本文针对多厂商LLM调用中因接口响应慢、服务异常导致线程池耗尽、系统雪崩的痛点，提出以Sentinel实现慢调用熔断降级。通过在LlmBizService中标注资源、配置2秒慢调用阈值与50%占比熔断规则，结合“重试→熔断”正确顺序，实现故障时快速拦截流量，保护核心业务。强调熔断与重试的协作关系、资源隔离、返回标准化及控制台动态调参等实战要点，为LLM场景提供稳定可靠的容灾能力。

Agent压测中，无限循环调用是隐蔽且高成本的致命问题。本文揭示其三大成因：工具结果不收敛、输出格式不稳定、上下文过长导致模型失焦。提出三层工程熔断机制：限制推理轮次（建议3-8轮）、控制工具调用次数（按类型隔离）、主动裁剪上下文长度。通过Spring AI框架示例，实现轮次、工具调用、上下文三重防护，有效防止Token暴增与账单突增，保障Agent稳定高效运行。

上一篇我们聊透了一件反常识的事：直接拿JMeter压Agent对外HTTP接口，根本不算真正的Agent压测。Agent内部多轮推理、循环工具调用带来的资源放大效应，HTTP层监控完全感知不到。很多同学看完埋点方案之后，马上遇到第二个拦路虎：想要验证这套埋点、验证Agent在高并发下会不会死循环、验证熔断逻辑，就得不停调用LLM接口。随便跑一轮并发，几十上百块Token费用就出去了；如果要反复调试

很多Java后端做大模型工程化落地、上线Agent服务前，流程走得特别标准：写接口、写单元测试，拉JMeter跑一轮压测，QPS、RT、错误率看着全部达标，然后信心十足推生产。结果上线第一天就翻车：接口监控没有报错，但是大模型账单半夜暴涨三倍；用户响应时快时慢，一部分请求卡在那里很久才返回，日志翻半天找不到超时。本质原因只有一个：你压的只是对外暴露的HTTP接口，根本没有压到Agent内部的思考循

本文补全了Agent工具层五大“讲过但没讲透”的坑：框架注入实现用户信息自动传递；通过RuntimeContext在工具层实现多租户隔离；外部执行工具配合RequireExternalExecutionEvent处理必须人工操作的场景；支持STDIO、SSE、StreamableHTTP三种MCP协议；权限规则可动态生成与匹配。串联后展现工具层作为完整上下文工程的能力，附面试话术与源码领取方式，下

AgentScope助力Agent从“只会聊天”到“能办事”的跃迁。通过注解式工具注册，自动生成JSON Schema，实现模型自主调用订单查询、退款等业务功能，无需手写复杂Function Calling逻辑。支持权限控制、异步执行与MCP协议接入第三方服务，大幅提升工程效率与系统可靠性。真正实现Agent“有手能干”，是落地生产的关键一步。

客服能聊天、能答 FAQ，但用户问"帮我查下订单"，它回"请提供订单号，我这边只能查询哦"——用户要的是解决问题，不是听你复述政策。今天把 Function Calling 落地：客服通过工具调度层，真正调用工单、订单、退款三个业务工具。

本文介绍如何用Java实现一个具备自主决策能力的知识库检索Agent，突破传统RAG“固定检索+生成”的局限。通过封装检索工具、集成查询改写与上下文管理，实现多轮对话中智能判断是否检索、动态生成检索词，并结合记忆系统提升准确率。全链路可运行，适用于复杂问答场景，是AI Agent落地的关键实践。

本文介绍5个实用Spring Boot Starter，助力高效集成大模型与AI Agent：Spring AI简化大模型调用，LangChain4j实现Agent框架与RAG，Milvus SDK支持向量检索，WebFlux实现流式输出（SSE），配置处理器提升可维护性。告别手写OkHttp与样板代码，一键引入依赖，快速搭建AI应用，显著提升开发效率。

面试官问Function Calling，90%的人只答出"调工具"。本文从60分及格回答（基本概念、和API调用区别、大模型决策原理）到90分加分回答（工具定义3层信息、执行5个生产级机制、循环终止保护、多工具并行执行），附完整Java核心代码和面试话术模板，刷完这道题面试不卡壳。