Spring AI工具调用与函数执行：构建智能代理应用
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/spr/spring-ai Spring AI的工具调用与函数执行机制是构建智能代理应用的核心功能，它允许AI模型在推理过程中动态调用外部工具和函数，从而扩展模型的能力边界。本文详细解析了Spring AI工具调用机制的原理解析、客户端工具集成与实时信息访问、智能代理模式设计与实现以及工具调用安全性与权限控制等关键内容。
Tools/Function Calling机制原理解析
Spring AI的工具调用与函数执行机制是构建智能代理应用的核心功能，它允许AI模型在推理过程中动态调用外部工具和函数，从而扩展模型的能力边界。这一机制的设计遵循了Spring生态系统的设计原则，提供了高度模块化和可移植的API。
核心架构设计
Spring AI的工具调用机制基于分层架构设计，主要包含以下几个核心组件：
工具定义与元数据
每个工具都需要通过ToolDefinition接口进行定义，包含以下关键信息：
| 属性 | 类型 | 描述 | 必填 |
|---|---|---|---|
| name | String | 工具的唯一标识符 | 是 |
| description | String | 工具的详细描述 | 是 |
| inputSchema | String | 输入参数的JSON Schema定义 | 是 |
工具定义通过JSON Schema来描述输入参数的结构，确保AI模型能够正确生成符合预期的参数格式。例如，一个天气查询工具的定义可能如下：
DefaultToolDefinition.builder()
.name("getCurrentWeather")
.description("获取指定城市的当前天气信息")
.inputSchema("""
{
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "城市名称，如：北京、上海"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "温度单位"
}
},
"required": ["location"]
}
""")
.build();
函数工具回调实现
FunctionToolCallback是Spring AI提供的最常用的工具实现，它支持多种函数类型：
// 1. BiFunction类型 - 支持工具上下文
FunctionToolCallback.builder("processData", (request, context) -> {
// 处理逻辑，可以访问context
return processService.execute(request);
}).inputType(ProcessRequest.class).build();
// 2. Function类型 - 简单函数
FunctionToolCallback.builder("calculate", request -> {
return calculatorService.calculate(request);
}).inputType(CalculationRequest.class).build();
// 3. Supplier类型 - 无参数函数
FunctionToolCallback.builder("getSystemTime", () -> {
return Instant.now().toString();
}).inputType(Void.class).build();
// 4. Consumer类型 - 无返回值函数
FunctionToolCallback.builder("logEvent", event -> {
logger.info("Event received: {}", event);
}).inputType(LogEvent.class).build();
工具执行流程
工具调用的完整执行流程涉及多个组件的协同工作：
输入输出处理机制
Spring AI提供了灵活的输入输出处理机制，通过ToolCallResultConverter接口实现结果格式的转换：
public interface ToolCallResultConverter {
String convert(@Nullable Object result, @Nullable ToolContext toolContext);
}
// 默认实现将对象转换为JSON字符串
public class DefaultToolCallResultConverter implements ToolCallResultConverter {
@Override
public String convert(@Nullable Object result, @Nullable ToolContext toolContext) {
if (result == null) {
return "{}";
}
return JsonParser.toJson(result);
}
}
开发者可以自定义转换器来处理特定的输出格式需求：
public class CustomResultConverter implements ToolCallResultConverter {
@Override
public String convert(@Nullable Object result, @Nullable ToolContext toolContext) {
if (result instanceof WeatherResponse weather) {
return String.format("温度: %s°C, 湿度: %s%%, 天气状况: %s",
weather.getTemperature(),
weather.getHumidity(),
weather.getCondition());
}
return JsonParser.toJson(result);
}
}
错误处理与异常管理
工具执行过程中的错误处理通过ToolExecutionException体系实现：
public class ToolExecutionException extends RuntimeException {
private final ToolDefinition toolDefinition;
public ToolExecutionException(ToolDefinition toolDefinition, Throwable cause) {
super("Tool execution failed: " + toolDefinition.name(), cause);
this.toolDefinition = toolDefinition;
}
public ToolDefinition getToolDefinition() {
return toolDefinition;
}
}
// 自定义异常处理器
public class CustomToolExecutionExceptionProcessor implements ToolExecutionExceptionProcessor {
@Override
public String process(ToolExecutionException exception) {
return String.format("""
{
"error": true,
"tool": "%s",
"message": "工具执行失败: %s"
}
""", exception.getToolDefinition().name(), exception.getCause().getMessage());
}
}
工具上下文传递
ToolContext机制允许在工具调用之间传递上下文信息，支持复杂的多步骤工作流：
public class ToolContext {
private final Map<String, Object> context;
public ToolContext() {
this.context = new HashMap<>();
}
public ToolContext(Map<String, Object> context) {
