为什么说Java+langchain4j/spring AI依旧是传统后端

一句话结论

Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力

Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身

它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。

差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。

一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）

1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位

系统主导权在：

业务系统 / 后端架构

LLM 在这里是：

• 一个能力插件
• 一个“增强模块”
• 一个被调用的外部服务

典型结构是：

Controller
  ↓
Service（业务逻辑）
  ↓
Spring AI / LangChain4j
  ↓
LLM API

👉 特点：

• 业务流程是确定的
• LLM 只负责：文本生成摘要问答分类
• 不会决定流程本身

这是“AI in Backend”，不是“AI-native system”。

2️⃣ AI 应用开发（Python / LangChain / LlamaIndex / Agent）

系统主导权在：

LLM 的推理过程

典型结构是：

User Query
  ↓
LLM Reasoning
  ↓
Tool / RAG / Agent Decision
  ↓
External Systems / Data

👉 特点：

• 流程是 动态生成的
• LLM 决定：用不用工具用哪个工具调不调数据库是否多轮推理
• 系统是 “推理驱动” 的

这是“AI-native application”。

二、从「技术复杂度集中点」看区别

Java + Spring AI / LangChain4j

复杂度集中在：

• 业务建模
• 系统稳定性
• 并发 / 事务 / 权限
• 工程规范

AI 部分通常是：

• Prompt 模板
• 单轮调用
• 简单 RAG（甚至只是全文搜索）

👉 面试官常问：

你这个系统 QPS 多大？你怎么做服务治理？

AI 应用开发

复杂度集中在：

• Prompt 结构设计
• 上下文管理
• RAG 召回与重排
• Agent 状态机
• 多模型策略
• 成本 & 幻觉控制

👉 面试官更可能问：

你为什么这么拆 Prompt？RAG 召回不准你怎么解决？Agent 怎么避免死循环？

三、从「招聘岗位」视角的真实区别（非常现实）

这是很多同学容易踩的坑。

Java + Spring AI / LangChain4j 对应的岗位

JD 常见关键词：

• Java 后端工程师
• 熟悉 Spring Boot
• 了解 LLM / AI 相关技术（加分项）

👉 HR / 面试官心里是：

“这是一个 Java 后端，会点 AI”

HC 属于后端序列。

AI 应用开发 对应的岗位

JD 常见关键词：

• AI 应用工程师
• LLM Engineer
• Agent Engineer
• RAG Engineer

👉 HR / 面试官心里是：

“这是一个做 AI 系统的人”

HC 属于 AI / 算法 / 创新序列。

四、为什么 Spring AI / LangChain4j 会“看起来很像 AI 应用开发”

因为它们解决的是：

“让 Java 生态的人，更容易用上 LLM”

它们的设计目标是：

• 符合 Spring 编程模型
• Bean 化
• 配置化
• 工程友好

而不是：

• 探索 Agent 架构
• 快速实验新范式
• 做复杂推理系统

这也是为什么：

• 新的 Agent / RAG 思路👉 先出现在 Python
• 成熟后才会👉 被移植到 Java

总结

Spring AI / LangChain4j是 Java 后端的“AI 能力扩展”而 AI 应用开发是“以 AI 为中心重新设计系统”，且Python占绝对主导地位。