Function Calling是大模型与Agent间的标准化工具调用协议，核心解决大模型做出调用工具决策后精准传递指令的问题。此前依赖自然语言描述工具，大模型回复格式混乱，开发者需编写大量解析代码。它通过工具定义、AI调用格式、工具返回结果三部分固定JSON结构，规范Agent执行循环中的信息交换。Tool是能力实体，解决“有什么”的问题；Function Calling是调用机制，解决“怎么传

Function Calling是大模型与Agent间的标准化工具调用协议，核心解决大模型做出调用工具决策后精准传递指令的问题。此前依赖自然语言描述工具，大模型回复格式混乱，开发者需编写大量解析代码。它通过工具定义、AI调用格式、工具返回结果三部分固定JSON结构，规范Agent执行循环中的信息交换。Tool是能力实体，解决“有什么”的问题；Function Calling是调用机制，解决“怎么传

Function Calling是大模型与Agent间的标准化工具调用协议，核心解决大模型做出调用工具决策后精准传递指令的问题。此前依赖自然语言描述工具，大模型回复格式混乱，开发者需编写大量解析代码。它通过工具定义、AI调用格式、工具返回结果三部分固定JSON结构，规范Agent执行循环中的信息交换。Tool是能力实体，解决“有什么”的问题；Function Calling是调用机制，解决“怎么传

大模型仅能进行文字交互，Tool（工具）是为其赋予实操能力的核心，Agent则作为调度员，协调用户、大模型与工具——大模型负责决策，工具负责执行。工具并非单纯函数，需配套包含名称、描述、参数定义的“说明书”，其中描述是大模型判断是否调用工具的核心依据，其清晰度直接影响调用准确率。工具按风险分为四类：查询类（低风险可自主调用）、写入类（中风险高操作需人工确认）、执行类（高风险需人工审批）、AI辅助类

大模型 Agent 是以 LLM 为核心，融合工具、记忆、执行循环的智能程序，解决了大模型 “无执行能力、知识滞后、无记忆” 的短板，实现从 “语言输出” 到 “落地执行” 的闭环。其核心工作模式分为 ReAct（边想边做，适配短流程）和 Plan and Execute（先规划后执行，适配长流程），生产中常用混合模式。Agent 与 Workflow 互补，需根据场景选型，落地时需解决幻觉传导、

大模型 Agent 是以 LLM 为核心，融合工具、记忆、执行循环的智能程序，解决了大模型 “无执行能力、知识滞后、无记忆” 的短板，实现从 “语言输出” 到 “落地执行” 的闭环。其核心工作模式分为 ReAct（边想边做，适配短流程）和 Plan and Execute（先规划后执行，适配长流程），生产中常用混合模式。Agent 与 Workflow 互补，需根据场景选型，落地时需解决幻觉传导、

本文系统讲解大语言模型（LLM）核心原理、Token、上下文窗口等基础概念，梳理其意图理解、逻辑推理等核心能力与执行缺失、知识幻觉、上下文受限三大短板，明确Agent开发的核心是用技术补齐短板，让大模型成为可落地执行任务的智能体。

摘要：SpringAI为Java生态带来企业级AI解决方案，通过统一API抽象、原生Spring集成和模块化设计，显著降低AI应用开发门槛。其核心组件ChatClient、EmbeddingClient和PromptTemplate等，支持对话交互、语义理解与提示工程，1.1版本新增模型上下文协议和提示缓存等特性。该框架已在电商客服、金融风控等领域实现落地，将传统Java开发与AI能力无缝融合，推

AIPing平台推出两款国产旗舰大模型：智谱AI的GLM-4.7（擅长复杂任务处理）和MiniMax的M2.1（高性价比）。用户只需注册一个APIKey即可免费调用，平台提供30元算力金及智能路由服务。GLM-4.7在200k上下文长度下实现50+ tokens/s吞吐量，MiniMax M2.1最高达99.7 tokens/s。支持多种调用方式（Python SDK/Requests/Curl）

AIPing平台推出两款国产大模型GLM-4.7和MiniMax-M2.1，提供免费调用服务。GLM-4.7擅长精准推理和多功能适配，支持8k上下文；MiniMax-M2.1专注极速响应和高并发，支持16k上下文。平台提供统一API接口，用户只需注册获取APIKey即可体验。性能测试显示MiniMax-M2.1在响应速度上有优势，而GLM-4.7在内容准确率更优。平台还提供详细的配置指南，支持在C