AI 编程技术入门指南

掌握 AI 开发框架，成为企业招聘的香饽饽

你好，我是程序员鱼皮。

作为程序员，咱们不光要会用 AI 工具、能利用 AI 开发项目，还要能够自主开发 AI 项目，把 AI 的能力接入到自己的项目中。

有句话说得好：AI 时代，所有的传统业务都值得利用 AI 重塑一遍。

所以现在很多公司都在招能够开发 AI 项目的程序员，这也是我们的机会。那么我们要学习哪些知识和技术，才能成为企业招聘的香饽饽呢？

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一、AI 开发框架

首先从技术角度出发，我们要学习主流的 AI 开发框架。目前 Java 方向最火的就是 Spring AI 和 LangChain4j。

Spring AI

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 开发框架，经过 2 年的沉淀，在 2025 年 5 月正式发布了 1.0 版本。

Spring AI 的优势在于 更容易和主流 Java 开发框架 Spring 集成，上手难度较低。它提供了很多现成的方法来帮我们提高开发 AI 应用的效率，比如快速对接大模型、保存会话上下文、对接向量数据库实现 RAG 等等。

Spring AI 的核心特性包括：

大模型调用能力：统一接口支持多种主流大模型（OpenAI、Claude、通义千问等）
提示工程：提供 Prompt 和 PromptTemplate 类，方便管理提示词
会话记忆：一行代码开启对话记忆，自动处理上下文
RAG 检索增强生成：完整的 RAG 流程支持，包括文档加载、向量存储、检索优化
工具调用：通过注解快速定义工具，让 AI 调用外部服务
MCP 支持：轻松接入和开发 MCP 服务

举个例子，使用 Spring AI 调用大模型，只需要几行代码：

▼
java
复制代码
// 使用 Spring AI 调用大模型
@Bean
public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {
    return ChatClient.builder(chatModel).build();
}

public String doChat(String message) {
    return chatClient.prompt(message).call().content();
}

如果不使用 Spring AI，你就需要自己编写 HTTP 请求、解析响应，麻烦很多。

Spring AI Alibaba

Spring AI Alibaba 是阿里巴巴基于 Spring AI 推出的国内版本，专门针对国内的 AI 生态做了优化。

它的优势在于：

更好地支持国内的大模型（通义千问、百度文心一言等）
提供了中文文档和技术支持
针对国内网络环境做了优化
有阿里云的生态支持

如果你主要使用国内的 AI 服务，Spring AI Alibaba 会是更好的选择。

LangChain4j

LangChain4j 是另一个主流的 Java AI 开发框架，它的特点是 更灵活，更适合开发复杂的智能体。

比如在开发一个智能文档分析系统时，利用 LangChain4j，智能体能够自动读取文档内容，调用搜索引擎获取相关背景知识，然后根据任务需求，将文档信息与外部知识结合，生成分析报告。

LangChain4j 的核心特性包括：

AI Service：声明式开发，通过注解快速构建 AI 服务
会话记忆：支持多种会话记忆策略和持久化
结构化输出：自动将 AI 输出转换为 Java 对象
RAG 支持：完整的 RAG 流程，支持多种向量数据库
工具调用：灵活的工具定义和调用机制
护轨机制：输入输出拦截器，增强安全性

举个例子，使用 LangChain4j 的 AI Service：

▼
java
复制代码
@AiService
public interface AiCodeHelperService {
    @SystemMessage(fromResource = "system-prompt.txt")
    String chat(String userMessage);
}

只需要定义接口和注解，框架会自动生成实现类，非常方便。

如何选择框架？

场景	推荐框架	优势
Java 企业应用	Spring AI	无缝集成 Spring 生态
国内 AI 服务	Spring AI Alibaba	更好支持国内大模型
智能体开发	LangChain4j	完整 Agent 工具链
复杂工作流	LangGraph（进阶）	可视化编排

我的建议是，两个都要学，先从 Spring AI 学起，再学 LangChain4j 会更简单。很多概念和用法是相通的，学会一个，另一个也能快速上手。

二、AI 集成

开发 AI 应用的前提是要有大模型，但是大模型要消耗算力才能运行，算力就是金钱。从哪儿搞来大模型呢？

有 2 种方法：使用 AI 云服务、或者本地部署大模型。

AI 云服务

AI 云服务就是其他企业为我们部署了 AI 大模型，通过 API 接口的方式提供给我们使用，按量计费。

比如阿里云百炼、火山引擎、硅基流动、OpenAI 等等。

咱们程序员需要重点掌握的是：

如何通过 API 接入云服务？
如何使用 AI 云服务来创建智能体和配置参数？
如何选择合适的云服务？这就需要关注各家云服务的计费模式和服务质量
如何更低成本、更稳定地使用云服务？这就需要我们学习 Prompt 工程和高可用技术

本地部署大模型

本地部署大模型对于很多企业来说也是刚需，数据无需上传至云端，能够有效保障数据的安全性和隐私性，尤其适用于医疗、金融等对数据安全极为敏感的行业。

本地部署大模型其实并不难，只需要使用 Ollama 工具就可以一键部署各

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