SpringAI与Alibaba1.1实战选型：性能评测与应用指导

2025年11月24日，Spring AI Alibaba 1.1 正式发布，带来了面向企业级的 Agentic AI 能力和一套三层架构，能更容易做出带工具调用、循环决策的智能体。

先说结论层面的东西：这次发布把“能跑复杂智能体工作流”变成了更可管理的工程实践。阿里云在 Spring AI 的基础上做了扩展，重点放在智能体框架、工作流编排和增强型大语言模型三方面，并配套了可视化编排工具和企业级运营能力。说句实话，这不是简单的库升级，更多像是把一套企业级产品能力搬进了 Java + Spring 的开发流程里。

往具体的技术维度看，Alibaba 1.1 的核心分成三层：Agent Framework、Graph、Augmented LLM。Agent Framework 负责智能体的构建和运行时能力，ReactAgent 是提供的一个组件，用来把推理、工具调用、决策循环串起来；Graph 层负责把多个智能体或步骤串成有状态的工作流；Augmented LLM 侧重上下文工程和增强推理能力。配套的还有 Studio 可视化编排界面和一些示例项目（列如 ChatBot 模板），开发团队可以拖拽式地搭建流程，减少手写 glue code 的工作量。

企业级能力上，这个版本补充了不少“上生产线”需要的功能：人工介入（Human-in-the-Loop）支持、消息压缩、模型调用限流、调用次数和 Token 控制、审计日志、以及和阿里云身份与权限体系的集成。对国内企业来说，这些都是实用的运维和合规工具，不是那种靠几行配置就能完全替代的能力。

再回过头看 Spring 官方的 Spring AI。它定位更偏向标准化接入层，想把 Spring 的设计理念带到 AI 场景：统一 API、模块化、可移植。它的架构更扁平，主要分模型层、向量存储层和应用层，目标是做一个对接多模型、多向量存储的通用入口。支持的模型和后端超级广泛：OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、Hugging Face、Anthropic Claude、Mistral 等主流云端模型，以及开源本地模型如 Llama 2，借助 Ollama 能在本地运行模型。向量存储方面也提供统一抽象，兼容 PostgreSQL、Redis、Milvus 等常见选项。

那么两者的差别到底在哪里？把关注点分成几块来讲会更清楚。架构上，Spring AI 偏向轻量标准化，方便做跨模型的适配；Alibaba 1.1 在多智能体协作和复杂工作流编排上更花心思，分层更细。模型生态方面，Spring AI 对接国际模型广泛，适合需要混合多厂商模型的场景；阿里版本优先整合阿里云生态，优化了通义千问、月之暗面等国内模型，同时也保留对 OpenAI、Google Gemini 的兼容，国内用户接入门槛更低。企业特性上阿里做得更“齐”，备了流控、审计、人工介入等；Spring AI 在这些点上正在补，但当前更偏基础能力。

可落地的体验也不同。Spring AI 的上手门槛低，熟悉 Spring Boot 的团队可以通过 Starter 和自动配置，几行配置加一个简单的服务类，就能调用外部模型做聊天或文本生成。基本流程是这样的：把相应的 Starter 依赖加入项目的构建文件，配置文件写入模型的 API 密钥和端点，然后写一个服务类负责封装模型调用（构造请求、处理返回），再对外暴露一个简单的控制器用于调试。调通后，发一个请求就能看到模型回复，超级适合做快速原型或对接 OpenAI 的场景。

如果项目方向是做有工具调用、要串多步推理、或需要可视化编排的智能体，Spring AI Alibaba 1.1 的体验更完整。接入流程会多一些步骤：先在项目里添加 Alibaba 的 Spring AI 依赖，配置好国内模型的鉴权信息（列如通义千问的 API），然后用 ReactAgent 定义智能体的行为——声明需要的工具、定义决策逻辑、指定循环策略。再把这些智能体用 Graph 串起来，必要时在 Studio 中用拖拽调整节点和参数。最后把运行结果输出到控制台或 UI，访问 Studio 给出的地址，就能在浏览器里和智能体互动，观察多步骤推理和工具调用的效果。阿里还提供了一些示例工程，列如数据分析的智能体模版，拿来就能调试和改造。

有几个实际的工程问题常常被问到，这里一并记录。能不能把两个框架同时用在同一个项目里？理论上可以，但不提议。两个框架在依赖、自动配置和运行时假设上存在冲突，功能也有较多重复，长期维护会增加复杂度。网络延迟方面，阿里版本一般更快，由于许多模型和服务部署在国内，减少了跨境网络波动；调用 OpenAI 或外国模型的 Spring AI，有时会受网络链路影响。成本和流量控制这块，Alibaba 1.1 做得更细，支持 Token 限流和调用次数限制，这对生产环境防止费用爆发很有用。学习成本上，如果你熟悉 Spring，两者都不难上手；但阿里的功能更丰富，想把高级功能用起来会花更多时间读文档和练习。

社区和生态也影响选择。Spring AI 作为 Spring 官方项目，背后有全球社区和较多贡献者，文档和生态集成持续活跃。Spring AI Alibaba 1.1 是新发布的项目，但借助阿里云资源和国内用户的关注，中文文档和面向国内场景的最佳实践增长很快。对国内团队而言，阿里版本的本地化支持和硬件优化往往能省下不少适配工作。

在部署选项上，Spring AI 支持通过 Ollama 等方案在本地运行开源模型，这对数据隐私要求高、不能外部调用 API 的场景有用。阿里版本不仅支持本地开源模型，还针对国内硬件和阿里云的加速方案做了优化，能在必定程度上提升推理效率并降低延迟。

下面补充几段更具体的实战提示，便于落地试验。用 Spring AI 快速接 OpenAI 做聊天：在项目构建文件中加上对 OpenAI 的 Starter 依赖，配置文件里写入 API key 和模型标识；写一个 ChatService，封装请求体构造、模型调用和返回解析；再写个简单的 Controller，接收前端消息并把模型返回回传。启动服务后，通过浏览器或 curl 请求对应接口，就能看到模型回复。用 Alibaba 1.1 做智能体：先把 Alibaba 的依赖加进来，配置通义千问的访问凭证；在代码里定义 ReactAgent，声明要用的工具（列如检索、数据分析脚本）、定义决策循环逻辑；如果需要可视化，把相关配置发布到 Studio，按提示访问控制台输出的 UI 地址，就能在浏览器上直接操控智能体与数据交互。

记录到这里，留两个直观的感受：一个是如果你的目标是做多厂商模型集成、做试验验证，Spring AI 更省力；另一个是如果你要把智能体放到生产环境、需要流程管理和企业级运维能力，Spring AI Alibaba 1.1 的工具链和策略会更贴合实际开发需求。

访问控制台输出的地址，即可在浏览器里体验智能体的多步骤推理和工具调用过程。