LangChain4j 和 Solon AI 是 Java 生态中实现大模型应用开发的重要框架，但二者的区别是啥？生产级别又该使用哪种框架？令很多人犯了难，所以本文就来浅聊一下，希望给大家在技术选型时有一个简单的参考。
一、功能对比
LangChain4j 和 Solon AI 的功能是比较类似的，甚至两者可以配合使用，例如使用 Solon AI 实现 MCP 服务器端，再使用 LangChain4j 实现 MCP 客户端调用 Solon AI，二者可以无缝对接。而且，都可以嵌入到任何第三方框架中使用。那二者的区别是啥呢？
| 接口或体验 | LangChain4j | Solon AI |
|---|---|---|
| LLM 接口 | 有 | 有 |
| LLM 体验 | 复杂 | 简单 |
| RAG 接口 | 有 | 有 |
| RAG 体验 | 复杂 | 简单 |
| MCP 接口 | 有 | 有 |
| MCP 体验 | 复杂 | 简单 |
总体来说，LangChain4j 提供的功能更多，尤其是 RAG 方面，提供了更丰富的适配。
二、使用和学习成本
LangChain4j 的使用和学习成本比 Solon AI 高很多，举个例子，例如 Solon AI 要实现流式对话，只需要一行代码就搞定了：
@Produces("text/event-stream") @Mapping("/streamChat") public Flux<String> streamChat(String msg) { return Flux.from(chatModel.stream(msg).map(resp -> resp.getContent())); } 而 LangChain4j 实现步骤如下：
- 添加 langchain4j-reactor 依赖。
- 设置配置文件，配置 streaming-chat-model api-key 和 model-name。
- 创建 AI Service 并返回 Flux 对象。
- 调用 Ai Service 才能实现流式输出。
类似的场景还有很多，例如 Solon AI 实现 MCP Client 只需要添加依赖，然后：
- 一行就构建 mcp 客户端
- 一行 defaultToolsAdd 或 toolsAdd 设置就可以实现了与 llm 的整合
如下代码：
McpClientProvider mcpTools = McpClientProvider.builder() .channel(McpChannel.STREAMABLE) .apiUrl("http://localhost:8080/mcp") .build(); ChatModel chatModel = ChatModel.of("http://127.0.0.1:11434/api/chat") //使用完整地址（而不是 api_base） .provider("ollama") .model("llama3.2") .defaultToolsAdd(mcpTools) .build(); 但 LangChain4j 的实现就非常复杂了，除了添加依赖之后，你还需要：
- 创建传输协议 McpTransport。
- 创建 MCP 客户端 McpClient。
- 创建 Tools（提供者）对象 ToolProvider。
- 构建 AiService。
- 执行 MCP Server 调用。
具体实现代码如下：
@Mapping("/chat") public String chat(String question) { // 1.创建传输协议 McpTransport transport = new HttpMcpTransport.Builder() .sseUrl("http://localhost:8686/sse") .logRequests(true) // if you want to see the traffic in the log .logResponses(true) .build(); // 2.创建 MCP 客户端 McpClient mcpClient = new DefaultMcpClient.Builder() .transport(transport) .build(); // 3.创建 Tools（提供者）对象 ToolProvider toolProvider = McpToolProvider.builder() .mcpClients(List.of(mcpClient)) .build(); // 4.构建 AiService ToolsAiService aiService = AiServices.builder(ToolsAiService.class) .chatLanguageModel(chatModel) .toolProvider(toolProvider) .build(); // 5.调用 MCP Server return aiService.chat(question); } 除了 LangChain4j 的使用复杂之外，源代码量很大，LangChain4j 的文档也不全，要么是没有关键实现代码案例、要么是干脆文档写的都是错的，LangChain4j 的坑比较多，最后只能通过看最新的源码才能解决和使用相关功能，所以 LangChain4j 学习和使用成本是非常高的。
三、小结
如果是简单功能、开发周期又紧可以使用 Solon AI；如果功能复杂，且定制型要求比较多，可以使用功能和灵活度更高的 LangChain4j。但使用 LangChain4j 这就意味着你需要忍受 LangChain4j 不够简洁的写法，以及学习和使用成本比较高的问题。