this.context = new HashMap<>(context);
}
public void put(String key, Object value) {
context.put(key, value);
}
public Object get(String key) {
return context.get(key);
}
public Map<String, Object> getContext() {
return Collections.unmodifiableMap(context);
}
}
// 使用工具上下文
FunctionToolCallback.builder("processOrder", (request, context) -> {
String sessionId = (String) context.get("sessionId");
String userId = (String) context.get("userId");
OrderRequest orderRequest = (OrderRequest) request;
orderRequest.setSessionId(sessionId);
orderRequest.setUserId(userId);
return orderService.processOrder(orderRequest);
}).inputType(OrderRequest.class).build();
性能优化与最佳实践
在实际应用中，工具调用机制的性能优化至关重要：
- 工具预热机制：通过预加载工具定义减少首次调用延迟
- 结果缓存：对频繁调用的工具结果进行缓存
- 批量处理：支持批量工具调用减少网络开销
- 异步执行：利用响应式编程模型提高并发性能
// 异步工具执行示例
public class AsyncToolCallback implements ToolCallback {
private final ToolCallback delegate;
private final Executor executor;
public AsyncToolCallback(ToolCallback delegate, Executor executor) {
this.delegate = delegate;
this.executor = executor;
}
@Override
public String call(String toolInput) {
CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
return delegate.call(toolInput);
}, executor);
try {
return future.get(30, TimeUnit.SECONDS);
} catch (Exception e) {
throw new ToolExecutionException(delegate.getToolDefinition(), e);
}
}
}
Spring AI的工具调用机制通过精心设计的API和丰富的功能特性，为构建复杂的智能代理应用提供了强大的基础架构支持。其模块化设计和可扩展性确保了开发者能够根据具体业务需求灵活定制工具行为，同时保持代码的清晰性和可维护性。
客户端工具集成与实时信息访问
Spring AI框架通过强大的工具调用（Tool Calling）机制，为AI应用提供了与外部系统和实时数据源的无缝集成能力。这一功能使得语言模型能够动态调用客户端定义的工具函数，访问实时信息，执行特定操作，从而扩展了AI模型的能力边界。
工具调用架构设计
Spring AI的工具调用架构采用统一的接口设计，支持多种AI模型提供商的函数调用功能。其核心架构如下所示：
函数工具回调机制
FunctionToolCallback是Spring AI提供的核心工具类，用于将Java函数包装成AI模型可调用的工具。它支持类型安全的参数传递和返回值处理：
// 定义天气查询服务
public class WeatherService implements
Function<WeatherService.Request, WeatherService.Response> {
public record Request(String location, String unit) {}
public record Response(double temperature, String unit, String description) {}
@Override
public Response apply(Request request) {
// 实现实际的天气查询逻辑
double temperature = getTemperatureFromAPI(request.location);
return new Response(temperature, request.unit, "sunny");
}
}
// 创建工具回调
FunctionToolCallback<WeatherService.Request, WeatherService.Response> weatherTool =
FunctionToolCallback.builder("currentWeather", new WeatherService())
.description("获取指定位置的当前天气信息")
.inputType(WeatherService.Request.class)
.build();
实时数据访问集成
Spring AI支持多种实时数据源的集成，包括数据库查询、API调用、消息队列等：
数据库查询工具
// 数据库查询工具示例
FunctionToolCallback<DatabaseQuery.Request, DatabaseQuery.Response> dbQueryTool =
FunctionToolCallback.builder("queryDatabase", new DatabaseQueryService())
.description("执行数据库查询操作")
.inputType(DatabaseQuery.Request.class)
.build();
public class DatabaseQueryService implements
Function<DatabaseQuery.Request, DatabaseQuery.Response> {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public record Request(String sqlQuery, Map<String, Object> parameters) {}
public record Response(List<Map<String, Object>> results, int rowCount) {}
@Override
public Response apply(Request request) {
List<Map<String, Object>> results = jdbcTemplate.queryForList(
request.sqlQuery(), request.parameters());
return new Response(results, results.size());
}
}
REST API调用工具
// REST API调用工具
FunctionToolCallback<ApiCall.Request, ApiCall.Response> apiTool =
FunctionToolCallback.builder("callExternalApi", new ApiCallService())
.description("调用外部REST API服务")
.inputType(ApiCall.Request.class)
.build();
public class ApiCallService implements
Function<ApiCall.Request, ApiCall.Response> {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
