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MultiAgentOptions.md

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-## 构建企业级 LLM 应用，主流的、开源的 SDK 或框架
+# 横评构建企业级 LLM 应用，主流的、开源的 SDK 或框架
+
+## 基础能力 
 
 > 💡SAA 是 Spring AI Alibaba 的官方简称。SAA 在对 MCP 工具、提示词模板的管理具有明显优势，尤其适合企业级 LLM 应用的构建。
 
 | 对比项 | SAA| Spring AI | LangChain4J | LangChain |
 |:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
 | 语言 | Java | Java | Java | Python |
-| 聊天模型 | ✅ 可扩展 | ✅ 可扩展 | ✅ 扩展性不强❌ |
+| 聊天模型 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
 | 嵌入模型 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| 图片、音视频模型 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ 国内只有百度千帆、百川智能支持了多模态，**阿里百炼没有支持**，也没有提供相关API❌|
+| 图片、音视频模型 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ <br/>国内只有百度千帆、百川智能支持了多模态<br/>**阿里百炼没有支持，也没有提供相关API** |
 | RAG | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| 向量数据库 | 主流的都支持，还支持了阿里云 AnalyticDB (ADB)、OpenSearch | 主流的都支持 | 主流的都支持 |
-| MCP | ✅ Nacos MCP Registry | ✅ | ✅ | ✅ |
+| 向量数据库 | ✅<br/>支持阿里云 AnalyticDB (ADB)、OpenSearch | ✅ | ✅ | ✅ |
+| MCP | ✅<br/>支持 Nacos MCP Registry | ✅ | ✅ | ✅ |
 | 函数调用 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| 提示词模板 | 硬编码、通过文件配置、通过Nacos管理 | 硬编码、通过文件配置 | 硬编码、通过文件配置 | 硬编码、通过文件配置 |
-| 聊天记忆 | JDBC、Redis、ES 等多种实现适配 | JDBC、Neo4J、Cassandra 等多种实现适配 | 多种实现适配 | 多种实现适配 |
+| 提示词模板 | ✅<br/>支持通过 Nacos 热更新，无需重启应用 | ✅ | ✅ | ✅ |
+| 聊天记忆 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
 | 模型评估 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
 
-## 可观测性
+## 可观测性（OpenTelemetry）
 
-> 💡SAA 可以利用
+> 💡OpenTelemetry，通常缩写为 OTel，是一个开源的、厂商中立的可观测性框架，旨在实现遥测数据的标准化生成、收集和管理。遥测数据包括日志、指标和追踪，这些数据对于监控和理解软件系统的行为至关重要。
 
-| 对比项 | Spring AI | SAA | LangChain4J | LangChain |
-|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
-| 工具组件 | OpenTelemetry | 除了 OpenTelemetry 官方还提供了 javaagent 可以无缝集成到阿里云 ARMS 平台 | 官方提供了一系列监听器，可以自行导出或处理数据 | 官方提供的 LongSmith 组件，并且适配了 OpenTelemetry，虽然 LongSmith 是 OTel 的终点，但是也可以导出到第三方 |
+| Spring AI | SAA | LangChain4J | LangChain |
+|:-----|:-----|:-----|:-----|
+| ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
 
+**Spring AI**框架定义了一系列endpoint，为其核心组件提供了指标和追踪能力，例如 ChatClient（包括 Advisor）、ChatModel、EmbeddingModel、ImageModel 和 VectorStore 等。
 
-## 与LLM提供商之间的适配
+> 💡需要注意的是，对于 ChatModel 的可观测性，目前仅支持以下提供商：Anthropic, Azure OpenAI, Mistral AI, Ollama, OpenAI, Vertex AI, MiniMax, Moonshot, QianFan, ZhiPu AI。**未提到的厂商，例如阿里百炼，可能会在未来支持。**
 
-> 💡随着构建大语言模型应用的工具链越来越多，各个LLM提供商对于各个工具链的适配程度都不一样。因为字节的方舟模型平台，官方是没有参与这些框架的生态建设的，所以没有列出来，国外和国内各选了2个。
+**SAA**除了拥有**Spring AI**的能力，还提供了 javaagent 无需额外开发，即可扇出至阿里云ARMS。**LangChain4J**提供了一系列**Listener**，开发人员需要自行实现对监控数据的处理。**LangChain**自带**LangSmith**，并且已经支持了OTel，仅需少量代码即可扇出数据。
+
+## 与云计算平台模型提供商之间的适配
 
 | 对比项 | Open AI | Anthropic | 阿里百炼 | 百度千帆 |
-|:-----|:-----|:-----|:-----|
-| SAA | ✅ | ✅ | ✅ 深度适配 | ✅ |
+|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
+| SAA | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
 | Spring AI | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
 | LangChain4J | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| LangChain | ✅ | ✅ | ✅ 仅支持聊天模型、嵌入模型、重排序模型，不支持 | ✅ |
+| LangChain | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
 
+> 💡**SAA**深度适配了阿里百炼，阿里百炼对于**LangChain**的支持度很差，仅通过 langchain-openai 适配了部分模型：聊天模型、嵌入模型、重排序模型，**不支持多模态模型**。
 
+## 与私有化模型部署平台的适配
 
-
-# AI Agent 主流 SDK 或框架
+## 智能体开发