AI 开发转向 Harness，Spring AI Alibaba 已放弃维护

最近，Spring AI Alibaba 的社区里开始有人问，项目是不是已经不维护了。翻了下发布记录，上一个正式版还停在半年前。去年大家还在研究怎么用它做 Java AI 应用，如今却开始讨论要不要换框架，看着确实有点唏嘘。

AI 发展得太快。围绕 Agent 的讨论，已经从怎么编排步骤，延伸到了怎么让它自己执行任务。框架要跟着往前走，使用框架的人也得重新考虑，当初选它的理由，现在还成立吗。

01 Spring AI Alibaba 是什么？

Java 开发者应该比较容易理解它的位置。Spring AI 提供模型接入、工具调用这些基础能力，Spring AI Alibaba 在这上面继续做 Agent，Graph 则负责工作流编排。

需要控制执行顺序，就用 Graph 把步骤串起来。流程走到哪一步、状态怎么保存，也由这套运行时处理。Agent Framework 建在 Graph 上，开发者可以直接用它提供的 Agent API，不必每次都从节点和连线写起。

项目里还有 Admin，可以用界面开发和调试 Agent。对本来就在用 Spring 的团队，这套东西接起来比较顺，也不用为做一个 AI 功能另换技术栈。这是它有吸引力的地方。

02 停止维护

Spring AI Alibaba 的上一个正式版 v1.1.2.2，已经过去约半年。

它接下来要往哪里走，我觉得也有些尴尬。

前面说过，Spring AI Alibaba 沿用了 Spring AI 的基础能力，往上增加了 Graph 编排和 Agent 开发能力。如果用户看中的就是工作流控制，这些能力当然有价值。但当需求转向让智能体 Harness 自行拆解任务、选择工具、持续执行时，框架需要回答的问题也变了。

从 Dify、n8n 这类工具让人熟悉的节点编排，到现在讨论的 Harness，关注点在变化：除了流程怎么连，还要考虑上下文怎么管理、工具执行如何约束、任务中断后怎样继续。

Spring AI Alibaba 的尴尬也就在这里：往 Agent 执行环境走， 本身的功能局限性很大或者说是完全不能支持；如果只是对接模型，Java 用户直接选 Spring AI 或 LangChain4j 就能满足这类基础需求。

03 Spring AI Alibaba 替代品

AgentScope 同样出自阿里的开源项目，有 Python 和 Java 实现。评论里提到的 AgentScope Java，可以让智能体调用工具，也能组织多个智能体一起做事。会话持久化和沙箱这些能力，它也提供。

和 Spring AI Alibaba 有重叠，很正常。两边都在做 Agent，解决的问题有不少是相同的。而且它们已经有集成，Spring AI Alibaba 的 v1.1.2.2 就能把 AgentScope 的 ReActAgent 包装起来，放进 Graph 工作流里使用。

至于阿里是不是把资源转去了 AgentScope，评论里有人这么猜，目前还没有足够的依据。

我自己会把候选范围放宽一点。有 Vibe Coding 工具帮忙，跨语言接入值得试，没必要因为业务是 Java 写的，就要求 Agent 引擎也必须是 Java。

Pi 提供 Agent 运行时，可以考虑接到业务系统后面负责执行任务。这不要求把现有 Java 业务重写一遍。要不要用，我会先拿具体任务跑通，看看部署和维护要多花多少工夫，再决定值不值得换。

文章来源：Java 结构日记

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