最近 Java AI 圈有点热闹。6 月 12 日 Spring AI 2.0.0 GA7 月 6 日 LangChain4j 1.17.2 发布7 月 7 日 Google ADK Java 1.6.0 上线。三个主流框架在两周内密集更新群里又开始灵魂发问“Java 做 AI Agent到底该选哪个”这个问题我问过自己很多遍。过去一年里我用 Spring AI 写过企业内部工具用 LangChain4j 做过多模型切换的 PoC也拿 Google ADK 搭过带人工审核的 Agent 工作流。说点实在的没有最好的框架只有最匹配你场景的框架。今天这篇文章不讲安装步骤直接帮你做一个清晰的选型判断。Spring AI 2.0.0 —— Spring 生态的官方答案⭐ 评分9.0 / 10**核心定位**如果你本来就是 Spring Boot 开发者Spring AI 是阻力最小的 AI 入口。它不是让 Java 追 Python 的 LangChain而是把 LLM、Embedding、Vector Store、Tool Calling 这些东西用 Spring 的方式重新封装了一遍。最新动态6 月 12 日 GA正式升级到 Spring Boot 4.1.0JDK 21 成为主流基线MCP SDK 同步升级到 2.0.0STDIO / SSE / Streamable HTTP 三种传输都支持Chat Memory 顾问体系重构PromptChatMemoryAdvisor 被移除迁移时需注意Tool Calling 链路统一移除了部分内部工具执行 APIAtlas 的感受Spring AI 2.0 给我的感觉是稳。它不会给你最前沿的模型支持但会让你敢把代码往生产环境里放。⚠️避坑提醒2.0.0 虽然 GA 了但从 1.1.x 升级上来有 breaking changes。尤其是 Chat Memory 和 Tool Calling 相关 API建议对照官方 upgrade notes 逐项检查不要直接升级依赖就上线。**定价**完全开源Apache 2.0 协议 Spring AI v2.0.0 Release Notes可信度✅ 确凿GitHub ReleasesLangChain4j 1.17.2 —— Java 大模型编排的瑞士军刀⭐ 评分8.8 / 10**核心定位**如果你想在 Java 项目里像 Python 开发者用 LangChain 一样灵活地切换模型、拼接 RAG 流程、构建 AgentLangChain4j 是目前最成熟的选择。最新动态7 月 6 日发布1.17.x 系列持续高频迭代修复了多个模型 provider 的兼容性问题支持 OpenAI、Claude、Gemini、通义千问、DeepSeek、文心一言等 20 模型Embedding Store 覆盖 Milvus、Chroma、PGVector、Redis 等 15 向量数据库对 Spring Boot、Quarkus、Micronaut 都有 Starter不绑定单一框架Atlas 的感受LangChain4j 最大优点是模型多。我做国产模型切换评测时基本只改一行 provider 配置就能跑对比省了大量适配代码。⚠️避坑提醒版本迭代快1.17 和 1.16 之间就有 API 调整。文档虽然全但有些高级功能比如自定义 Agent 执行器的例子偏少遇到问题得多翻 GitHub issue。**定价**完全开源Apache 2.0 协议 LangChain4j 1.17.2 Release Notes可信度✅ 确凿GitHub ReleasesGoogle ADK Java 1.6.0 —— Agent 编排的谷歌解法⭐ 评分8.5 / 10**核心定位**它不是简单的 LLM SDK而是一套构建能自主决策、多步骤执行、人在回路的 Agent 系统的工具包。如果你要做的是真正的 Agent而不是简单的聊天接口ADK 值得认真看。最新动态7 月 7 日发布新增多个官方示例Issue 分类 Agent、PR 分类 Agent、垃圾评论检测 Agent支持 ClassPathSkillSource能从 classpath 加载 skill部署更灵活更新到 Spring AI 2.0.0构建已支持 Java 25SequentialAgent 在 HITL 恢复后的执行逻辑做了优化chat-completions API 支持 ApigeeLlm企业网关场景更友好Atlas 的感受ADK 最让我心动的是人在回路HITL和多 Agent 编排。如果你的 Agent 要执行查数据库 → 调工单 → 人工确认 → 发送邮件这种多步流程ADK 比其他两个框架顺手得多。⚠️避坑提醒ADK 学习曲线明显更陡。Agent、Tool、Event、Session、Artifact、Flow 这些概念需要花时间理解。而且它默认 Gemini 体验最好用其他模型要通过 LangChain4j 适配器。**定价**完全开源Apache 2.0 协议 Google ADK Java v1.6.0 Release Notes可信度✅ 确凿GitHub Releases 横向对比六个维度看框架差异维度Spring AI 2.0.0LangChain4j 1.17.2Google ADK Java 1.6.0核心定位Spring 生态 AI 抽象Java LLM 编排多 Agent 编排上手难度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐模型兼容性中高极高20中Gemini 优先Agent 能力中等Tool Calling Memory中高Agent RAG极高多 Agent HITLSpring 集成度原生满分Starter 支持已集成 Spring AI 2.0生产就绪度✅ 高已 GA✅ 高⚠️ 中生态在成长社区活跃度 高 顶级 成长中定价免费开源免费开源免费开源综合评分9.08.88.5 Atlas 的选择建议场景一你的项目已经是 Spring Boot想最快、最稳地引入 AI直接上 Spring AI 2.0.0。它和你的技术栈最match团队学习成本最低生产环境也敢上。MCP 能力用来对接内部数据源基本够用。场景二你需要在多个模型之间切换或者做国产模型适配选 LangChain4j。模型覆盖面和向量数据库支持是三个里最强的。它不是 Spring 专属但 Spring Boot Starter 也有侵入性可控。场景三你要做复杂 Agent 工作流涉及多步骤、人在回路、多 Agent 协作选 Google ADK Java。它在 Agent 编排层面的抽象更完整HITL 和 OpenTelemetry 都是开箱即用。不过建议先用它搭 PoC团队熟悉概念后再扩规模。场景四你全都想要组合用Spring AI 做应用层和 MCP 数据源接入LangChain4j 做模型切换和 RAGADK 做复杂 Agent 编排。三个框架都在互相集成未来这种组合拳会越来越常见。 一个趋势判断看完三个框架的最新 release我有一个明显感受它们正在互相靠近。Spring AI 2.0 升级 MCP SDKLangChain4j 持续扩展模型生态Google ADK 直接集成了 Spring AI 2.0。这说明大家共识越来越强未来的 Java AI 开发不是选哪个框架而是怎么把它们组合成一套完整工作流。我的判断是2026 年下半年MCP 协议会成为 Java AI 应用事实上的连接标准而框架之间会通过 MCP 和 Spring AI 的抽象进一步打通。与其纠结哪个框架最好不如想清楚你的 Agent 需要什么样的能力组合。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】