AI开发框架综合比较 - @jackzhangpython

<p align="right"><font color="#3f3f3f">2025年09月09日</font></p> ## 引言随着人工智能技术的飞速发展，AI开发框架在简化AI应用构建、提高开发效率方面扮演着越来越重要的角色。本文旨在对当前流行的四款AI开发框架——LangGraph、ADK、Spring AI和Spring AI Alibaba进行深入调研和比较，从整体设计、核心能力、优缺点以及真实使用情况（包括用户量和社区反馈）等多个维度进行分析，为开发者选择合适的AI框架提供参考。 ## 1. LangGraph ### 1.1 概述与核心概念 LangGraph 是 LangChain 的扩展，旨在通过将步骤建模为图中的边和节点，来构建健壮且有状态的多参与者 LLM 应用程序。它提供了用于创建常见类型代理的高级接口，以及用于组合自定义流的低级 API。其核心在于图结构，允许开发者定义复杂的代理工作流，包括循环和条件逻辑。它支持有状态的应用程序，可以管理代理的长期记忆和上下文，并提供了对代理行为的细粒度控制。LangGraph 擅长管理多个 AI 代理，支持分而治之的方法来解决复杂问题，并能无缝集成 LangChain 的组件和工具，同时与 LangSmith 集成，便于调试和可观测性。 ### 1.2 优势 * **灵活性和可控性**: 能够构建高度可定制和可控的代理，支持复杂的逻辑和循环。 * **可视化和调试**: 通过图结构，可以更好地可视化工作流程并进行调试。 * **生产就绪**: 提供了生产环境所需的功能，如可伸缩性、流式处理和容错能力。 * **与 LangChain 生态系统集成**: 可以利用 LangChain 丰富的工具和模型集成。 ### 1.3 劣势 * **学习曲线**: 对于不熟悉图论或 LangChain 生态系统的开发者来说，可能存在一定的学习曲线。 * **复杂性**: 对于简单的代理任务，引入图结构可能会增加不必要的复杂性。 ### 1.4 用户量与社区反馈 * **GitHub Stars**: 18.4k * **Forks**: 3.2k * **Issues**: 672 (截至上次检查) * **社区反馈**: 褒贬不一。积极方面，用户赞赏其在复杂代理工作流和多代理系统中的控制力和灵活性，以及与 LangChain 和 LangSmith 的集成，便于调试和可观测性。消极方面，一些用户反映开发者体验不佳，文档可能过时或难以理解，对于简单任务而言可能过于复杂。 ## 2. ADK (Agent Development Kit) ### 2.1 概述与核心概念 Agent Development Kit (ADK) 是一个灵活且模块化的框架，用于开发和部署 AI 智能体。它为 Gemini 和 Google 生态系统进行了优化，但同时也是模型无关、部署无关的，并可与其他框架兼容。ADK 的设计目标是使智能体开发更像软件开发，让开发者更容易创建、部署和编排从简单任务到复杂工作流的智能体架构。其核心特点包括模型无关性（支持 Gemini、Vertex AI Model Garden 及 LiteLLM 集成）、部署无关性（本地、Vertex AI Agent Engine、Cloud Run、Docker 等）、灵活的编排（工作流智能体、LLM 驱动的动态路由）、多智能体架构、丰富的工具生态系统（预构建工具、自定义函数、第三方库集成）以及内置评估机制和对安全可靠 AI 的强调。 ### 2.2 优势 * **高度灵活性和模块化**: 允许开发者根据需求自由组合和扩展智能体功能。 * **多模型和多部署支持**: 不受限于特定模型或部署环境，提供了更大的选择空间。 * **强大的多智能体协调能力**: 能够轻松构建和管理复杂的、协作式的智能体系统。 * **内置评估机制**: 有助于确保智能体的性能和可靠性。 * **强调安全和可靠性**: 引导开发者构建更值得信赖的 AI 智能体。 * **与 Google 生态系统深度集成**: 对于使用 Google Cloud 服务的开发者来说，具有天然优势。 ### 2.3 劣势 * **相对较新**: 作为一个较新的框架，其社区规模和成熟度可能不如一些老牌框架。 * **文档和示例可能仍在完善中**: 尽管提供了中文文档，但可能仍有需要补充和优化的部分。 ### 2.4 用户量与社区反馈 * **GitHub Stars (Python)**: 12.8k * **GitHub Stars (Java)**: 640 * **社区反馈**: ADK作为一个相对较新的框架，社区活跃度正在增长。用户普遍认为其在构建多智能体系统方面非常强大和灵活，与Google生态系统的深度集成是其一大优势。文档被认为易于理解，并提供了许多cookbook和模板。一些用户也提到了其作为新框架，社区规模和成熟度可能不如一些老牌框架，但其发展潜力被看好。 ## 3. Spring AI ### 3.1 概述与核心概念 Spring AI 是一个将 Spring 生态系统的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于 AI 领域的应用框架。它的核心目标是连接企业数据和 API 与 AI 模型，旨在简化集成人工智能功能的应用程序开发，避免不必要的复杂性。其核心概念包括 Spring 生态集成、广泛的模型提供商支持（Anthropic、OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Ollama 等）、可移植 API（同步和流式）、结构化输出（POJO 映射）、向量数据库支持、工具/函数调用、可观测性、数据注入 ETL 框架、AI 模型评估、ChatClient API、Advisors API 以及对话记忆和 RAG 支持。它还为所有 AI 模型和向量存储提供了 Spring Boot 自动配置和 Starter，简化了开发。 ### 3.2 优势 * **Java 开发者友好**: 对于 Java 开发者来说，学习曲线平缓，可以利用现有的 Spring 知识快速上手 AI 应用开发。 * **强大的生态系统集成**: 深度集成 Spring 生态系统，可以无缝利用 Spring Boot、Spring Cloud 等现有组件。 * **广泛的模型和向量数据库支持**: 提供了与多种主流 AI 模型和向量数据库的集成能力，选择性强。 * **生产级特性**: 提供了结构化输出、工具调用、可观测性、评估等生产级特性，有助于构建健壮的 AI 应用。 * **可移植性**: 抽象了底层 AI 提供商的差异，使得应用可以轻松切换不同的 AI 服务。 ### 3.3 劣势 * **相对较新**: 尽管 Spring 社区强大，但 Spring AI 作为一个新项目，其成熟度和社区活跃度可能仍需时间积累。 * **Java 生态限制**: 主要面向 Java 开发者，对于其他语言的开发者来说不适用。 ### 3.4 用户量与社区反馈 * **GitHub Stars**: 6.7k * **Forks**: 1.9k * **Issues**: 672 (截至上次检查) * **社区反馈**: Spring AI 因其与 Spring 生态系统的无缝集成而受到 Java 开发者的欢迎，降低了 AI 应用开发的门槛。用户普遍认为其 API 友好，支持多种主流 AI 模型和向量数据库。社区反馈显示，它在构建企业级 AI 应用方面具有潜力，但作为一个相对较新的项目，其社区活跃度和成熟度仍在发展中，一些用户也在讨论其与 LangChain4j 等其他 Java AI 框架的优劣。 ## 4. Spring AI Alibaba ### 4.1 概述与核心概念 Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践。它提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，旨在帮助开发者快速构建 AI 应用。其核心概念包括基于 Spring AI 的扩展、深度集成阿里云通义系列模型（包括百炼平台）、高层次 AI API 抽象、云原生基础设施集成、支持多种 AI 应用开发模式（ChatBot、工作流、多智能体）、Graph-based 多智能体框架、支持多种模型类型（聊天、文生图、音频转录、文生语音等）、支持同步和流式 API、结构化输出、向量数据库存储与检索、函数调用以及 RAG 开发模式。 ### 4.2 优势 * **Java 开发者友好**: 继承 Spring AI 的优势，对于 Java 开发者来说学习成本低，开发体验好。 * **阿里云生态深度集成**: 对于阿里云用户来说，可以充分利用阿里云的 AI 服务和云原生能力，实现快速开发和部署。 * **企业级应用支持**: 提供了构建企业级 AI 应用所需的各种特性，如多智能体、工作流、RAG 等。 * **Graph-based 多智能体框架**: 提供了更直观和强大的方式来构建复杂的智能体工作流。 * **持续演进和维护**: 作为阿里云的开源项目，预计会得到持续的投入和维护。 ### 4.3 劣势 * **与阿里云生态绑定**: 虽然提供了便利，但也意味着对阿里云的依赖性较高，对于非阿里云用户可能吸引力有限。 * **相对较新**: 作为一个较新的项目，社区活跃度和成熟度可能仍在发展中。 ### 4.4 用户量与社区反馈 * **GitHub Stars**: 5.7k (主仓库 `alibaba/spring-ai-alibaba`) * **社区反馈**: Spring AI Alibaba 作为 Spring AI 的扩展，深受 Java 开发者欢迎，尤其是在阿里云生态系统内。社区反馈强调其在简化 AI 应用开发、深度集成阿里云通义系列模型以及支持多种 AI 应用开发模式（如 ChatBot、工作流、多智能体）方面的优势。Graph-based 多智能体框架被认为是其核心亮点之一。作为一个相对较新的项目，其社区活跃度正在快速增长，并有持续的贡献者加入。用户普遍认为其易于上手，能够快速构建企业级 AI 应用。 ## 5 基础设施层面的比较 AI 智能体应用与传统应用不同，它们通常具有长时间运行、有状态和突发性等特点，这使得传统无服务器或微服务架构难以有效支持。因此，专门为智能体构建的基础设施层变得至关重要。该层位于智能体逻辑和底层计算之间，提供结构、控制和可靠性。以下是智能体基础设施的关键要素以及各框架在这方面的体现： ### 5.1 持久化执行 (Durable Execution) 智能体运行可能需要数秒、数分钟甚至数小时，期间可能需要暂停调用工具、等待 API 响应或接收人工反馈。传统环境可能因超时、崩溃或进度丢失而导致问题。智能体基础设施应提供后台执行、心跳信号和可恢复运行的能力。 * **LangGraph**: 作为 LangChain 的扩展，LangGraph 强调其能够处理长时间运行的智能体，支持在执行过程中暂停和恢复。LangGraph Platform（作为其商业产品）明确提供了后台执行、心跳信号和可恢复运行的能力，以确保智能体任务的持久化完成。 * **ADK**: ADK 的设计理念中包含了部署无关性，支持将智能体部署到 Vertex AI Agent Engine、Cloud Run 或 Docker 等环境。这些平台本身就提供了对长时间运行任务的支持和一定的容错机制，但 ADK 框架本身更侧重于智能体逻辑的构建，基础设施层面的持久化执行能力更多依赖于其部署目标平台。 * **Spring AI**: Spring AI 主要是一个应用框架，专注于简化 AI 功能的集成。它本身不直接提供底层的持久化执行基础设施，而是依赖于 Spring Boot 应用的部署环境（如传统的应用服务器、容器化平台或云服务）来提供这些能力。开发者需要自行配置和管理这些基础设施。 * **Spring AI Alibaba**: 作为 Spring AI 在阿里云生态中的扩展，Spring AI Alibaba 同样依赖于其部署环境。然而，由于其深度集成阿里云云原生基础设施，对于在阿里云上部署的应用，可以利用阿里云的各项服务（如函数计算、容器服务等）来获得持久化执行的能力，但这些能力并非框架本身提供，而是通过云服务实现。 ### 5.2 状态管理 (State Management) 智能体的“状态”可能包括中间结果、工具输出、嵌入文档或多轮上下文。传统基础设施通常缺乏结构化的方式来存储、恢复或编辑这些运行中的状态。智能体基础设施应提供开箱即用的存储和检查点机制，以在步骤、故障或用户干预之间持久化状态。 * **LangGraph**: LangGraph 的核心设计就是围绕“有状态”的图结构。它内置了状态管理机制，能够管理智能体的长期记忆和上下文，并在每个节点执行后保存状态，支持检查点和时间旅行功能，这对于复杂、多步骤的智能体至关重要。 * **ADK**: ADK 支持构建有状态的智能体，其多智能体架构和灵活的编排能力意味着需要有效的状态管理。虽然文档中未详细说明其内置的状态持久化机制，但其“代码优先”的设计允许开发者灵活集成各种状态存储方案，并依赖于部署平台的持久化能力。 * **Spring AI**: Spring AI 提供了对“聊天对话记忆”和“向量数据库”的支持，这在一定程度上解决了智能体的状态管理问题，特别是对于 RAG 和对话历史。然而，对于更复杂的智能体内部中间状态的细粒度管理，可能需要开发者进行额外的实现。 * **Spring AI Alibaba**: 继承了 Spring AI 的状态管理能力，并可能通过与阿里云的存储服务（如表格存储、对象存储等）集成，提供更强大的状态持久化和管理方案。其 Graph-based 多智能体框架也暗示了对复杂状态流转的支持。 ### 5.3 人工干预 (Human-in-the-Loop) 智能体经常需要人工反馈进行批准或澄清才能继续执行。这意味着需要可恢复的状态以及对步骤之间任意长时间延迟的支持。智能体基础设施应提供 API 来暂停或恢复，而无需手动连接队列、缓存和轮询端点。 * **LangGraph**: LangGraph 明确支持人工干预（Human-in-the-Loop）机制，允许智能体在特定节点暂停，等待人工输入或决策后继续执行。其图结构和状态管理能力为实现这种暂停和恢复提供了天然的支持。 * **ADK**: ADK 在其核心概念中强调了“构建、交互、评估、部署”的支柱，其中“交互”部分可能包含人工干预。虽然具体实现细节需要进一步探索，但其灵活的编排和多智能体协作能力为集成人工干预提供了可能性。 * **Spring AI**: Spring AI 作为一个框架，本身不直接提供人工干预的运行时支持，但开发者可以通过 Spring 的异步编程模型和消息队列等技术，结合业务逻辑来实现人工干预流程。 * **Spring AI Alibaba**: Spring AI Alibaba 在其文档和示例中提到了“人类反馈”的场景，并展示了如何利用其 Graph 来实现“中断 -> 人类反馈介入 -> 无缝衔接剩下流程”的功能。这表明它在框架层面提供了对人工干预的明确支持。 ### 5.4 突发并发 (Bursty Concurrency) 实际的智能体应用可能面临不可预测的流量高峰，这可能导致请求堵塞、请求丢失或性能下降。智能体基础设施应设计用于吸收这些突发流量，例如通过任务队列和水平自动伸缩。 * **LangGraph**: LangGraph Platform 明确设计用于吸收突发流量，通过任务队列缓冲和调度传入的运行，并支持水平自动伸缩，以确保每个运行都被处理一次，从而保持在高吞吐量或不可预测的工作负载下的稳定性。 * **ADK**: ADK 的部署无关性使其能够利用底层云平台（如 Google Cloud Run、Vertex AI Agent Engine）的自动伸缩和负载均衡能力来处理突发并发。框架本身不直接提供这些基础设施，但其设计与这些云原生特性兼容。 * **Spring AI**: Spring AI 作为一个应用框架，其并发处理能力主要依赖于 Spring Boot 和 Java 生态系统的并发机制（如线程池、异步处理）以及部署环境的负载均衡和伸缩能力。开发者需要自行设计和配置以应对突发流量。 * **Spring AI Alibaba**: 同样，Spring AI Alibaba 依赖于阿里云的云原生能力来处理突发并发。例如，通过部署在阿里云函数计算或容器服务上，可以利用这些服务的弹性伸缩特性来应对流量高峰。其 MCP Gateway 也旨在解决企业级 AI Agent 的分布式部署和动态更新问题，包括流量的负载均衡。 ### 5.5 流式传输 (Streaming) 智能体不仅返回最终结果，它们还会思考、行动并随着时间的推移完善其响应。良好的智能体基础设施应使其中间输出（例如，思考过程、工具调用、部分完成）可见，以增强用户体验和开发人员可见性。 * **LangGraph**: LangGraph Platform 支持细粒度的流式传输，包括 token 级别的 LLM 输出流、自定义数据流以及生成式 UI 流。这使得开发者和用户能够实时了解智能体的思考过程和中间结果，极大地提升了可观测性和用户体验。 * **ADK**: ADK 强调其对流式传输的原生支持，特别是在 Python 和 Java 版本中都提到了流式 API。这对于构建实时交互的智能体应用非常重要，能够让用户更快地获得反馈。 * **Spring AI**: Spring AI 提供了对同步和流式 API 的支持，允许开发者根据需要选择。对于聊天模型，通常会利用流式传输来提供更好的用户体验，逐步显示 LLM 的响应。 * **Spring AI Alibaba**: 继承了 Spring AI 的流式 API 支持，并针对阿里云的模型服务进行了优化。这意味着在阿里云生态中，开发者可以方便地构建支持流式传输的 AI 应用，提升用户体验。 ## 6. 