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最近在技术圈里，关于Spring AI Alibaba和AgentScope的讨论越来越多。

很多小伙伴都在问同一个问题：这两个都是阿里巴巴开源的AI框架，到底有什么区别？我应该选哪个？

今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊这个话题，希望对你会有所帮助。

在2026年的Java AI框架格局中，这两大框架同根同源，都是阿里出品，但各自选择了不同的技术路线。

根据Spring AI Alibaba官方博客的阐述，目前AI框架的发展呈现出两种截然不同的趋势：

• Spring AI Alibaba：以Graph为核心设计理念，强调工作流编排在AI应用开发过程中的重要性。
• AgentScope：以Agentic为核心设计理念，最大化利用基础大模型的能力。

这两种理念代表了当前AI应用开发的两大流派，理解它们的区别，是做出正确技术选型的第一步。

2.1 什么是Workflow模式？

Workflow模式的核心思想是：LLM是一个不可靠的“函数”，需要用可靠的代码结构把它“框”住。

它不相信AI的自主规划能力，而是相信人类工程师的架构设计能力。

在这种模式下，程序路径是显式定义的A→B→C流程，控制权100%在代码侧。

开发者决定何时调用LLM、Prompt是什么、输出怎么解析、解析失败怎么重试。

Spring AI Alibaba正是这种设计理念的代表。

它提供基于Graph的图编排能力，通过声明式的API定义节点和边，构建可预测、可测试的AI应用工作流。

适用场景：RAG检索增强生成、实体提取与结构化数据处理、高风险业务（金融风控、医疗建议）

2.2 什么是Agentic模式？

Agentic模式的核心理念是：LLM是一个“大脑”，给它工具和目标，让它自己找路。

它容忍过程的不确定性，以换取解决复杂、未知问题的能力。

在这种模式下，程序结构是“观察→思考→行动”的循环，控制权在LLM侧。

系统只给一个目标（如“帮我写个贪吃蛇游戏”），LLM自主决定是先写代码，还是先查库，还是先修复报错。

AgentScope正是这种设计理念的代表。

适用场景：开放式任务（市场调研、竞品分析）、代码生成与自动修复、需要动态规划的业务流程

有趣的是，现在的框架正在朝着两种范式融合的方向发展。

纯粹的Agent太不可控，纯粹的Workflow太死板，现在行业正在往中间走，出现了“Flow Engineering（流程工程）”的新概念。

目前的**实践是：“外层是Workflow，节点是Agent”或者“大局可控，局部自主”。

它时Graph工作流编排的企业级框架。

3.1 项目概况

Spring AI Alibaba由阿里云主导，基于Spring AI构建，在2024年9月正式开源。

它并非从零开始造轮子，而是继承了Spring AI的原子能力，向上做了抽象和功能增强。

项目采用四层模块化架构：

各层职责：

• GraphCore：底层工作流运行时引擎，基于DAG（有向无环图）提供状态管理、节点执行和检查点持久化能力。
• AgentFramework：高层Agent抽象，提供ReAct模式、多智能体编排等能力。
• Studio：可视化开发工具，提供嵌入式聊天界面和REST API。
• BOM：集中式依赖版本管理。

3.2 核心能力

Spring AI Alibaba的核心竞争力体现在三个方面：

1. Graph编排能力：StateGraph允许开发者用声明式API构建复杂的工作流，支持条件路由、并行执行和状态持久化。可以将MultiAgent实现从5天压缩到5小时。

2. Spring生态无缝集成：与Spring Boot、Spring Cloud深度集成，复用现有技术栈和运维体系。包括深度适配DashScope模型、Nacos配置管理、Higress AI网关等。

3. MCP协议原生支持：提供MCP Gateway能力，存量服务零改造即可接入MCP生态。

3.3 使用示例

// 1. 定义工作流图
StateGraph
  
   
   
   
   
   
    
     
       graph = new StateGraph<>(MyState.class)     .addNode(“query”, new LlmNode())      // 大模型节点     .addNode(“search”, new ToolNode())     // 工具节点     .addNode(“confirm”, new HumanNode())   // 人工确认节点     .addConditionalEdge(“query”, condition)     .build(); 
     

// 2. 编译并执行 CompiledGraph app = graph.compile(); MyState result = app.invoke(initialState);

// 3. 使用预置的多智能体模式 SequentialAgent pipeline = SequentialAgent.builder()     .name(“调研工作流”)     .agents(dataAgent, analysisAgent, reportAgent)     .build();

它是Agentic多智能体开发框架。

4.1 项目概况

AgentScope-Java由阿里巴巴通义实验室在2025年12月正式发布1.0版本，是阿里在Java生态AI Agent领域的重要布局。

其Python版AgentScope已获得1.5w star，是阿里在AI Agent领域最核心的开源项目之一。

框架采用三层架构：

4.2 六大核心技术能力

AgentScope-Java并非简单的LLM调用封装，而是一套完整的Agentic应用开发基础设施：

1. ReAct推理范式：采用“思考-行动”的迭代循环，智能体基于当前状态推理下一步行动，执行工具调用，观察结果后继续推理，直到任务完成。基于Project Reactor的响应式模型，天然支持非阻塞I/O和高并发。

2. 注解驱动工具调用：只需在Java方法上添加@Tool注解，框架自动解析生成JSON Schema并注入Prompt，参数自动绑定。

@Tool(description = “查询指定城市的天气”)
public String getWeather(@P(“城市名称”) String city) 

