Java AI의 ‘춘추전국시대’가 끝나가고 있다
2025년 가을, AI 애플리케이션 개발은 더 이상 Python 진영의 전유물이 아닙니다. Java 개발자들이 관망만 하던 시대는 끝났습니다. 특히 올해(2025년) 5월, Java 생태계의 거인 Spring이 Java AI Framework인 Spring AI 1.0 GA(정식 버전)를 릴리스한 것은 이 거대한 변화의 흐름에 쐐기를 박는 결정적인 사건이었습니다.
이로써 Java AI 개발 현장은 본격적인 ‘양강 구도’로 재편되었습니다. 한 축에는 Spring이라는 거대한 생태계의 지원을 등에 업은 ‘Spring AI’가, 다른 한 축에는 유연성과 빠른 확장성을 무기로 꾸준히 생태계를 넓혀 온 ‘LangChain4j’가 굳건히 자리 잡고 있습니다.
RAG, Function Calling 등 핵심 AI 기능을 구현하려는 Java 팀이라면 이제 행복한 고민에 빠지게 됩니다. “그래서, 둘 중 무엇을 써야 할까?”
이 글은 바로 그 질문에 대한 답을 찾기 위한 실용적인 가이드입니다. 두 프레임워크의 핵심 철학부터 아키텍처, 주요 기능, 그리고 프로덕션 도입 시의 장단점까지 낱낱이 비교 분석합니다. 이 글을 끝까지 읽으신다면, 2025년 하반기 당신의 팀에 가장 적합한 AI 스택을 자신 있게 선택할 수 있을 것입니다.
핵심 철학 및 아키텍처 비교: ‘통합’이냐 ‘독립’이냐
두 프레임워크는 기능적으로 유사한 목표(AI 애플리케이션 구축)를 공유하지만, 그 목표를 달성하는 방식과 철학은 근본적으로 다릅니다. 이는 마치 잘 포장된 ‘정식 코스 요리’와 원하는 재료만 골라 담는 ‘샐러드 바’의 차이와 같습니다.
Spring AI: “Spring 생태계의 완결성 (Opinionated)”
Spring AI의 핵심 철학은 ‘통합’입니다. Spring 개발자가 가장 익숙한 방식으로 AI 기능을 사용할 수 있게 만드는 것이 최우선 목표입니다.
만약 여러분이 Spring Boot의 @Autowired나 application.properties를 통한 자동 설정(Auto-Configuration)에 익숙하다면, Spring AI는 마치 원래부터 Spring의 일부였던 것처럼 느껴질 것입니다. ChatClient, EmbeddingClient 같은 잘 추상화된 인터페이스를 주입(DI)받아 바로 사용하면 됩니다. 복잡한 AI 모델 연동 설정은 Spring Boot가 알아서 처리해 줍니다.
이는 Spring이 전통적으로 고수해 온 ‘Opinionated(정형화된)’ 접근 방식입니다. 개발자가 인프라 설정의 복잡함 대신 비즈니스 로직에만 집중할 수 있도록, 프레임워크가 ‘가장 좋다고 생각하는 방식’을 강력하게 제안하고 지원합니다.
- 핵심 장점: Spring Observability, Actuator, Spring Cloud 등 기존 Spring 인프라와의 완벽한 통합. 개발 생산성이 매우 높습니다.
- 고려 사항: 모든 것이 Spring 생태계에 강하게 결합됩니다.
LangChain4j: “모듈성과 유연성 (Unopinionated)”
반면 LangChain4j의 핵심 철학은 ‘독립’과 ‘유연성’입니다. LangChain4j는 특정 프레임워크에 종속되지 않는 독립적인 Java 라이브러리입니다.
LangChain4j는 개발자가 필요한 기능(모듈)만 선택하여 ‘조립’하는 방식을 취합니다. LLM 연동 모듈, 벡터 스토어 모듈, 프롬프트 템플릿 모듈 등이 각각 독립적으로 제공됩니다. 따라서 여러분의 애플리케이션이 Spring Boot 기반이든, Quarkus, Micronaut, 혹은 순수 Java 기반이든 상관없이 자유롭게 통합할 수 있습니다.
