Spring AI 2.0 和 Spring AI Alibaba,哪个更好?

前言

最近有球友问：“三哥，Spring AI 2.0和Spring AI Alibaba，选哪个更好？”

这两个框架，一个背靠Spring官方，一个背靠阿里云，都是2026年Java AI开发领域最炙手可热的存在。

Spring AI 2.0刚刚在2026年6月12日正式发布GA版本，基于Spring Boot 4.1和Spring Framework 7.0构建。

而Spring AI Alibaba也于2026年5月13日发布了1.0 GA版本，至今已累计获得10k+ Star。

很多小伙伴看了网上的文章更糊涂了——有人说Spring AI是“Java界的LangChain”，有人说Spring AI Alibaba是“Java界的LangGraph”。

听着都有道理，但到底怎么选，还是一头雾水。

今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊这个话题，希望对你会有所帮助。

全文超过8000字，建议先收藏再看。

一、一张图看懂两者的本质差异

在深入细节之前，我们先建立一个整体认知。

有个观点非常精准：两者并非简单的替代关系，而是基础原子抽象与高级企业级编排运行时之间的互补关系。

Spring AI 2.0的官方使命是 “connecting your enterprise Data and APIs with the AI Models” ——不是“让你的Java系统拥有自主智能体”，而是“让LLM像JDBC、JMS、WebClient那样成为企业系统里一个可插拔的中间件”。Spring团队刻意没把Spring AI做成一个Agent Framework。

而Spring AI Alibaba在Spring AI底层抽象的基础上，补充了构建企业级生产系统所需的关键组件——其核心聚焦于多智能体编排（Multi-Agent Orchestration）。如果说Spring AI是Java领域的LangChain，那么Spring AI Alibaba则更接近于Java领域的LangGraph。

一句话总结：Spring AI解决的是“怎么接入AI”，Spring AI Alibaba解决的是“怎么让多个AI协同工作”。

二、Spring AI 2.0

2.1 它是什么？

Spring AI是Spring官方推出的AI应用开发框架，其核心目标是将Spring生态系统的设计原则——高度的可移植性、依赖注入、模块化设计以及基于POJO的应用构建方式——引入AI领域。

Spring AI 2.0构建在Spring Boot 4.1和Spring Framework 7.0之上，代码库现已全面采用JSpecify空值安全注解，并升级到了Jackson 3序列化。

2.2 核心架构

Spring AI采用了分层架构设计：

• 模型适配层：负责与不同的AI模型提供商通信，将统一的API调用转换为各个厂商特定的请求格式
• 核心抽象层：定义了Spring AI的核心接口，如ChatClient、EmbeddingClient、ImageClient等
• 高级功能层：构建了提示词模板、函数调用、RAG、Agent等高级功能
• 集成层：提供与Spring生态其他组件的集成能力

2.3 2.0版本的核心升级

Spring AI 2.0是一次重大的架构重构，而不仅仅是依赖版本升级。核心变化包括：

① Tool Calling成为一等公民

在2.0中，Tool Calling被提升为ChatClient Advisor Chain中的一等公民、可组合组件。工具调用循环从每个ChatModel中剥离，统一由ChatClient通过ToolCallingAdvisor在外部处理。

② 全新的ToolCallback API

2.0移除了SpringBeanToolCallbackResolver和toolNames API，工具现在必须显式注册为ToolCallback Bean并通过.tools()传递。同时新增了ToolSearchToolCallingAdvisor，支持按需发现和调用工具。

③ 结构化输出增强

2.0新增了自修正结构化输出（Self-Correcting Structured Output） 能力，并提供EntityParamSpec支持每次调用的结构化输出配置。

④ 内存管理优化

MessageWindowChatMemory支持按消息边界（turn-boundary）进行截断，防止在对话中间切断。同时避免了在工具提示中重复添加聊天记忆。

⑤ 更聚焦的模型支持

Spring AI 2.0将支持的Chat Model提供商精简为核心几家：OpenAI（统一为SDK方式）、Anthropic（统一为SDK方式）、Amazon Bedrock、Google GenAI等。OpenAI兼容的API仍然可以使用。