3. 分层记忆管理：短期记忆存储当前会话历史，长期记忆通过向量数据库持久化跨会话知识，结合RAG技术在需要时动态增强上下文。

4. 多智能体协作：通过MsgHub消息总线支持发布/订阅模式的松耦合通信，通过Pipeline流水线声明式编排多个智能体的执行顺序。

5. 安全运行时：提供安全沙箱，文件系统仅允许读写/tmp/agentscope/{agentId}/目录，网络访问支持白名单控制，高危操作在Docker容器中隔离执行。

6. 在线训练进化：支持通过Trinity-RFT在线训练优化Agent，让Agent边运行边进化。

4.3 使用示例

// 1. 构建ReAct Agent
ReactAgent agent = ReactAgent.builder()
    .name(“weather_assistant”)
    .model(chatModel)
    .tools(weatherTool, searchTool)
    .systemPrompt(“你是一个天气预报助手”)
    .saver(new MemorySaver())
    .build();

// 2. 调用Agent AssistantMessage response = agent.call(“上海今天天气怎么样？”);

// 3. 多智能体协作（发布/订阅模式） MsgHub hub = new MsgHub(); hub.subscribe(“order”, orderAgent); hub.subscribe(“payment”, paymentAgent); hub.publish(new Message(“order.created”, orderData));

5.1 定位与设计理念

5.2 功能特性

5.3 技术架构

5.4 代码风格对比

Spring AI Alibaba：以图为核心，定义节点和边，明确数据流转

StateGraph
  
    
    
    
    
    
    
      
        graph = new StateGraph<>(OrderState.class)     .addNode(“check_stock”, new ToolNode())     .addNode(“process_payment”, new LlmNode())     .addNode(“update_inventory”, new ToolNode())     .addEdge(“check_stock”, “process_payment”)     .addEdge(“process_payment”, “update_inventory”)     .build(); 
      

AgentScope-Java：以Agent为核心，通过消息通信实现协作

ReactAgent stockAgent = ReactAgent.builder().name(“库存Agent”).build();
ReactAgent paymentAgent = ReactAgent.builder().name(“支付Agent”).build();

MsgHub hub = new MsgHub(); hub.subscribe(“stock.checked”, paymentAgent); hub.publish(new Message(“stock.checked”, stockResult));

5.5 总体对比

根据Spring AI Alibaba官方博客披露，两个框架的团队正在推进合作，Spring AI Alibaba未来会将内核升级为AgentScope，Spring AI Alibaba将作为AgentScope生态的一环，定位是做好Spring和AgentScope的连接。

这意味着开发者既能享受Spring AI Alibaba的Spring生态集成能力，又能使用AgentScope强大的多智能体运行时。

AgentScope也被集成到Spring AI Alibaba生态中，作为专门的运行时引擎，与内置的StateGraph和FlowAgent编排引擎形成互补。

未来的**实践可能是：外层用Spring AI Alibaba做工作流编排（Workflow），节点内部用AgentScope-Java构建自主Agent（Agentic），实现“大局可控，局部自主”。

此外，Spring AI Alibaba已推出AgentScope Starter模块，提供Spring AI Alibaba生态与AgentScope多智能体运行时之间的集成层。

开发者可以在Spring Boot应用中直接使用AgentScope的能力，实现两者优势的无缝融合。

回到最初的问题：Spring AI Alibaba和AgentScope-Java，哪个更好？

答案是：它们不是对手，而是战友。

两个框架都出自阿里，但选择了不同的技术路线：

• Spring AI Alibaba：如果你是Spring技术栈的开发者，需要将AI能力集成到现有企业系统中，追求流程的可控性和可维护性，那么Spring AI Alibaba是首选。它提供了Graph工作流编排能力，强调“大局可控”。
• AgentScope-Java：如果你需要构建复杂的多智能体系统，追求智能体的自主决策能力，或者对代码执行安全有极高要求，那么AgentScope-Java是不二之选。它提供了ReAct推理引擎、安全沙箱和完整的Agentic开发范式，强调“局部自主”。

而根据官方规划，两者正在走向融合。

Spring AI Alibaba未来会将内核升级为AgentScope，同时Spring AI Alibaba作为Spring和AgentScope的连接器，为Java开发者提供更完整的AI应用开发体验。

开发者可以同时使用这两个框架——用Spring AI Alibaba做工作流编排，用AgentScope-Java构建自主Agent，实现“大局可控，局部自主”的**实践。

没有最好的框架，只有最适合你场景的框架。