이는 ‘Unopinionated(비정형화된)’ 접근 방식입니다. 프레임워크가 방식을 강제하지 않기 때문에, 개발자는 더 많은 제어 권한을 갖지만 동시에 아키텍처 구성에 대한 책임도 갖게 됩니다. 2025년 10월 현재, 20개가 넘는 LLM과 30개 이상의 임베딩 스토어를 지원하는 등 폭넓은 확장성은 이러한 유연한 철학 덕분입니다.
- 핵심 장점: 높은 자유도와 확장성. 특정 프레임워크에 종속되지 않음.
- 고려 사항: 초기 설정이나 구조 설계에 Spring AI보다 더 많은 고민이 필요할 수 있습니다.
핵심 기능 상세 비교 (Feature Battle)
철학이 어떻든, 결국 개발자에게 중요한 것은 “그래서, 내가 필요한 RAG, Function Calling이 얼마나 잘 구현되는가?”입니다. 2025년 10월 현재, 두 프레임워크 모두 이 핵심 기능들을 훌륭하게 지원합니다. 하지만 여기서도 앞서 말한 ‘통합’과 ‘유연성’이라는 철학적 차이가 명확하게 드러납니다.
A. RAG (검색 증강 생성)
기업용 AI 도입의 90%를 차지하는 RAG는 ‘우리 회사 내부 문서’를 기반으로 답변하게 하는 핵심 기술입니다.
(데이터 로드 → 분할 → 임베딩 → 벡터 저장 → 검색 → 프롬프트 증강 → LLM 응답)
- Spring AI (통합된 파이프라인): Spring AI는 1.0에서 이 RAG 파이프라인을 Spring 생태계 안으로 완전히 끌어들였습니다.
VectorStore라는 공통 인터페이스를 제공하여,application.properties설정 변경만으로 Pinecone, Milvus, PGVector 등 다양한 벡터 DB를 교체할 수 있습니다. 특히 주목할 점은 ETL 프레임워크입니다. Spring Batch나 Integration처럼 문서를 로드(Resourcereader)하고, Tika로 파싱하고, 분할(Transformer)하는 일련의 과정을 정형화된 방식으로 제공합니다. RAG 구축 과정 자체가 하나의 잘 설계된 Spring 애플리케이션처럼 느껴집니다. - LangChain4j (유연한 도구 상자): LangChain4j는 RAG를 위한 ‘도구 상자(Toolbox)’를 제공합니다.
DocumentLoader,DocumentSplitter,EmbeddingStore등 RAG의 각 단계를 위한 수많은 구현체를 제공합니다. (2025년 현재 30개 이상의 임베딩 스토어 지원) 개발자는 이 도구들을 레고 블록처럼 직접 조립하여 원하는 RAG 파이프라인을 구성합니다. Spring AI보다 더 세밀한 제어가 가능하며, 특정 프레임워크에 종속되지 않습니다. 예를 들어,DocumentSplitters.recursive(...)옵션을 보면 매우 정교하게 텍스트 분할 전략을 가져갈 수 있습니다.
B. Function Calling (도구 사용)
AI가 채팅방을 벗어나 실제 Java 코드를 호출(예: DB 조회, 외부 API 호출)하게 만드는, 실용적인 AI의 핵심 기능입니다.
- Spring AI (Spring Bean이 곧 함수): Spring AI의 접근 방식은 Spring 개발자에게 충격적일 만큼 간단합니다. 이미
@Service나@Bean으로 등록된 Spring Bean의 메서드를 AI가 호출할 함수로 즉시 등록할 수 있습니다.@Description어노테이션으로 AI에게 이 메서드가 무슨 일을 하는지 알려주기만 하면, Spring AI가 알아서 Model Context Protocol(MCP)에 맞게 처리해 줍니다. 기존 비즈니스 로직을 AI와 연동하는 과정이 마법처럼 느껴집니다. - LangChain4j (명시적인
@Tool): LangChain4j는@Tool이라는 명확한 어노테이션을 사용합니다. 특정 클래스(Spring Bean이 아니어도 됨)의 메서드에@Tool을 붙여 AI가 사용할 수 있는 도구로 명시적으로 선언합니다. 이 방식은 프레임워크에 독립적이며, AI가 사용할 도구들을 비즈니스 로직과 분리하여 관리하기 용이하다는 장점이 있습니다.