public record Request(String url, String method,
Map<String, String> headers,
Object body) {}
public record Response(int statusCode, String responseBody,
Map<String, String> headers) {}
@Override
public Response apply(Request request) {
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
request.headers().forEach(headers::add);
HttpEntity<Object> entity = new HttpEntity<>(request.body(), headers);
ResponseEntity<String> response = restTemplate.exchange(
request.url(), HttpMethod.valueOf(request.method()),
entity, String.class);
return new Response(response.getStatusCodeValue(),
response.getBody(),
response.getHeaders().toSingleValueMap());
}
}
工具调用配置与使用
在Spring Boot应用中配置和使用工具调用功能：
@Configuration
public class ToolConfiguration {
@Bean
public FunctionToolCallback<WeatherService.Request, WeatherService.Response> weatherTool() {
return FunctionToolCallback.builder("currentWeather", new WeatherService())
.description("获取当前天气信息")
.inputType(WeatherService.Request.class)
.build();
}
@Bean
public FunctionToolCallback<StockService.Request, StockService.Response> stockTool() {
return FunctionToolCallback.builder("getStockPrice", new StockService())
.description("获取股票实时价格")
.inputType(StockService.Request.class)
.build();
}
}
@Service
public class ChatService {
@Autowired
private ChatModel chatModel;
@Autowired
private List<ToolCallback> toolCallbacks;
public String getResponseWithTools(String userMessage) {
var options = ToolCallingChatOptions.builder()
.toolCallbacks(toolCallbacks)
.build();
Prompt prompt = new Prompt(userMessage, options);
ChatResponse response = chatModel.call(prompt);
return response.getResult().getOutput().getText();
}
}
流式工具调用
Spring AI支持流式工具调用，实现实时的交互体验：
public Flux<ChatResponse> streamWithTools(String userMessage) {
var options = ToolCallingChatOptions.builder()
.toolCallbacks(toolCallbacks)
.build();
Prompt prompt = new Prompt(userMessage, options);
return chatModel.stream(prompt);
}
// 使用示例
streamWithTools("查询北京、上海、广州的天气")
.subscribe(response -> {
if (response.getResult().getOutput().hasToolCalls()) {
// 处理工具调用请求
processToolCalls(response.getResult().getOutput().getToolCalls());
} else {
// 处理文本响应
System.out.println(response.getResult().getOutput().getText());
}
});
错误处理与重试机制
Spring AI提供了完善的错误处理和重试机制：
public class RobustToolService implements
Function<ToolRequest, ToolResponse> {
private static final int MAX_RETRIES = 3;
private static final long RETRY_DELAY = 1000;
@Override
public ToolResponse apply(ToolRequest request) {
int attempt = 0;
while (attempt < MAX_RETRIES) {
try {
return executeTool(request);
} catch (Exception e) {
attempt++;
if (attempt == MAX_RETRIES) {
return new ToolResponse(null,
"工具调用失败: " + e.getMessage(),
ToolStatus.FAILED);
}
try {
Thread.sleep(RETRY_DELAY * attempt);
} catch (InterruptedException ie) {
Thread.currentThread().interrupt();
return new ToolResponse(null, "操作被中断", ToolStatus.FAILED);
}
}
}
return new ToolResponse(null, "工具调用失败", ToolStatus.FAILED);
}
private ToolResponse executeTool(ToolRequest request) {
// 具体的工具执行逻辑
return new ToolResponse("执行结果", "成功", ToolStatus.SUCCESS);
}
}
性能监控与指标收集
集成Spring Boot Actuator进行性能监控：
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,metrics,prometheus
metrics:
tags:
application: spring-ai-tool-service
distribution:
percentiles-histogram:
"[http.server.requests]": true
@Configuration
public class MetricsConfiguration {
@Bean
public MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> metricsCommonTags() {
return registry -> registry.config().commonTags(
"application", "spring-ai-tool-service",
"region", System.getenv("REGION") != null ?