整体比较与分析 (更新) | 特性/框架 | LangGraph | ADK (Agent Development Kit) | Spring AI | Spring AI Alibaba | | :---------------- | :----------------------------------------- | :------------------------------------------------- | :----------------------------------------- | :---------------------------------------------- | | **主要语言** | Python | Python, Java | Java | Java | | **核心设计理念** | 基于图的状态化多智能体工作流 | 模型/部署无关，代码优先，多智能体系统 | Spring生态集成，简化AI应用开发 | 基于Spring AI，深度集成阿里云生态，Graph-based多智能体 | | **主要优势** | 灵活可控，可视化调试，生产就绪，LangChain生态集成 | 高度模块化，多模型/部署支持，强大多智能体协调，内置评估，强调安全，Google生态集成 | Java开发者友好，强大Spring生态集成，广泛模型/向量数据库支持，生产级特性，可移植性 | Java开发者友好，阿里云生态深度集成，企业级应用支持，Graph-based多智能体，持续演进 | | **主要劣势** | 学习曲线陡峭，对简单任务可能过于复杂 | 相对较新，文档/示例完善中 | 相对较新，Java生态限制 | 与阿里云生态绑定，相对较新 | | **GitHub Stars** | 18.4k | Python: 12.8k, Java: 640 | 6.7k | 5.7k | | **社区反馈** | 褒贬不一，复杂任务强大，简单任务体验不佳 | 活跃度增长，多智能体强大，Google生态优势，文档易懂 | Java开发者欢迎，API友好，潜力大，社区发展中 | Java开发者欢迎，阿里云生态优势，Graph-based亮点，活跃度增长 | | **基础设施支持** | 强（通过LangGraph Platform） | 依赖部署平台，框架提供兼容性 | 依赖部署平台，需自行配置 | 依赖阿里云云原生服务，框架提供集成便利 | | **持久化执行** | 框架内置支持，可恢复运行 | 依赖部署平台能力 | 依赖部署平台能力 | 依赖阿里云云服务 | | **状态管理** | 核心功能，内置检查点 | 支持，依赖部署平台持久化 | 支持对话记忆/向量数据库，复杂状态需额外实现 | 继承Spring AI，结合阿里云存储服务 | | **人工干预** | 框架内置支持 | 可能支持，需进一步探索 | 需自行实现 | 框架内置支持 | | **突发并发** | 强（通过LangGraph Platform） | 依赖部署平台能力 | 依赖部署平台能力 | 依赖阿里云云原生服务 | | **流式传输** | 细粒度支持 | 原生支持 | 支持 | 支持 | | **适用场景** | 复杂逻辑/循环的AI代理，多代理协作，精细控制 | 复杂多智能体系统，多模型/部署需求，重视评估/安全，Google Cloud用户 | Java应用集成AI，Spring用户，快速原型，多模型/向量数据库选择 | 阿里云用户，Java环境，复杂多智能体/工作流，云原生部署 | ## 7. 总结与建议这四款AI开发框架各有侧重，适用于不同的开发场景和技术栈。在基础设施层面，它们的支持程度和实现方式有所不同。 * **LangGraph** 在Python生态中，尤其适合需要构建复杂、有状态、多智能体协作的AI应用，其图结构提供了强大的流程控制能力。通过 LangGraph Platform，它在基础设施层面提供了开箱即用的持久化执行、状态管理、人工干预和突发并发处理能力，以及细粒度的流式传输，这使其在生产级智能体部署方面具有显著优势。然而，其学习曲线和对简单任务的潜在复杂性是需要考虑的因素。 * **ADK** 作为Google推出的框架，在多智能体系统构建方面表现出色，并强调模型和部署的无关性，以及内置的评估机制，这对于构建可靠和可扩展的AI应用至关重要。在基础设施层面，ADK 更多地依赖于底层部署平台（如 Google Cloud）提供的能力，框架本身提供的是与这些能力的兼容性和集成便利性。