2.4 代码示例

下面是一个使用Spring AI 2.0进行聊天和流式输出的完整示例：

@Service@RequiredArgsConstructorpublicclassSpringAiChatService{privatefinal ChatClient chatClient;// 非流式聊天public ChatResponse chat(ChatRequest request){        ChatResponse response = chatClient.prompt()            .user(request.getMessage())            .call()            .chatResponse();return ChatResponse.builder()            .content(response.getResult().getOutput().getContent())            .build();    }// 流式聊天public Flux<ChatResponse> streamChat(ChatRequest request){return chatClient.prompt()            .user(request.getMessage())            .stream()            .chatResponse()            .map(response -> ChatResponse.builder()                .content(response.getResult().getOutput().getContent())                .build());    }}

2.5 优缺点

优点：

• Spring生态无缝集成：Boot Starter一键接入，对Spring开发者最友好
• 避免供应商锁定：提供统一的ChatClient/EmbeddingClient等多模态API
• 完整的AI能力：工具调用、RAG、记忆、多模型、Agent流程编排
• 结构化输出：将非结构化自然语言精准映射为强类型Java POJO
• 生产级特性：内置重试、限流、可观测性等企业级能力

缺点：

• 定位克制：刻意不做Agent Framework，多智能体编排能力有限
• 1.x到2.0有破坏性变更：ToolCallback API等需要迁移
• 部分高级功能需自行扩展：如复杂工作流编排

2.6 适用场景

三、Spring AI Alibaba

3.1 它是什么？

Spring AI Alibaba是阿里云基于Spring AI构建的企业级Agent框架。

它不只是Spring AI的本地化实现（如接入通义千问等国产模型），更是一个专为Java开发者量身定制的Agentic AI开发框架。

自1.1.2.x版本起，Spring AI Alibaba已从单纯的“模型接入工具”升级为完整的智能体开发框架。其核心架构包含六大模块，覆盖从Agent开发到可视化管理全链路。

3.2 Graph引擎：核心武器

Spring AI Alibaba的最大亮点是Graph工作流引擎，专为多Agent协作和复杂任务编排设计。

Graph是一个低级别的工作流和多代理协调框架，其核心设计理念包括：

① 多智能体协作架构

内置ReAct Agent、Supervisor等标准模式。在客服场景中，Supervisor智能体可将复杂问题拆解为多个子任务，分配给具备领域知识的ReAct Agent处理，最终汇总结果返回用户。

② 可视化工作流编排

提供与主流低代码平台对齐的节点库，包含条件分支、并行处理、异常捕获等20+种标准组件。开发者可通过拖拽方式构建复杂流程，显著降低了非专业开发者的参与门槛。

③ 状态管理增强

提供流程快照（自动保存执行状态、支持故障恢复）、记忆持久化（跨会话状态保持）、人工干预节点（插入人工确认环节）等企业级特性。

3.3 核心功能全景

具体包括：

• Multi-Agent编排：内置SequentialAgent、ParallelAgent、RoutingAgent、LoopAgent四种模式
• 多模态支持：ReactAgent支持文本和媒体输入（图像理解），以及基于工具的图像/音频生成
• Voice Agent：基于WebSocket的实时语音Agent
• Context Engineering：内置上下文工程策略，包括人机协同、上下文压缩、工具重试、动态工具选择等
• Graph工作流：支持条件路由、嵌套图、并行执行、状态管理，可导出PlantUML和Mermaid格式
• A2A支持：Agent-to-Agent通信，与Nacos集成实现分布式Agent协调
• 一站式Agent平台：可视化Agent开发、部署、可观测性、评估和MCP管理

3.4 1.1.2.0版本新增能力

2026年2月发布的1.1.2.0版本带来多项核心升级：

• Agent Skills支持：轻量级、开放式的格式，通过专业知识和工作流扩展Agent能力
• 多智能体并行执行：支持并行条件边、并行聚合策略（AllOf/AnyOf）
• 异步工具执行与returnDirect增强
• 底层Spring AI升级至1.1.2

3.5 代码示例

下面是一个使用Spring AI Alibaba构建ReAct Agent的简化示例：

// 1. 配置ChatModel（以通义千问DashScope为例）@ConfigurationpublicclassAiConfig{@Beanpublic ChatModel chatModel(){returnnew DashScopeChatModel(            DashScopeChatOptions.builder()                .withApiKey("your-api-key")                .withModel("qwen-max")                .build()        );    }@Beanpublic ChatClient chatClient(ChatModel chatModel){return ChatClient.builder(chatModel).build();    }}// 2. 定义Agent@ServicepublicclassWeatherAgentService{@Autowiredprivate ChatClient chatClient;// 使用ReAct Agent模式public String askWeather(String question){// Spring AI Alibaba内置ReAct Agent// 自动进行 思考→行动→观察 循环return chatClient.prompt()            .system("你是一个天气查询助手，可以调用天气API工具")            .user(question)            .call()            .content();    }}// 3. 在Controller中使用@RestControllerpublicclassAgentController{@Autowiredprivate WeatherAgentService agentService;@GetMapping("/ask")public String ask(@RequestParam String question){return agentService.askWeather(question);    }}

