Spring AI Alibaba：Java 后端接入大模型，終于不用羨慕 Python 了！ 原創
大家好，我是玄姐。
作為 Java 后端開發者，你是否也曾羨慕 Python 生態里 LangChain 的便捷？是否一直在尋找一款能貼合 Spring 技術棧、輕松集成大模型能力的工具？
現在，阿里云開源的 Spring AI Alibaba 給出了答案。這款框架讓我們能用熟悉的 Spring Boot 方式，快速開發 ChatBot、工作流與多智能體應用，直接對接阿里云百煉平臺的大模型（比如：通義千問）。
Spring AI Alibaba Github 地址：??https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/??
今天就帶大家深入聊聊，它到底能解決什么問題、該怎么用。
一、先搞懂：Spring AI Alibaba 是什么？
簡單來說，Spring AI Alibaba 是基于 Spring AI 構建的 Java AI 應用開發框架，核心目標是幫 Java 團隊跳過復雜的底層適配，直接聚焦 AI 業務開發。它主要解決三類核心場景需求：
核心場景 | 關鍵能力 | 典型應用 |
ChatBot 對話機器人 | 多輪對話、上下文記憶、流式輸出 | 企業智能客服、內部知識問答助手 |
Workflow 工作流編排 | 基于圖的流程設計、多步驟推理 | 研究報告自動生成、數據分析流程自動化 |
Multi-Agent 多智能體協作 | Supervisor 中心化調度、Agent 職責拆分 | 復雜業務分工（如 “搜索 - 創作 - 審核” 協同） |
二、為什么說它適合企業級開發？
不同于簡單的 SDK 封裝，Spring AI Alibaba 自帶了一套生產級解決方案，這也是它最打動 Java 團隊的地方：
1. 低門檻的工作流引擎
借鑒 LangGraph 設計思路，用 “節點 + 邊” 的方式定義流程，代碼直觀、易調試，還支持可視化工具設計（可通過 Dify DSL 生成代碼）。比如實現 “搜索→分析→判斷是否繼續” 的流程，代碼只需幾行：
StateGraph<WorkflowState> graph = new StateGraph<>(WorkflowState.class);
graph.addNode("search", this::searchNode); // 搜索節點
graph.addNode("analyze", this::analyzeNode); // 分析節點
graph.addConditionalEdges("analyze", this::shouldContinue); // 條件判斷邊2. 企業級能力 “開箱即用”
不用自己搭基建，框架已集成阿里云生態的核心能力：
- 模型服務
對接阿里云百煉平臺，支持通義千問等主流大模型
- 知識庫
內置 RAG 方案，輕松實現企業私有知識庫問答； - 可觀測性
集成 ARMS 和 Langfuse，能追蹤調用鏈路、Token 消耗、LLM 調用耗時；
- 服務治理
- 通過 Nacos 實現 MCP 協議（Model Context Protocol）和 A2A 協議的服務發現與路由，這是目前 Java 生態里較完整的 MCP 和 A2A 實現。
3. 清晰的多智能體協作
采用 “Supervisor 中心化調度” 模式，避免 Agent 之間通信混亂。比如：一個內容生成場景，可拆分出 3 個職責明確的 Agent：
- ResearchAgent：負責信息搜索；
- WriterAgent：負責內容創作；
- ReviewerAgent：負責質量審核；后續維護或擴展時，只需針對單個 Agent 調整即可。
三、3 步上手：實現一個簡單的 AI 對話
作為 Spring 生態框架，它的使用方式和 Spring Boot 完全一致，新手也能快速入門：
1. 引入 Maven 依賴
在 ??pom.xml ??中添加阿里云大模型的 starter 依賴：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
</dependency>2. 配置 API Key
在 ??application.yml ??中添加阿里云百煉的 API Key（需先在阿里云控制臺申請）：
spring:
ai:
dashscope:
api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY} # 建議通過環境變量注入，避免硬編碼3. 編寫服務代碼
用 ??@Autowired ???注入 ??ChatClient??，直接調用大模型：
@Service
public class AIChatService {
@Autowired
private ChatClient chatClient;
// 對話方法：輸入用戶消息，返回AI回復
public String chat(String message) {
return chatClient.call(message);
}
}至此，一個基礎的 AI 對話功能就完成了。如果想體驗多輪對話、圖像生成、工具調用等完整功能，還可以直接運行官方的 Playground 示例：
# 克隆代碼倉庫
git
clone https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git
# 進入示例項目目錄
cd
spring-ai-alibaba-studio
# 注入API Key
export
DASHSCOPE_API_KEY
=
your_own_key
# 啟動項目
mvn spring-boot:run??啟動后訪問 ????http://localhost:8080??，就能直接體驗框架的全部核心能力。
四、哪些場景適合用？選型建議看這里
第一、推薦使用場景
- 企業內部知識庫問答系統（需 RAG 能力）；
- 需工具調用的智能客服（比如：對接訂單系統、CRM）；
- 多步驟推理的自動化任務（比如：研究報告生成、審批流程）；
- 已使用 Spring Cloud 微服務，想集成大模型的項目。
第二、需謹慎評估的場景
- 高并發 C 端應用：需額外搭配緩存、限流策略，避免大模型推理延遲影響用戶體驗；
- 實時性要求極高的場景（比如：直播互動）：大模型推理有固有延遲，可能無法滿足需求；
- 成本敏感項目：需提前評估 Token 消耗成本（可通過 ARMS 監控 Token 使用情況）。
第三、不建議使用的情況
- 團隊以 Python 為主，已有成熟的 LangChain 方案（無需重復造輪子）；
- 需頻繁切換多廠商模型（框架目前更側重阿里云生態）；
- 小型項目：無需復雜工作流、可觀測性，用簡單 SDK 即可滿足需求。
五、實際使用體驗 & 總結
從實際開發角度看，Spring AI Alibaba 有兩個很突出的優勢：
- 貼合 Java 開發者習慣
依賴注入、配置管理、Bean 生命周期等都遵循 Spring 標準，不用學習新的開發范式；
- 降低 AI 應用門檻
工作流編排做了簡化，即使不熟悉圖編排，也能快速上手；可觀測性集成成熟，生產環境排查問題更高效。
對于 Java 團隊來說，它最大的價值在于，不用重構現有技術棧，就能快速接入大模型能力。目前項目還在快速迭代中，后續功能值得期待。
如果你正在調研 Java 后端的 AI 應用方案，不妨試試 Spring AI Alibaba，或許能幫你少走很多彎路。
好了，這就是我今天想分享的內容。
本文轉載自??玄姐聊AGI?? 作者：玄姐
