（Graph），Graph 对标 LangGraph 框架。
为什么要选择 Spring AI Alibaba？
Spring AI Alibaba 基于 Java 语言开发，相比于 LangGraph（Python 语言）来说，对于 Java 程序员上手成本更低，而且对于 Agent 智能体开发，是一个工程落地的过程，一定会伴随着框架本身的能力不支持公司特殊的业务场景，基于框架本身去实现特定功能是常有的事情。
并且随着系统不断演进，复杂度不断增加，使用 Java 生态的框架对于 Java 程序员来说可以更好地迁移、复用以前的经验，这意味着在学习智能体开发时，可以将更多的精力放在智能体开发本身，而不是对语言和开发框架的了解。
Spring AI Alibaba 概述
下图来自于 Spring AI Alibaba 官方，最底层基于 Spring AI 来实现 Chatbot 和 RAG 应用。
Spring AI Alibaba 基于 Spring AI 扩展了工作流（Workflow）、多智能体（Multi Agent）等能力，核心就是它所提供的多智能体能力，基于 Graph 能力编排多个智能体。
相比于单智能体，多智能体在解决“复杂任务”时具有更大的优势，通过将复杂任务拆解为多个更小的任务，之后让多个不同的 Agent 去执行不同的任务，从而使单个 Agent 更专注于当前任务。
官方社区也基于 Spring AI Alibaba 发布了几款智能体应用，例如 Jmanus、DeepResearch 等，之后的文章也会围绕 DeepResearch 智能体应用实现的思路对 Spring AI Alibaba 展开讲解。
资料分享
分享一些 Spring AI、Spring AI Alibaba 的学习资料：
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说在最后
截止到目前（2025 年 10 月 9 日），Spring AI Alibaba 版本迭代到了 1.0.4，之后的文章中默认会使用 1.0.4 版本来实现案例，Spring AI Alibaba 发布的时间还较短，趁着 Java 生态的 Agent 技术尚未成熟，赶快加入进来，无论是参与开源社区贡献，还是在实际工作中落地 Agent 应用都有很大的机会。
在框架选择方面，Agent 开发主要还是基于提示词工程，对模型的处理流程进行编排，Agent 能力的强弱主要由底层大模型、MCP Tools、流程编排几个方面决定，对于我们工程师来说，转去研究底层大模型肯定不现实，只能去为 Agent 增加 MCP Tools，并且通过提示词工程、流程编排去优化 Agent 的能力，这是一个工程化的阶段，使用熟悉的框架可以让我们更加专注于 Agent 的开发上，而且 Spring AI Alibaba 刚刚起步，能够参与到社区建设中去也是提高技术影响力的一个方法。