3.6 优缺点

优点：

• Graph引擎强大：专为多Agent协作和复杂任务编排设计
• 企业级特性完善：流程快照、记忆持久化、人工干预节点
• 国产模型原生支持：深度整合通义千问、通义万相等
• 可视化开发：一站式Agent平台支持拖拽式编排
• A2A分布式支持：与Nacos集成，实现分布式Agent协调
• 中文支持优秀：在国内访问性能和成本上更具优势

缺点：

• 与Spring AI 2.0版本对齐需要时间：目前基于Spring AI 1.1.2
• 学习曲线较陡：Graph引擎、多Agent模式等概念需要时间掌握
• 生态相对较新：1.0 GA于2026年5月发布，社区积累不如Spring AI

3.7 适用场景

四、全方位横向对比

4.1 核心差异一览表

4.2 两者的关系：不是替代，是互补

一个非常精准的概括是：Spring AI 2.0提供的是“原子抽象”，Spring AI Alibaba提供的是“企业级编排运行时”。

Spring AI 2.0让你能接入AI——就像JDBC让你能接入数据库一样。它提供统一的ChatClient、EmbeddingClient等多模态API，消除对底层模型提供商的强依赖。

Spring AI Alibaba则在这个基础上，让你能编排多个AI——就像Spring Cloud让你能编排多个微服务一样。它通过Graph引擎、Multi-Agent模式、A2A通信等能力，把多个AI Agent组织成一个可协作、可观测、可恢复的企业级系统。

五、到底该选哪个？

🎯 选Spring AI 2.0的场景

• 你只需要接入AI能力：标准对话、RAG、单Agent + 工具调用
• 你希望避免供应商锁定：未来可能切换模型提供商
• 你追求简洁和标准化：不想引入额外的编排层
• 你的团队已经熟悉Spring生态：低学习成本
• 你不需要复杂的多Agent协作：业务场景相对简单

🎯 选Spring AI Alibaba的场景

• 你需要多Agent协作：多个AI Agent协同完成复杂任务
• 你需要复杂工作流编排：有状态、长流程、条件分支
• 你使用国产大模型：通义千问/通义万相是主力
• 你在国内部署：追求低延迟、数据合规
• 你需要可视化开发：业务人员也能参与流程编排
• 你需要Agent间通信：分布式Agent协调

🎯 最佳实践：组合使用

两个框架不是“二选一”的关系，而是可以组合使用的。

Spring AI Alibaba本身就基于Spring AI构建，两者API兼容。

一个典型的组合方案是：

• 用Spring AI 2.0的ChatClient作为底层AI调用抽象
• 用Spring AI Alibaba的Graph引擎做多Agent编排
• 用Spring AI Alibaba的A2A + Nacos做分布式Agent协调
• 用Spring AI Alibaba的Admin平台做可视化监控

这样你既有Spring AI的标准化抽象，又有Spring AI Alibaba的企业级编排能力——两全其美。

六、写在最后

回到最初的问题：Spring AI 2.0和Spring AI Alibaba，哪个更好？

答案不是“谁比谁强”，而是“谁更适合你的场景”。

Spring AI 2.0是Spring官方精心打磨的AI抽象层——克制、标准、可移植。它像JDBC一样，让你用统一的接口接入各种AI模型。如果你只需要“接入AI”，它就是最好的选择。

Spring AI Alibaba是阿里云在企业级AI落地实践中沉淀出来的编排框架——强大、完整、云原生。它像Spring Cloud一样，让你能编排多个AI Agent协同工作。如果你需要“让多个AI协同工作”，它就是最好的选择。

更妙的是，两者可以一起用。

Spring AI Alibaba本身就是基于Spring AI构建的，你完全可以先用Spring AI 2.0打好基础，再引入Spring AI Alibaba的Graph引擎做复杂编排。

开源地址：

• Spring AI 2.0：https://github.com/spring-projects/spring-ai （3.2万+ Star）
• Spring AI Alibaba：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba （1万+ Star）