LangChain4j 智能体框架（2025 最新对比指南）

一、什么是智能体框架？

想象你需要一个“超级助理”——它能听懂自然语言指令、记住对话历史、调用计算器或搜索引擎等外部工具，甚至能与其他助理协作完成复杂任务。智能体框架就是构建这类 AI 助理的“工具箱”，通常包含四大核心能力：

• 大脑（LLM 集成）：理解与生成自然语言
• 笔记本（记忆系统）：存储上下文与知识
• 瑞士军刀（工具调用）：连接 API、数据库、服务
• 团队协作平台（多智能体协同）：多个智能体分工合作

在这一背景下，LangChain4j 应运而生——它是专为 Java 生态打造的智能体开发框架，相当于给 Java 应用装上了一套标准化的“AI 工作台”。

二、五大主流框架横向对比（2025 版）

💡 关键洞察：LangChain4j 在 Java 生态整合度、内存控制、企业落地速度 上表现突出，尤其适合金融、制造、法律等对稳定性与合规性要求高的行业。

三、LangChain4j 核心优势解析

1. 统一 LLM 接口：像电源适配器一样灵活

通过 ChatLanguageModel 接口，LangChain4j 支持 15+ 主流大模型（如 OpenAI、Anthropic、阿里通义、百度文心等），切换模型只需修改一行配置，无需重写业务逻辑。

2. 声明式 AI 服务（AI Services）

开发者只需定义一个 Java 接口，框架自动将其转化为具备记忆、工具调用、RAG 能力的 AI 代理：

interface CustomerServiceAgent {
    @SystemMessage("你是电商客服，回答需简洁友好")
    String chat(@UserMessage String userQuery);
}

3. 极简工具集成：@Tool 注解即插即用

将任意 Java 方法变为 AI 可调用的工具，例如获取天气：

@Tool("获取天气信息")
public Weather getWeather(String city) {
    return weatherService.query(city);
}

AI 在对话中识别到“查北京天气”时，会自动调用该方法。

4. Spring Boot 深度集成

配合 Spring，只需 @Autowired ChatLanguageModel 即可注入模型，实现零样板代码的 AI 能力嵌入。

四、实战示例：50 行代码构建带记忆的智能客服

// 1. 定义客服接口
interface CustomerServiceAgent {
    @SystemMessage("你是电商客服，回答需简洁友好")
    String chat(@UserMessage String userQuery);
}

// 2. 配置模型与记忆
class AgentConfig {
    @Bean
    CustomerServiceAgent createAgent() {
        // 初始化 GPT-4o-mini
        ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
            .apiKey(System.getenv("OPENAI_KEY"))
            .modelName("gpt-4o-mini")
            .build();

        // 添加对话记忆（最多保留10条消息）
        ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);

        // 构建 AI 服务代理
        return AiServices.builder(CustomerServiceAgent.class)
            .chatLanguageModel(model)
            .chatMemory(memory)
            .build();
    }
}

// 3. 使用
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        CustomerServiceAgent agent = new AgentConfig().createAgent();
        System.out.println(agent.chat("我的订单还没收到"));
        System.out.println(agent.chat("订单号是ORD12345")); // 自动关联上下文
    }
}

📌 效果：传统方案需 300+ 行代码实现的功能，LangChain4j 仅需 50 行，且天然支持上下文记忆与未来扩展。