System.getenv("REGION") : "unknown"
);
}
}
通过Spring AI的工具调用机制，开发者可以轻松构建智能代理应用，实现与各种数据源和服务的实时交互，为AI应用提供强大的扩展能力和灵活性。
智能代理模式设计与实现
Spring AI 提供了强大的工具调用和函数执行能力，使开发者能够构建智能代理应用。智能代理模式的核心在于将AI模型与外部工具和函数无缝集成，让AI能够调用现实世界中的功能和服务，从而实现更复杂的任务处理能力。
工具调用架构设计
Spring AI 的工具调用架构采用分层设计，主要包括以下几个核心组件：
核心接口与实现
ToolCallback 接口
ToolCallback 是工具调用的核心接口，定义了工具的基本行为和元数据：
public interface ToolCallback {
String getName();
String getDescription();
Object execute(Map<String, Object> arguments);
default Map<String, Object> getParameters() {
return Collections.emptyMap();
}
default boolean isRequired(String parameterName) {
return false;
}
}
FunctionToolCallback 实现
FunctionToolCallback 是常用的工具回调实现，支持将普通的Java方法转换为AI可调用的工具：
public class FunctionToolCallback implements ToolCallback {
private final String name;
private final String description;
private final Function<Map<String, Object>, Object> function;
private final Map<String, Object> parameters;
public static Builder builder(String name, Object functionBean) {
return new Builder(name, functionBean);
}
// 核心执行逻辑
@Override
public Object execute(Map<String, Object> arguments) {
return function.apply(arguments);
}
}
工具注册与发现机制
Spring AI 提供了灵活的工具有册机制，支持多种注册方式：
1. 编程式注册
@Bean
public ToolCallback weatherService() {
return FunctionToolCallback.builder("getWeather", new WeatherService())
.withDescription("获取指定城市的天气信息")
.withParameter("city", "string", "城市名称", true)
.build();
}
@Bean
public ToolCallback stockService() {
return FunctionToolCallback.builder("getStockPrice", new StockService())
.withDescription("获取股票价格信息")
.withParameter("symbol", "string", "股票代码", true)
.build();
}
2. 注解驱动注册
Spring AI 支持使用 @Tool 注解自动发现和注册工具：
@Component
public class BusinessTools {
@Tool(name = "calculateTax", description = "计算税费")
public double calculateTax(@ToolParam("amount") double amount,
@ToolParam("taxRate") double taxRate) {
return amount * taxRate;
}
@Tool(name = "sendEmail", description = "发送电子邮件")
public boolean sendEmail(@ToolParam("to") String to,
@ToolParam("subject") String subject,
@ToolParam("body") String body) {
// 邮件发送逻辑
return true;
}
}
工具调用执行流程
工具调用的完整执行流程如下：
高级工具调用模式
1. 链式工具调用
Spring AI 支持链式工具调用，允许一个工具的执行结果作为另一个工具的输入：
public class TravelAssistant {
@Tool(name = "planTrip", description = "规划旅行行程")
public TripPlan planTrip(@ToolParam("destination") String destination,
@ToolParam("dates") String dates) {
// 调用多个工具完成旅行规划
WeatherInfo weather = weatherService.getWeather(destination);
FlightOptions flights = flightService.searchFlights(destination, dates);
HotelAvailability hotels = hotelService.findHotels(destination, dates);
return new TripPlan(weather, flights, hotels);
}
}
2. 条件工具执行
支持基于特定条件决定是否执行工具：
public class SmartAssistant {
@Tool(name = "conditionalAction", description = "条件执行操作")
public String conditionalAction(@ToolParam("condition") String condition,
@ToolParam("action") String action) {
if (evaluateCondition(condition)) {
return executeAction(action);
}
return "条件不满足，未执行操作";
}
}
3. 异步工具执行
对于耗时较长的工具操作，支持异步执行：
public class AsyncTools {
@Tool(name = "asyncProcess", description = "异步处理任务")
public CompletableFuture<String> asyncProcess(@ToolParam("task") String task) {