C. 구조화된 출력 (Structured Output)
“AI가 생성한 답변을 String으로 받아서 JSON 파싱하기 지겨워!”라는 개발자의 불만을 해결하는 기능입니다. AI의 텍스트 응답을 원하는 Java 객체(POJO)로 바로 매핑합니다.
- Spring AI (클라이언트 레벨 지원): Spring AI 1.0의 강력한 기능 중 하나입니다.
ChatClient를 호출할 때...call(prompt, MyPojo.class)처럼 응답받길 원하는 클래스 타입을 넘기기만 하면, Spring AI가 알아서 AI에게 JSON 포맷으로 응답하라는 프롬프팅을 하고 그 결과를 해당 POJO로 역직렬화(deserialization)해 줍니다. 개발자 경험(DX)이 매우 뛰어납니다. - LangChain4j (파서(Parser)를 통한 제어): LangChain4j는
ResponseParser라는 인터페이스를 통해 이를 구현합니다. 개발자가 AI에게 응답 형식을 지시하는 프롬프트 템플릿과, 그 응답 문자열을 파싱하는 로직을 좀 더 명시적으로 조합해야 합니다. Spring AI보다 약간의 추가 작업이 필요하지만, 그만큼 비표준적이거나 복잡한 응답 형식을 파싱해야 할 때 더 유연하게 대처할 수
실전 도입 및 생태계 (Production Readiness)
기능이 아무리 훌륭해도, “배우기 어렵지 않은지?”, “운영 환경에서 안정적인지?”, “문제 생기면 어디에 물어봐야 하는지?”는 팀장과 개발자 모두의 핵심 질문입니다.
A. 학습 곡선 (Learning Curve)
- Spring AI: 기존 Spring 개발자에게는 학습 곡선이 거의 ‘0’에 가깝습니다. Spring AI는 새로운 프레임워크를 배운다기보다,
spring-boot-starter-web처럼 필요한 의존성을 하나 더 추가하는 느낌입니다.@Service,@Bean,application.properties등 손에 익은 방식을 그대로 사용하기 때문에 진입 장벽이 압도적으로 낮습니다. - LangChain4j: 낮지만, ‘새로운 라이브러리’로서의 학습은 필요합니다. 프레임워크에 독립적인 만큼, LangChain4j가 제공하는
AiService,@Tool,EmbeddingStore등 고유의 추상화 개념과 사용법을 익혀야 합니다. 다행히 공식 문서와 예제가 매우 풍부하여 학습이 어렵지는 않지만, Spring AI의 ‘학습 제로’ 수준에는 미치지 못합니다.
B. 프로덕션 안정성 및 모니터링
- Spring AI: ‘1.0 GA’라는 숫자가 주는 안정감이 가장 큽니다. 2025년 5월 정식 릴리스로, VMware(Broadcom)가 프로덕션 사용을 공식 보증한다는 의미입니다. 가장 강력한 무기는 모니터링입니다. Spring AI는 Spring Boot Actuator 및 Micrometer(Observability)와 완벽하게 통합됩니다. AI 모델 호출 횟수, 응답 시간, 토큰 사용량, 심지어 비용까지 기존 마이크로서비스 지표(Metric)를 추적하듯이 동일한 대시보드에서 관리할 수 있습니다. 운영 환경에서는 엄청난 장점입니다.
- LangChain4j: 이미 2024년부터 수많은 실전 사례를 통해 안정성이 검증되었습니다. Spring AI의 1.0 출시 전부터 많은 기업이 LangChain4j를 운영 환경에서 사용해왔습니다. 다만, 모니터링은 개발자가 직접 구축해야 하는 영역입니다. 물론 Micrometer 같은 도구와 직접 연동할 수는 있지만, Spring AI처럼 ‘자동으로’ 통합되지는 않습니다. 이는 제어권을 더 주는 대신, 운영 인프라 구축에 추가 공수가 필요함을 의미합니다.
C. 커뮤니티 및 지원
- Spring AI: ‘Spring’이라는 이름이 곧 커뮤니티입니다. 전 세계 수백만 명의 Spring 개발자와 VMware(Broadcom)라는 거대 기업의 공식 지원을 받습니다. 장기적인 로드맵과 유지보수, 보안 패치에 대한 신뢰가 높습니다. 이미 방대한 Spring 생태계(Stack Overflow, 블로그 등)에서 빠르게 관련 콘텐츠가 쏟아져 나오고 있습니다.
