toolcall

McpAgentExecutor 混合挂载：HTTP 工具与 NPX 服务器同时接入同一 Agent标签：Java MCP Agent j-langchain McpAgentExecutor 混合工具 Function Calling 前置阅读：McpAgentExecutor：用几行代码让模型自主调用 HTTP 工具多步推理 → McpAgentExecutor + McpClient：让 Agent 直接操作文件系统和数据库适合人群：已分别接入 HTTP 工具和 NPX 服务器，希望在同一个 Agent 中串联使用的 Java 开发者

MCP + Function Calling：让模型自主驱动工具链完成多步推理标签：Java MCP Function Calling ReAct j-langchain ToolCall Agent 前置阅读：Java 实现 ReAct Agent：工具调用与推理循环 → Java Agent 集成 MCP 工具协议：让 AI 真正驱动企业系统适合人群：已了解 MCP 基础用法，希望让模型原生驱动工具调用的 Java 开发者

Langchain4j 系列之十一 - 工具调用（AI Services）上一个系列讲了Spring AI得到反馈效果不错，有人私信我说这个和Langchain4j有什么区别。如果站在使用方面，都是基于Java的大模型应用研发的工具，本质上没太大区别。但是从细节层面来说还是有很多不同之处，所以索性借此机会，给大家分享一下Langchain4j框架。在本系列中会按照Spring AI系列的顺序来写Langchain4j，这样的好处是可以对比两者不同的细节。

Solon AI 开发学习11 - chat - 工具调用与定制（Tool Call）Tool call（或 Function call）能够让大语言模型在生成时，“按需”调用外部的工具，进而连接外部的数据和系统。通过定义一组函数作为模型可访问的工具（也叫函数工具），并根据对话历史在适当的时候使用它们。然后在应用端执行这些函数，并将结果反馈给模型。

我是有底线的