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Java AI 新纪元：Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起

news 2025/6/29 15:31:10

此章节没什么营养，只是一个描述，同时也能看到AI 的能力（文章基本都是AI 进行生成的），小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西，好像鱼离开了自行车。

引言：AI时代对Java开发者的机遇与挑战，Java在AI领域的现状

在当今技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶，从自然语言处理到计算机视觉，AI正以前所未有的速度改变着各行各业。对于软件开发者而言，AI的浪潮既带来了前所未有的机遇，也提出了新的挑战。特别是对于长期以来在企业级应用开发领域占据主导地位的Java开发者而言，如何拥抱AI，将AI能力无缝集成到现有的Java生态系统中，成为了一个亟待解决的问题。

长期以来，Python凭借其丰富的AI库和活跃的社区，成为了AI开发的首选语言。然而，Java在企业级应用、大数据处理、高并发系统等领域积累的深厚优势和庞大生态是Python难以比拟的。随着AI技术的成熟和企业级AI应用需求的增长，Java社区对AI集成的呼声也日益高涨。开发者们渴望能够利用熟悉的Java语言和Spring框架，便捷高效地构建AI驱动的应用程序，从而在不牺牲现有系统稳定性和可扩展性的前提下，实现AI能力的快速落地。

Spring AI 与 Spring AI Alibaba 简介：两大框架的背景、目标和核心价值

正是在这样的背景下，两大关键框架应运而生，它们旨在弥合Java与AI之间的鸿沟，为Java开发者打开AI应用开发的新篇章：

Spring AI

Spring AI 是由Spring官方社区维护的开源项目，其核心目标是将Spring生态系统的设计原则和最佳实践应用于人工智能领域 [1]。它提供了一套简洁、可移植的API和抽象层，使得Java开发者能够像使用Spring开发传统应用一样，轻松地集成各种AI模型（如聊天模型、文本到图像模型、嵌入模型）和向量数据库。Spring AI的出现，极大地降低了Java开发者进入AI领域的门槛，让开发者能够专注于业务逻辑，而无需过多关注底层AI模型的复杂性。它强调了连接企业数据和API与AI模型的根本挑战，并提供了包括结构化输出、函数调用、可观测性、RAG（检索增强生成）和会话记忆等一系列核心功能，旨在帮助开发者构建健壮、可扩展的AI应用。

Spring AI Alibaba

Spring AI Alibaba（SAA）则是在Spring AI基础之上，由阿里云深度集成百炼平台并开源的AI框架 [2]。它不仅继承了Spring AI的所有核心能力，更针对国内AI生态和企业级应用场景进行了深度优化和扩展。Spring AI Alibaba的独特之处在于其强大的Graph多智能体框架，它借鉴了Langgraph的设计理念，为Java开发者提供了构建复杂工作流和多智能体应用的强大工具，无需开发者关心流程编排和上下文记忆管理等底层细节。此外，Spring AI Alibaba还提供了与阿里云AI生态的无缝集成，包括模型接入、RAG知识库解决方案、企业级MCP（Model Context Protocol）集成以及可观测性支持，旨在加速企业级AI应用从Demo到生产的落地过程。对于国内开发者而言，Spring AI Alibaba解决了Spring AI在接入国内主流大模型方面的不足，提供了更符合本土化需求的解决方案。

简而言之，如果说Spring AI是Java AI开发的通用基石，那么Spring AI Alibaba则是在此基础上，为国内企业级AI应用提供了更强大、更便捷的定制化能力和生态支持。