深度剖析Java AI应用开发框架：Spring AI、Langchain4J与JBoltAI的全方位对比
一、背景
在 AIGS（Artificial Intelligence Generated Service，AI 生成服务）蓬勃发展，以及信息化系统、数智化改造进程加快的当下，AI 应用开发框架面临着诸多需求，比如高效的大模型适配与接入、强大的 RAG（检索增强生成）功能、丰富的工具箱和组件、与现有系统的深度集成能力，以及高性能和高并发处理能力等。
二、Java 开发领域常见 AI 应用开发框架对比
（一）Spring AI
【功能特性】
作为 Spring 家族一员，继承 Spring Boot 微服务架构优势，可快速构建可扩展 AI 应用程序。
内置高效模型训练机制，支持分布式训练，能缩短模型迭代周期。
提供灵活推理引擎配置选项，适配不同场景性能需求，还增强多种硬件加速器支持。
【优势】
与 Spring 项目深度集成，扩展性强，简化与现有 Spring 项目及第三方库集成流程，降低学习曲线，便于开发者快速上手。
【劣势】
功能仍在发展中，自 0.36 版本起需使用 Java 17 及以上版本，不再兼容 Java 8。在企业级应用深度集成和稳定性方面稍显不足，且作为开源免费框架，对需商业级技术支持和定制化服务的企业，可能无法及时有效帮助。
（二）Langchain4J
【功能特性】
支持多种 LLM 和嵌入存储，适配多样化场景，通过统一 API 接口，实现与其他编程语言及 LLM 服务无缝对接，打破语言壁垒，方便多语言项目协作开发。
强调异步编程支持，优化大规模数据集处理时任务调度效率，提升系统响应速度。
【优势】
社区活跃，反馈迅速，有较为活跃的开源社区，推动新特性快速迭代和技术文档完善更新。
【劣势】
同样是开源免费框架，在企业级应用中，稳定性和深度集成能力可能不如收费框架，且在商业技术支持和定制化服务方面存在局限性。
（三）JBoltAI
【功能特性】
JBoltAI是Java 企业级 AI 数智化应用极速开发框架，提供多大模型适配接入（国内外）、RAG、思维链、Agent 工具箱等数十项支撑能力。度
JBoltAI是Java生态AIGC知识库、Agent多模态平台。
拥有国内领先的用 AI 改造系统的 AIGS 解决方案，如智能表单、智能搜索、智能对话、智能文档等，还提供低代码开发平台，支持可视化配置界面，无需编写复杂代码即可完成 AI 应用开发。
【优势】
强大的大模型适配与接入能力 ：支持多种国内外大模型接入，满足不同场景生成需求。
丰富的工具箱和组件 ：有思维链、Agent 等工具箱及可视化配置界面，降低开发门槛，提高开发效率。
与现有系统的深度集成能力 ：能与现有信息化系统无缝集成，支持微服务架构，实现系统平滑升级改造。
高性能和高并发处理能力 ：处理大规模用户请求和数据处理时，保证系统稳定性和响应速度。
国内领先的 AIGS 解决方案 ：具备成熟 AIGS 解决方案，助力企业快速数智化转型。
【劣势】
收费框架，相比开源免费的 Spring AI 和 Langchain4J，使用需付费。但提供一次付费终生授权模式，新增内容和更新升级无二次收费，还提供企业版授权、私有化套件部署服务和 AI 项目定制服务等，满足企业不同场景需求。
三、结论
综合来看，在 AIGS、信息化系统改造和数智化改造等场景下，JBoltAI 框架凭借其多方面优势和较高匹配度，更契合企业级的 AI 应用开发与数智化转型需求，而 Spring AI 和 Langchain4J 也各有特点和优势。
