Spring AI深度解析（7/50）：Tool Calling 工具调用解析

Spring AI深度解析（7/50）：Tool Calling 工具调用解析

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一、工具调用的本质突破

传统大模型存在两大核心限制：知识时效性与动作执行能力。Spring AI通过工具调用（Tool Calling）机制，将大模型从「信息处理中心」升级为「智能调度中枢」，实现三大飞跃：

1. 实时数据获取：连接数据库、API等动态数据源
2. 物理世界交互：触发硬件设备、业务流程
3. 复杂逻辑编排：多工具链式调用与结果聚合

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二、Spring AI工具调用核心设计

1. 工具定义：注解驱动模式

通过@Tool注解声明可调用工具，支持参数自动注入：

@Tool(name = "get_weather", description = "获取指定城市天气")
public WeatherInfo getWeather(
    @Param(name = "city", description = "城市名称") String city,
    @Param(name = "unit", description = "温度单位") TempUnit unit) {
   
    
    // 调用气象API
    return weatherService.fetch(city, unit);
}

@Tool(name = "query_order", description = "查询订单状态")
public OrderStatus queryOrder(
    @Param(name = "order_id", description = "订单号") String orderId) {
   
    
    // 访问数据库
    return orderRepository.findById(orderId);
}

2. 工具注册与发现

在Spring上下文中自动注册工具Bean：

@Configuration
public class ToolConfig {
   
    
    @Bean
    @Tool // 自动识别为可调用工具
    public OrderTools orderTools() {
   
        return new OrderTools();
    }
    
    @Bean
    @Tool
    public WeatherTools weatherTools() {
   
        return new WeatherTools();
    }
}

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三、工具调用全流程解析

1. 交互流程