对于倾向于Google生态系统或需要高度灵活性的开发者来说，ADK是一个有力的选择。 * **Spring AI** 极大地降低了Java开发者进入AI领域的门槛，它将AI能力无缝集成到Spring生态中，提供了统一且易用的API。在基础设施层面，Spring AI 作为一个应用框架，其基础设施支持主要依赖于 Spring Boot 和 Java 生态系统的通用能力以及开发者选择的部署环境。对于更高级的智能体基础设施需求，开发者需要自行设计和集成。 * **Spring AI Alibaba** 是Spring AI在阿里云生态中的深化和扩展，它不仅继承了Spring AI的优势，还深度集成了阿里云的AI服务和云原生能力，并提供了Graph-based的多智能体框架。在基础设施层面，Spring AI Alibaba 通过与阿里云的云原生服务紧密结合，为开发者提供了便捷的持久化执行、状态管理、人工干预和突发并发处理方案，尤其适合在阿里云上构建企业级AI应用。 **选择建议：** * **Python开发者，且需要构建复杂、有状态的AI代理工作流，并希望获得开箱即用的生产级基础设施支持**：优先考虑 **LangGraph** (特别是结合 LangGraph Platform)。 * **需要构建高度灵活、可扩展的多智能体系统，且对模型和部署环境有较高要求，或倾向于Google生态，并愿意利用云平台的基础设施能力**：考虑 **ADK**。 * **Java开发者，希望在Spring生态中快速集成AI能力，对云服务商无特定偏好，且愿意自行管理或集成基础设施**：选择 **Spring AI**。 * **Java开发者，且深度依赖阿里云生态，需要构建企业级AI应用和复杂多智能体工作流，并希望充分利用阿里云云原生基础设施**：选择 **Spring AI Alibaba**。最终的选择应根据项目的具体需求、团队的技术栈偏好以及对特定云服务商生态的依赖程度来决定。 ## 参考文献 * [1] LangGraph 官方文档: [https://www.langchain.com/langgraph](https://www.langchain.com/langgraph) * [2] ADK 官方文档: [https://adk.wiki/](https://adk.wiki/) * [3] Spring AI 官方文档: [https://spring.io/projects/spring-ai](https://spring.io/projects/spring-ai) * [4] Spring AI Alibaba 官方文档: [https://sca.aliyun.com/en/docs/ai/overview/](https://sca.aliyun.com/en/docs/ai/overview/) * [5] LangGraph GitHub 仓库: [https://github.com/langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) * [6] ADK Python GitHub 仓库: [https://github.com/google/adk-python](https://github.com/google/adk-python) * [7] ADK Java GitHub 仓库: [https://github.com/google/adk-java](https://github.com/google/adk-java) * [8] Spring AI GitHub 仓库: [https://github.com/spring-projects/spring-ai](https://github.com/spring-projects/spring-ai) * [9] Spring AI Alibaba GitHub 仓库: [https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba](https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba) * [10] Why agent infrastructure matters: [https://blog.langchain.com/why-agent-infrastructure/](https://blog.langchain.com/why-agent-infrastructure/)