return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
// 模拟耗时操作
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
return "任务完成: " + task;
});
}
}
错误处理与重试机制
Spring AI 提供了完善的错误处理和重试机制：
public class RobustToolExecution {
@Retryable(maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000))
@Tool(name = "reliableOperation", description = "带重试的可靠操作")
public String reliableOperation(@ToolParam("input") String input) {
try {
return externalService.call(input);
} catch (ServiceException e) {
throw new ToolExecutionException("服务调用失败", e);
}
}
@Recover
public String recover(ServiceException e, String input) {
return "备用结果: 服务暂时不可用";
}
}
性能优化策略
1. 工具缓存
public class CachedTools {
@Cacheable("toolResults")
@Tool(name = "cachedOperation", description = "带缓存的操作")
public String cachedOperation(@ToolParam("key") String key) {
// 昂贵的计算或外部调用
return expensiveOperation(key);
}
}
2. 批量工具执行
public class BatchTools {
@Tool(name = "batchProcess", description = "批量处理工具")
public List<String> batchProcess(@ToolParam("items") List<String> items) {
return items.parallelStream()
.map(this::processItem)
.collect(Collectors.toList());
}
}
安全考虑
工具调用需要特别注意安全性：
public class SecureTools {
@PreAuthorize("hasRole('USER')")
@Tool(name = "secureOperation", description = "需要权限的安全操作")
public String secureOperation(@ToolParam("sensitiveData") String data) {
// 权限验证和数据清理
String sanitizedData = sanitizeInput(data);
return processSecureData(sanitizedData);
}
private String sanitizeInput(String input) {
// 输入验证和清理逻辑
return input.replaceAll("[^a-zA-Z0-9]", "");
}
}
监控与观测
Spring AI 集成了完善的监控能力：
public class MonitoredTools {
@Timed(name = "tool.execution.time", description = "工具执行时间监控")
@Counted(name = "tool.execution.count", description = "工具执行次数统计")
@Tool(name = "monitoredOperation", description = "带监控的操作")
public String monitoredOperation(@ToolParam("input") String input) {
// 业务逻辑
return "处理结果: " + input;
}
}
通过以上设计模式和实现策略，Spring AI 提供了强大而灵活的工具调用能力，使开发者能够构建出真正智能的代理应用，实现AI模型与现实世界服务的无缝集成。
工具调用安全性与权限控制
在构建智能代理应用时，工具调用的安全性和权限控制是至关重要的考虑因素。Spring AI框架提供了一套完整的安全机制来确保工具调用过程的安全可控，防止未经授权的操作和潜在的安全风险。
多层次的安全防护体系
Spring AI的工具调用安全体系采用分层设计，从多个层面确保安全性：
工具执行资格检查机制
Spring AI通过ToolExecutionEligibilityPredicate接口实现执行资格检查，默认实现会验证：
- 工具执行是否启用：检查
ToolCallingChatOptions中的internalToolExecutionEnabled配置 - 响应是否包含工具调用：验证ChatResponse中是否存在工具调用请求
public class DefaultToolExecutionEligibilityPredicate
implements ToolExecutionEligibilityPredicate {
@Override
public boolean test(ChatOptions promptOptions, ChatResponse chatResponse) {
return ToolCallingChatOptions.isInternalToolExecutionEnabled(promptOptions)
&& chatResponse != null
&& chatResponse.hasToolCalls();
}
}
工具解析与访问控制
Spring AI提供了多层次的工具解析机制，确保只有授权的工具才能被执行：
1. 委托解析器模式
DelegatingToolCallbackResolver采用责任链模式，按顺序尝试不同的解析策略：
public class DelegatingToolCallbackResolver implements ToolCallbackResolver {
private final List<ToolCallbackResolver> toolCallbackResolvers;
@Override
public ToolCallback resolve(String toolName) {
for (ToolCallbackResolver resolver : this.toolCallbackResolvers) {
ToolCallback toolCallback = resolver.resolve(toolName);
if (toolCallback != null) {
return toolCallback;
}
}
return null; // 工具未找到，拒绝访问
}
}
2. Spring Bean工具解析
