最近在公司内部做AI应用试点，调研了一圈技术选型。Python的LangChain确实灵活，但要让一个以Java为核心的团队切换技术栈，成本和风险都太高。看了SpringAI、langchan4j等框架，最终选择了Spring AI Alibaba，Java生态的AI拼图也在不断的追赶中。Spring AI Alibaba虽然和阿里生态耦合比较重，但整体体验下来也还好。 它的核心抽象和Spring生态无缝集成，不同大模型之间切换，不使用DashScopeApi就行了，避免了代码对特定厂商API的强依赖。对于需要多模型备选的企业场景，这个设计非常实在。Graph Core工作流编排结合人工介入节点，适合复杂审批场景；内置RAG和向量检索集成，能快速搭建知识库问答；短期记忆与持久化Memory管理，保证多轮对话体验；多智能体协作及A2A分布式扩展，可拆解复杂任务，Agent也能作为Tool嵌套复用；结构化输出和上下文工程让结果更可控；Hooks和Interceptors提供灵活扩展点，便于生产环境监控治理。整体来看，Spring AI Alibaba不只是API封装，对于Java技术栈的团队，Spring AI Alibaba提供了一个平滑的AI应用落地路径，显著降低了探索成本。目前1.1.2版本已经发布，如果团队正在考虑引入AI能力，值得花时间评估一下。
发布于 上海
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