本文探讨了AIAgent工具调用的核心技术：FunctionCalling作为基础能力，实现自然语言到结构化调用的转换；MCP提供标准化接驳方案，降低工具集成成本；Skills则通过文字化流程定义增强任务灵活性。三者构成完整工具体系，但仍存在描述不够结构化、系统接驳受限等问题。Lynxe提出的Func-Agent方案以函数为第一公民，既保留Agent处理不确定性的优势，又解决结构化输入输出和系统集

Function Calling是AI Agent调用工具的基础能力，MCP和Skills都基于它构建。本文深入解析三者的本质差异：MCP解决工具集成问题，Skills解决任务流程定义问题。通过Lynxe框架的实践，我们发现MCP和Skills实际上是竞争关系大于互补关系，并提出了"一切都是函数，函数才是第一公民"的设计理念。

AI Agent是什么 ， 为什么需要 AI Agent . ReAct是什么？ 为什么需要 ReAct Agent。

本文介绍了如何让Java项目快速接入DeepSeek国产大模型。通过Spring AI Alibaba，开发者可以轻松实现对话聊天功能。只需简单配置，就能调用DeepSeek的API完成集成。本例子使用spring ai alibaba DeepSeek api 完成，你可以跑通以后换自己的实现。阿里云的 DeepSeek 目前 有100万免费Token额度，可以快速实现需求。同时，因为 Deep

本文将介绍如何利用Spring AI快速接入通义千问国产大模型，实现Java项目中的图片转文字识别功能。Spring AI提供了一套统一接口，简化了开发者在不同AI提供者之间切换的过程，极大减少了工作量。Spring AI Alibaba作为基于Spring AI的实现，专注于阿里云百炼系列大模型的接入，支持轻松使用通义千问进行聊天、图片或语音生成等任务。通过简单的配置修改，即可完成从一种AI服务

本文探讨了Agent与传统编程及Workflow的本质区别。传统编程需提前编写所有逻辑，Workflow提供可视化流程但路径固定，而Agent由AI自主决策，能动态调整策略处理不确定性。Agent显著降低开发门槛，只需自然语言描述需求即可完成任务，修改维护成本更低。三种方式各有适用场景：传统编程适合高性能精确控制场景，Workflow适合固定业务流程，Agent则擅长需求多变、快速迭代的创新型应用

综合来看，我们认为 Agent 是更面向未来的、值得探索和尝试的新应用使用范式。这里有一个重要的认知：Workflow 与传统编程模型其实是相互替代关系，而这种竞替关系，在没有 AI 的时代就已经充分竞争过了。结果就是程序因为其优秀的复用性和扩展性，成为了大家更倾向于的选择。这也是为什么 Workflow 虽然降低了使用门槛，但始终没有成为主流的原因。而 Agent 的玩法则完全不同。

过去，Java在AI应用框架方面存在不足，缺乏一个能够良好支持AI开发的统一框架。Spring AI应运而生，它是一个专为AI工程设计的应用框架，旨在将Spring生态系统的设计原则如可移植性和模块化引入AI领域。Spring AI的核心优势在于它提供了一套标准化接口，使得开发者可以轻松地切换不同的AI服务提供商，仅需修改配置即可。此外，Spring AI与现有的Spring生态兼容性极好，同时也

Spring AI Alibaba是一套基于Spring生态系统的AI框架本地化实现，它通过提供统一且标准化的接口来简化不同AI服务提供商之间的切换过程，极大降低了开发与迁移成本。它借鉴了langchain的核心理念，并结合了Java面向对象编程的特点，为开发者提供了统一且可灵活替换的接口。通过上述步骤，您已经成功地创建了一个基于Spring Boot的应用程序，它集成了Spring AI Ali

具体来说，它会先观察当前的情况，然后思考下一步该做什么，接着执行这个动作，再观察结果，根据结果决定下一步。比如你要去一个没去过的咖啡店，传统方式是你提前查好所有路线，ReAct 则是你走到路口，看看路牌，再决定左转还是右转，边走边找。所以想把这些内容总结出来，是因为这个项目本身核心目的就是探索Agent的前沿最佳实践，目前已经有所小成，Lynxe能解决我自己面对的80%以上的问题了，所以我觉得值得