Spring AI 进阶实战:手把手教大模型学会“用工具”

Spring AI 进阶实战：手把手教大模型学会“用工具”

如果 AI 只能动嘴不能动手，那它顶多是个“嘴强王者”。今天我们让它学会“调用工具”，从此能查天气、设闹钟、写代码、订机票！

在前两篇文章中，我们已经让 AI 具备了 短期记忆（Chat Memory） 和 永久历史（Chat History）。但现在的 AI 还有一个致命缺陷：它只会说，不会做。

你问它“现在几点？”，它只能尴尬地告诉你“我无法获取实时时间”；你让它“10 分钟后提醒我开会”，它更是爱莫能助。

这是因为大语言模型本身 没有手脚，无法与外部世界交互。而 Tool Calling（工具调用 / 函数调用） 就是给 AI 装上“手脚”的关键技术。

今天这篇文章，我们就用最通俗的代码，带你打通 AI 与现实世界的最后一道墙。

一、什么是 Tool Calling？为什么需要它？

在 AI 原生应用中，Tool Calling 是一种标准模式：让大模型能够识别用户意图，并主动调用你预先定义好的“外部工具”来完成任务。

这些工具主要干两类事：

1. 信息检索 —— 让 AI “有问必答”

模型的知识有截止日期，它不知道今天的天气、不知道最新的股价、也不知道你数据库里的订单状态。

工具的作用：帮它去外部查。

查数据库
调天气 API
读本地文件

2. 执行操作 —— 让 AI “有事真上”

模型能生成“旅行计划”，但它不能真的帮你订机票；它能写邮件草稿，但不能真帮你发出去。

工具的作用：替它去执行。

发邮件
设闹钟
操作 IoT 设备

二、代码实操：给 AI 配个“手表”和“闹钟”

我们需要知道，AI是基于数据训练的，那么现在的时间等这些信息他是无法知道的

不过，我们现在可以通过工具来解决这些问题。我们以两个最直观的工具为例：获取当前时间 和 设置闹钟。

1. 定义工具类：`DateTimeTools`

在 Spring AI 中，把一个普通方法变成 AI 可调用的工具，只需要加一个 @Tool 注解。

import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;import org.springframework.context.i18n.LocaleContextHolder;import java.time.LocalDateTime;import java.time.format.DateTimeFormatter;publicclassDateTimeTools{/**     * 工具1：获取当前日期时间     * @return 当前时间的字符串     */@Tool(name = "getCurrentDateTime", description = "获取当前准确的日期和时间")private String getCurrentDateTime(){return LocalDateTime.now()                .atZone(LocaleContextHolder.getTimeZone().toZoneId())                .toString();    }/**     * 工具2：设置闹钟     * @param time ISO-8601 格式的时间字符串     */@Tool(description = "设置一个闹钟，参数 time 必须是 ISO-8601 格式的字符串")publicvoidsetAlarm(String time){        LocalDateTime alarmTime = LocalDateTime.parse(time, DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME);        System.out.println("Alarm set for" + alarmTime);    }}

💡 注解详解：
name：工具的名字，模型靠这个名字来决定调用谁（不写默认用方法名）。
description：至关重要！ 模型全靠这段描述来理解“什么时候该用这个工具”。描述越清晰，AI 越聪明。

2. 把工具交给 AI：注入 `ChatClient`

定义好了工具，接下来就是告诉 Spring AI 有这么一个“工具箱”可以用。

@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam(defaultValue = "你是谁？") String prompt) {    String content = chatClient            .prompt()            .user(prompt)            .tools(new DateTimeTools()) // 👈 关键：把工具箱递给 AI            .call()            .content();return content;}

3. 效果实测

场景一：信息检索

用户问：“现在是什么时间？”

场景二：执行操作

用户问：“帮我设一个 3分钟后的闹钟。”

AI 会先调用 getCurrentDateTime 算出当前时间，计算出 10 分钟后的 ISO-8601 时间串，然后调用 setAlarm 方法。

三、幕后机制：AI 和工具到底是怎么“勾搭”上的？

整个过程比你想象的要精密。Spring AI 遵循了一套标准的 Tool Calling 交互流程：

定义与携带：你在后端写好的 @Tool 方法，会在发起请求时，连同用户的问题一起，被 Spring AI 打包成 JSON Schema 发给大模型。
模型决策：模型看了你的问题，发现必须知道“实时时间”才能回答。于是它暂停输出，回复一句指令：“我要调用 getCurrentDateTime，参数为空。”
本地执行：注意，这一步发生在你的服务器上！ Spring AI 框架收到模型想调工具的指令，立刻在本地执行你写好的 getCurrentDateTime() Java 方法。
结果加工：方法执行完返回了一个 LocalDateTime 对象。应用程序有权在这一步对结果进行处理（比如转换成更友好的“北京时间下午 2 点 30 分”字符串）。这一步是你版本里的亮点，不能省略。
二次投喂：Spring AI 把加工好的结果（比如“当前时间是 14:30:00”）塞回给大模型，相当于悄悄给它递了一张小纸条。
最终回答：模型低头看了小纸条，然后抬起头对你笑着说：“现在是下午两点半。”

⚠️ 重要提示：工具是在 你的后端服务器 执行的，不是在 AI 厂商的云端执行的。你的数据库密码等都是安全的。

四、工具箱的四种挂载姿势

Spring AI 提供了非常灵活的配置方式，适应不同的开发习惯：

1. 添加`Tool`添加到 `ChatClient`

ChatClient.create(chatModel)    .prompt()    .tools(new DateTimeTools())    .call()    .content();

2. 添加`Default Tools`添加到 `ChatClient`

ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)    .defaultTools(new DateTimeTools())    .build();

3. 添加`Tool`到`ChatModel`

ToolCallback[] dateTimeTools = ToolCallbacks.from(new DateTimeTools());ChatOptions chatOptions = ToolCallingChatOptions.builder()    .toolCallbacks(dateTimeTools)    .build();Prompt prompt = new Prompt("明天是几月几号?", chatOptions);chatModel.call(prompt);

4. 添加`Default Tools`添加到 `ChatModel`

ToolCallback[] dateTimeTools = ToolCallbacks.from(new DateTimeTools());ChatModel chatModel = OllamaChatModel.builder()    .ollamaApi(OllamaApi.builder().build())    .defaultOptions(ToolCallingChatOptions.builder()            .toolCallbacks(dateTimeTools)            .build())    .build();

五、总结

通过今天的文章，我们成功让大模型从 “只会动嘴” 进化到了 “能动手办事”。

核心注解：@Tool 是连接 AI 意图与 Java 代码的桥梁。
关键配置：description 写得越好，AI 调用得越准。
安全边界：代码跑在你服务器上，安全可控。

学会了 Tool Calling，你的 Spring AI 应用才算真正具备了 生产力。接下来，无论是对接企业内部系统、操作数据库，还是控制智能家居，思路都是一通百通。

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