统一ChatModel协议层02、Function Calling 工具调用转换与执行扩展实现：Tool 契约 + ToolService 执行循环
<p>本文基于 AgentForge 开源项目，讲解 Function Calling 工具调用层的设计：从 @Tool 方法声明到工具规范转换，再到 ToolService 推理-执行循环、参数自动合并与错误处理，并用真实 curl 演练 OpenAI 与 Anthropic 的工具调用闭环。</p>
标签：function calling
AgentForge Local 工具模块核心设计原理
<p>本文讲解 AgentForge Local 工具模块的核心设计：通过 @Tool / @P 注解与反射，把普通 Java 方法自动扫描为 ToolSpecification，并完成 JSON 参数到方法入参的类型转换与反射调用，实现零依赖“让模型直接调用 Java 方法”。</p>
Qwen-Agent 开源项目理解学习
<p>本文深入探讨了Qwen3-14B-AWQ量化模型的function calling实现问题，分析了AWQ量化技术对模型精确格式输出的影响，并提供了基于xinference和LocalAI的部署方案对比。</p>
langchain4j+ai模型 硅谷小智 智慧医疗实战项目案例
<p>本文详细讲解基于Java+LangChain4j框架构建医疗AI智能体硅谷小智的完整实现，涵盖通义千问模型接入、MongoDB记忆持久化、Function Calling预约功能、Pinecone向量数据库RAG增强及流式输出等核心技术，提供从0到1的企业级大模型应用开发实战指南。</p>
适配AI平台的HTTP插件系统设计
<p>本文详细介绍了基于LangChain4j的AI插件系统设计与实现，重点展示了如何通过HTTP接口快速构建插件工具并集成到AI大模型中。</p>
02、Langchain4j tools原理与核心实践（含自定义http插件）
<p>本文详解LangChain4j中Function Calling的四种实现方式：注解快速集成、手动注册Tools、自定义ToolSpecification及HTTP插件扩展。</p>