- LangChain4j: 활발한 ‘오픈소스’ 커뮤니티가 강점입니다. GitHub 스타 수나 Discord/Gitter 채널의 활성도를 보면 알 수 있듯, 매우 역동적입니다. 새로운 AI 모델이나 최신 논문의 기능(예: 새로운 RAG 기법)이 등장했을 때, 반영 속도는 LangChain4j가 더 빠를 수 있습니다. 공식 지원보다는 커뮤니티 기반(GitHub Issues, Discord)으로 문제가 해결됩니다.
선택 가이드: “그래서, 우리 팀은 무엇을 써야 할까?”
지금까지 두 프레임워크의 철학, 핵심 기능, 그리고 운영 측면을 모두 비교해 보았습니다. 2025년 10월 현재, 두 프레임워크 모두 프로덕션 레벨의 AI 애플리케이션을 만들기에 전혀 부족함이 없습니다.
따라서 선택은 ‘무엇이 더 좋은가?’가 아니라, ‘무엇이 우리 팀의 현재 상황과 목표에 더 맞는가?’의 질문이 되어야 합니다.
결정을 돕기 위해 명확한 체크리스트를 준비했습니다.
Spring AI를 강력히 추천하는 경우:
- 우리 팀의 메인 스택이 이미 Spring Boot / Spring Cloud이다. (가장 중요한 이유)
- DI, Auto-Configuration 등 ‘Spring 방식’의 정형화된 접근과 빠른 개발 속도를 선호한다.
- AI 전용 서비스(MSA)보다는, 기존 Spring 애플리케이션에 AI 기능을 ‘추가’하는 것이 주된 목표이다.
- 운영 환경에서 AI 호출 지표(비용, 응답 시간 등)를 기존 Actuator 대시보드와 완벽하게 통합 관리하고 싶다.
- VMware(Broadcom)의 기업형 공식 지원과 장기적인 로드맵이 기술 선택에 중요하다.
LangChain4j를 강력히 추천하는 경우:
- Spring 프레임워크에 종속되고 싶지 않다. (혹은 이미 Quarkus, Micronaut 등 다른 프레임워크를 사용 중이다.)
- AI 모델이나 벡터 DB의 세밀한 파라미터를 제어하고, RAG 파이프라인을 부품(모듈) 단위로 완벽하게 커스터마이징해야 한다.
- 기업의 공식 지원 로드맵보다, 커뮤니티의 힘을 통해 가장 최신의 AI 모델/기술(논문)을 누구보다 빠르게 실험/도입하는 것이 중요하다.
- AI 기능이 애플리케이션의 핵심이며, 이 AI 모듈을 여러 다른 서비스(Spring이 아닐 수도 있는)에서 호출하는 독립적인 AI 서비스를 구축한다.
결론: 상향 평준화된 Java AI, 이제는 ‘선택’의 시간
2025년 가을, 우리는 Java AI 생태계의 거대한 변곡점 위에 서 있습니다. 불과 1~2년 전만 해도 “Java로 AI를?”이라며 주저했다면, 이제는 “어떤 프레임워크를 쓸까?”를 행복하게 고민하는 시대가 되었습니다.
Spring AI 1.0 GA의 등장은 ‘엔터프라이즈 Java’와 ‘AI’의 완벽한 결합을 상징합니다. 이는 Spring 개발자들에게 ‘가장 익숙한 길’로 AI라는 신대륙에 도달할 수 있게 해준 결정적인 사건입니다.
동시에, 성숙기에 접어든 LangChain4j는 프레임워크에 얽매이지 않는 ‘유연성’과 ‘빠른 확장성’이 얼마나 강력한 무기인지 증명해냈습니다.
이 치열한 경쟁의 최종 승자는 명확합니다. 바로 ‘Java 개발자’ 자신입니다.
우리는 더 이상 AI 기능 도입을 위해 Python을 배워야 하거나, 어설픈 API 연동에 골머리를 앓을 필요가 없어졌습니다. ‘통합’의 Spring AI든, ‘유연’의 LangChain4j든, 당신의 팀에 맞는 강력한 도구를 선택해 지금 바로 AI 애플리케이션 구축을 시작할 수 있습니다. 상향 평준화된 Java AI의 세계에 오신 것을 환영합니다.