标签：Function Calling

在实际的 React Agent 应用中，我们多数情况需要接入三方平台或其他应用所提供的 MCP 工具，且目前已经有众多的 MCP 工具平台，大多数工具不需要自己手动定义，你可以通过构建 MCP Client 来使用远端 MCP Serve

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在 ReactAgent 中使用工具非常简单： import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent; import org.springframework.ai.tool.ToolCallb

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1. 直接工具（tools） 最直接的方式是使用 tools() 方法直接传入 ToolCallback 实例。这种方式适合工具数量较少、工具定义明确的场景。 import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.

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为什么这很重要：当工具可以访问 Agent 状态、运行时上下文和长期记忆时，它们最强大。这使工具能够做出上下文感知的决策、个性化响应并在对话中维护信息。 工具可以通过 ToolContext 参数访问运行时信息，该参数提供： State（状

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Tool 执行是使用提供的输入参数调用 tool 并返回结果的过程。Tool 执行由 ToolCallingManager 接口处理，该接口负责管理 tool 执行生命周期。 public interface ToolCallingMana

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在 Spring AI 中，tools 通过 ToolCallback 接口建模。在前面的部分中，我们已经看到了如何使用 Spring AI 提供的内置支持从方法和函数定义 tools。本节将更深入地介绍 tool 规范以及如何自定义和扩展

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Spring AI 提供了对从函数指定工具的内置支持，可以通过编程方式使用低级 FunctionToolCallback 实现，也可以动态地作为在运行时解析的 @Bean。 编程方式规范：FunctionToolCallback 你可以通过

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声明式规范：@Tool 您可以通过用 @Tool 注解方法来将方法转换为 tool。 class DateTimeTools { @Tool(description = "Get the current date and time in t

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许多 AI 应用程序通过自然语言与用户交互。然而，某些业务场景需要模型使用结构化输入直接与外部系统（如 API、数据库或文件系统）进行交互。 Tools 是 agents 调用来执行操作的组件。它们通过定义良好的输入和输出让模型与外部世界交

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