单次 Function Calling 撑不住，我上了 ReAct 去年 11 月我们给内部运维做了个助手，能查监控、查日志、查工单、执行标准操作。第一版用的是大模型的 Function Calling：把工具列表丢给模型，模型返回一个函数调用，我们执行完把结果拼进上下文，再问一次，直到它不再调工具
大模型再能聊，它本身算不了实时库存、查不了数据库。要让它"动手"，得靠 Function Calling：模型决定调哪个函数、填什么参数，Java 侧真实执行，再把结果喂回去。这趟趟过的坑，比想象中深。 工具注册：把 Java 方法暴露给模型 用 Spring AI（1.0 GA 稳定版）注册一个工
为什么要看 Java 的 LLM 框架 团队要做个工单自动分类的小工具，调用 OpenAI。一开始我手搓 HttpClient 拼 JSON，发现每加一个能力就要重写一遍请求体、解析流、管上下文。更烦的是流式输出要自己处理 SSE，错误码要自己映射，超时和重试也要自己写。做了两个功能之后，代码里一半
「Arthas 凭什么不用改代码就能看到方法耗时」 2 月初排查一个慢接口，我用 Arthas 的 trace 打出了每一层调用的耗时。旁边一个刚工作两年的同事看完很惊讶：我们没加任何埋点，也没改代码，它怎么知道每个方法花了多久？ 这个问题一两句话讲不清楚，正好我那几天在给公司内部的压测平台做一个无