SpringBeanToolCallbackResolver从Spring应用上下文中解析工具，支持多种函数类型：
| 函数类型 | 支持情况 | 安全特性 |
|---|---|---|
| Function | ✅ 支持 | 类型安全，输入验证 |
| BiFunction | ✅ 支持 | 支持工具上下文 |
| Supplier<?> | ✅ 支持 | 无参数调用 |
| Consumer<?> | ✅ 支持 | 无返回值操作 |
| Kotlin函数 | ✅ 支持 | 跨语言兼容 |
异常处理与安全审计
Spring AI提供了强大的异常处理机制，确保工具执行失败时的安全处理：
异常处理配置
spring:
ai:
tools:
throw-exception-on-error: false
observations:
include-content: false # 防止敏感信息泄露
异常处理器实现
DefaultToolExecutionExceptionProcessor提供灵活的异常处理策略：
public class DefaultToolExecutionExceptionProcessor
implements ToolExecutionExceptionProcessor {
private final boolean alwaysThrow;
private final List<Class<? extends RuntimeException>> rethrownExceptions;
@Override
public String process(ToolExecutionException exception) {
Throwable cause = exception.getCause();
// 安全检查：特定异常直接抛出
if (cause instanceof RuntimeException runtimeException) {
if (this.rethrownExceptions.stream()
.anyMatch(rethrown -> rethrown.isAssignableFrom(cause.getClass()))) {
throw runtimeException; // 安全相关异常直接抛出
}
}
if (this.alwaysThrow) {
throw exception; // 配置为始终抛出异常
}
// 安全记录日志，不暴露敏感信息
logger.debug("Exception thrown by tool: {}. Message: {}",
exception.getToolDefinition().name(), exception.getMessage());
return exception.getMessage(); // 返回安全错误信息
}
}
观察性与审计追踪
Spring AI内置了完整的观察性支持，确保工具调用的可审计性：
观察上下文
ToolCallingObservationContext记录完整的工具调用信息：
public final class ToolCallingObservationContext extends Observation.Context {
private final ToolDefinition toolDefinition;
private final ToolMetadata toolMetadata;
private final String toolCallArguments;
private String toolCallResult;
// 包含操作元数据：操作类型、提供者等信息
private final AiOperationMetadata operationMetadata;
}
安全观察配置
为防止敏感信息泄露，观察内容默认不包含工具参数和结果：
@ConditionalOnProperty(
prefix = ToolCallingProperties.CONFIG_PREFIX + ".observations",
name = "include-content",
havingValue = "true"
)
ToolCallingContentObservationFilter toolCallingContentObservationFilter() {
logger.warn("启用工具调用参数和结果观察可能暴露敏感信息，请谨慎使用！");
return new ToolCallingContentObservationFilter();
}
工具元数据与权限控制
通过ToolMetadata接口，可以为每个工具配置特定的执行策略：
| 元数据属性 | 说明 | 安全影响 |
|---|---|---|
| returnDirect | 是否直接返回结果 | 控制信息流 |
| 自定义属性 | 扩展权限控制 | 实现细粒度权限 |
public interface ToolMetadata {
default boolean returnDirect() {
return false; // 默认返回给模型处理
}
// 支持自定义权限属性扩展
}
上下文安全传递
ToolContext机制允许安全地传递执行上下文：
public class ToolContext {
private final Map<String, Object> context;
// 包含工具调用历史，用于审计追踪
public static final String TOOL_CALL_HISTORY = "toolCallHistory";
}
最佳安全实践
- 最小权限原则：只为工具分配必要的最小权限
- 输入验证：在所有工具中验证输入参数的合法性
- 输出过滤：对工具返回结果进行敏感信息过滤
- 异常处理：使用安全的异常处理策略，避免信息泄露
- 审计日志：启用观察性功能，记录所有工具调用操作
- 定期审查：定期审查工具权限和访问模式
安全配置示例
spring:
ai:
tools:
throw-exception-on-error: false
observations:
include-content: false
security:
oauth2:
client:
registration:
ai-tools:
client-id: your-client-id
client-secret: your-client-secret
authorization-grant-type: client_credentials
通过这套完整的安全体系，Spring AI确保了工具调用过程的安全性、可控性和可审计性，为构建企业级智能代理应用提供了坚实的安全基础。
总结
通过Spring AI的工具调用机制，开发者可以轻松构建智能代理应用，实现与各种数据源和服务的实时交互。该机制通过精心设计的API和丰富的功能特性，为构建复杂的智能代理应用提供了强大的基础架构支持。其模块化设计和可扩展性确保了开发者能够根据具体业务需求灵活定制工具行为，同时通过多层次的安全防护体系确保了工具调用过程的安全性、可控性和可审计性，为构建企业级智能代理应用提供了坚实的安全基础。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
