Spring AI vs LangChain4j（怎么看）

结论（建议）：主路径优先 Spring AI（你已是 Spring Boot 3.4.3）；用 Port 包住模型调用，避免业务代码锁死某一框架。
LangChain4j 作为备选（RAG/Tool 抽象更「AI 框架味」时再评估）。
不要两个一起上生产。 Python + LangGraph 仅用于编排实验或后期重工作流。

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1. 它们各自解决什么

	Spring AI	LangChain4j
定位	Spring 生态的 AI 集成层	Java 侧偏 LangChain 理念的 AI 框架
与 Boot	一等公民，配置/Bean 自然	可集成，但要自己粘合更多
Chat / Streaming	✅	✅
Structured Output	✅（持续增强）	✅ 较成熟
Tool / Function Calling	✅	✅
RAG 组件	✅（Advisor、向量等）	✅ 生态很全
与你现状契合度	高（Boot 3.4）	中高
国内资料/阿里云衔接	Spring AI Alibaba 等路线活跃	也有，但和 Boot「官方感」弱一点

两者都能做你的 C 端 MVP 和 B 端只读分析。差异在工程手感与生态绑定，不是能力有无。

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2. 针对 TourMate 的推荐

主推荐：Spring AI

理由：

1. 你不会为了学 AI 丢掉 Java/Spring——文档原底稿也是这个判断。
2. C 端 MVP 核心是 Structured Output + 1～2 个 Tool + 调现有 Service，Spring AI 足够。
3. 配置、观测、与现有 application-*.yml、Bean 装配路径最短。
4. 若日后用通义等国内模型，Spring AI 生态有现成对接叙事。

何时改选 / 加选 LangChain4j

• 你做完 Spike 后发现某条 RAG/Agent 抽象在 Spring AI 里明显别扭。
• 团队更熟 LangChain4j，或已有可复用组件。
• 仍建议：只保留一个作为生产依赖。

Python + LangGraph 放哪

• 学习 / Spike：独立小目录或小仓，验证 State / Checkpoint / HITL。
• 生产默认：B 端第一期用 Java 固定工作流（状态机或显式步骤编排）即可。
• 等「长任务恢复 + 多级人工审批」成为日常痛点，再让 Python 编排调主站 Tool API。

这与原底稿「Java 主业务、Python 做编排实验」一致，只是把「实验」和「上线」边界写死。

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3. 防锁定：无论选谁都要做的事

在 Domain 或 Application 边缘定义 Port，例如：

ILlmPort.chat(messages, schema) → Structured DTO
ILlmPort.stream(...)

Infrastructure 里用 Spring AI（或 LangChain4j）实现。

这样：

• 换模型厂商 ≠ 换业务代码
• 换框架 ≠ 重写活动查询
• 评测可以绕过真实 LLM 打桩

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4. Spike 建议（2 天内可做完）

不要先建大仓，在主站或一次性分支里验证：

1. 通义 / OpenAI 兼容接口：流式 Chat
2. JSON Schema → ActivitySearchIntent
3. Function Calling 调一个假 search_activities
4. 看 Token、超时、错误重试是否好控

过关后再正式加模块依赖与 API。

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5. 一句话

Spring AI 还是 LangChain4j？
先 Spring AI + Port 隔离；LangChain4j 当备胎；LangGraph 当工作流实验室，不是 C 端 MVP 的前提。