用 @tool 装饰器定义工具@tool"""搜索互联网获取实时信息。当需要最新数据时使用此工具。"""# 实际接入 Tavily / Serper 等搜索 APIreturnf"搜索结果：关于 {query} 的最新信息..."@tool"""计算数学表达式，如 '2 + 3 * 4'"""# 绑定工具到模型# 模型会自动决定是否调用工具response = llm_with_tools.inv

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在人工智能技术日新月异的当下，Java 开发者也渴望能更便捷地将 AI 融入到应用开发中。Spring AI Alibaba 与 Jmanus 的出现，为 Java 开发者提供了高效的解决方案，助力其在 AI 开发领域开疆拓土。

根据社区里大家的估算，这波 50% 的加量之后： 对于最基础的 20 刀 Pro 用户来说，用 Sonnet 4.6 模型每周差不多能干 60 小时（原来是 40），用更强的 Opus 4.7 模型能有 12 小时。但如果用的是 Codex，周末干完同样的活，额度都还有剩。就在一个月前，他们刚取消了高级用户的高峰期限制，一周前又把小时级的额度翻了倍。手里有 Claude 高级会员的朋友，趁着这两个

先定义一个最简单的工具。LangChain 官方 Tools 文档中推荐使用@tool装饰器定义工具，这也是 LangGraph 里最常见的工具接入方式。@tool"""查询指定城市的天气。输入必须是城市名。""""北京": "晴，22°C，东北风 2 级","上海": "多云，26°C，东南风 3 级","广州": "小雨，29°C，南风 2 级","深圳": "阴，28°C，微风",

主动压缩上下文懒加载 MCP 工具搜索历史对话Git Worktrees 并行工作多标签页管理手动指数退避PR 审查助手DevOps 工程师write-test 循环CLAUDE.md 保持简洁验证输出。

核心功能意图识别：自动判断用户是咨询问题、投诉还是闲聊知识库问答：基于 RAG 从产品文档中查找答案工单创建：对于投诉类问题，自动创建工单多轮对话：支持上下文记忆的连续对话人工介入：复杂问题自动转人工客服技术亮点使用 LangGraph 编排多个 Agent实现条件路由（根据意图走不同流程）集成 RAG（检索增强生成）实现 Human-in-the-Loop"""客服系统的全局状态"""

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