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-# 横评构建企业级 LLM 应用，主流的、开源框架
+## LLM基础应用框架评测对象
 
-## 基础能力 
+- Spring AI Alibaba
+- Spring AI
+- LangChain4J
+- LangChain
 
-| 对比项 | SAA| Spring AI | LangChain4J | LangChain |
+## 多智能体框架评测对象
+
+- LangGraph
+- Spring AI Alibaba Graph
+- AutoGen
+- CrewAI
+
+## 第一部分：LLM基础应用框架
+
+> 💡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。**
+
+| - | SAA| Spring AI | LangChain4J | LangChain |
 |:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
 | 语言 | Java | Java | Java | Python |
 | 聊天模型 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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 | 聊天记忆 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
 | 模型评估 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
 
-> 💡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。**
+## 第二部分：应用框架与模型提供商之间的适配程度
 
-## 可观测性（OpenTelemetry）
+> 打❌号的不代表无法自定义模型提供商，只是官方没有适配，要自己踩坑、费点劲才行
+
+| 对比项 | Open AI | Anthropic | 阿里百炼 | 百度千帆 | Xinference |
+|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
+| SAA | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| Spring AI | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| LangChain4J | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| LangChain | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ |
+| AutoGen | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
+| CrewAI | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+
+> 💡阿里百炼和百度千帆都是通过 langchain-openai 组件适配了 LangChain 框架，但是阿里百炼是残血版，**不支持多模态模型**，百度千帆则是**支持多模态模型的**。**AutoGen**和**CrewAI**对于模型提供商的支持在下文有详细说明。
+
+## 第三部分：可观测性（OpenTelemetry）
 
 **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。
 
-| Spring AI | SAA | LangChain4J | LangChain |
-|:-----|:-----|:-----|:-----|
-| ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
+| Spring AI | SAA | LangChain4J | LangChain | AutoGen | CrewAI |
+|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
+| ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ✅| ✅ |
 
-**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。**SAA**除了拥有**Spring AI**的能力，还提供了配套工具，无需额外编写代码，即可扇出至阿里云ARMS。**LangChain4J**提供了一系列**Listener**，通过 OTel 扇出数据，需要自行实现。**LangChain**自带**LangSmith**，并且支持了OTel，仅需少量代码即可扇出数据。
+- **Spring AI**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。
+- **SAA**除了拥有**Spring AI**的能力，还提供了配套工具，无需额外编写代码，即可扇出至阿里云ARMS。
+- **LangChain4J**提供了一系列**Listener**，通过 OTel 扇出数据，需要自行实现或借助三方工具。
+- **LangChain**自带**LangSmith**，并且支持了OTel，仅需少量代码即可扇出数据。
+- **AutoGen和CrewAI**官方均提供了对 OTel 的支持。
 
-#### Spring AI 对于 ChatModel 仅适配了部分模型提供商，未提到的厂商，官方宣称将在未来支持。
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-| 阿里百炼 | 百度千帆 | 月之暗面 | 智谱 | Anthropic | OpenAI | Ollama | Xinference | GPUStack |
-|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
-| ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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-## 云计算平台模型提供商对开源框架的适配
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-| 对比项 | Open AI | Anthropic | 阿里百炼 | 百度千帆 |
-|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
-| SAA | ✅ | ✅ | 深度适配 | ✅ |
-| Spring AI | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| LangChain4J | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| LangChain | ✅ | ✅ | 部分适配 | ✅ |
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-> 💡阿里百炼对于**LangChain**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**。
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-## 适合用于智能体开发的框架对比
+## 第三部分：适合用于智能体开发的框架对比
 
 #### 一、LangGraph