
Spring AI Alibaba 85|Graph Core · 分配 MCP 工具给指定节点 · tool
McpClientToolCallbackProvider 根据节点名称,匹配对应的 MCP 提供的 ToolCallback package com.spring.ai.tutorial.graph.mcp.tool; import co

McpClientToolCallbackProvider 根据节点名称,匹配对应的 MCP 提供的 ToolCallback package com.spring.ai.tutorial.graph.mcp.tool; import co

分配指定的 MCP 给指定的 node 节点 实战代码可见:spring-ai-alibaba-examples 下的 graph 目录,本章代码为其 mcp-node 模块 <dependencies> <depende

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

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

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.

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

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

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

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

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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干货满满!
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这个内容实在是太精彩啦
重庆市 · IP 123.147.232.*