ChatModel：提供方法，用于非流式的工具调用交互（即一次性获取完整响应，包括工具调用意图或结果）。：提供与ChatModel逻辑相似的方法，但支持流式响应（比如工具调用的参数会分片段返回，而非一次性完整返回），适合需要实时反馈的场景。要让模型“知道可用工具”，需在创建（模型请求对象）时，传入工具的详细定义——即ToolSpecification的核心构成：它是工具的“说明书”，必须包含三类信

本文介绍了LangChain4j框架中AI Services的高级API使用方法。主要内容包括： 两种构建AI Service的方式：通过AiServices建造者模式和@AiService注解模式 使用SystemMessage的三种方法：构造器模式、@SystemMessage注解以及@UserMessage注解 多模态功能的实现，展示如何通过@UserMessage注解接收不同类型的Cont

根据Anthropic研究人员最近发表的一篇文章，这些智能体系统架构可分为两大类：工作流和纯智能体。

本文介绍了LangChain4j框架中ChatModel的基本使用和核心概念。首先演示了如何搭建一个基础项目，通过引入依赖和配置OpenAI模型实现简单的对话功能。然后详细讲解了ChatModel支持的多种模型类型（如语言模型、嵌入模型等）以及两种API设计（底层ChatModel和高层AI Services）。重点剖析了ChatMessage类型，包括用户消息(UserMessage)和AI回复

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本系列仅做个人笔记使用，绝大部分内容基于LangChain4j 官网，内容个人做了一定修改，可能存在错漏，一切以官网为准。本系列使用 LangChain4j版本：</</</</</</</</

最近在读《MySQL 是怎样运行的》一书，后续会随机将书中部分内容记录下来作为学习笔记，部分内容经过个人删改，因此可能存在错误，如想详细了解相关内容强烈推荐阅读该书。

本文是笔者阅读Spring源码的记录文章，由于本人技术水平有限，在文章中难免出现错误，如有发现，感谢各位指正。在阅读过程中也创建了一些衍生文章，衍生文章的意义是因为自己在看源码的过程中，部分知识点并不了解或者对某些知识点产生了兴趣，所以为了更好的阅读源码，所以开设了衍生篇的文章来更好的对这些知识点进行进一步的学习。

一、前言二、泛化调用1. 泛化调用2. 泛化实现泛化调用分两种情况消费端非泛化，服务端泛化消费端泛化，服务端不泛化消费、服务都泛化三、源码实现1.1 GenericImplInvokerFilter/*** GenericImplInvokerFilter*/@Activate(group = Constants.CONSUMER, value = Constants.GENERIC_KEY, o