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做AI应用的人，大概都经历过这种崩溃

一份合同扔给大模型，等了十几秒，返回一堆乱码。表格散成断行，Token烧了不少，还得手动擦屁股。问题不在模型不够强，在于你用错了工具。大模型擅长理解、推理、生成，但你让它逐Token“读”PDF，它是在用视觉编码器干OCR的活、用语言模型干格式化的活。

作者：古琦一个 AI Agent 收到用户提问后，先调 Embedding 把问题向量化，接着向 Pinecone 发起 Top-K 检索，再经 Rerank 重排序，然后携带上下文调用 GPT-4o，期间 GPT-4o 还通过 MCP 协议调了外部工具——整条链路横跨 5 种协

很多团队已经让 AI 写代码，但真正影响交付的，往往不是模型够不够聪明，而是它会不会先澄清需求、隔离任务、复用现有能力并接受评审。

▍ 摘要：agent 调工具，从头到尾没有一行 Java 代码在思考。

在日常开发中，我们经常遇到这样的场景:复杂查询链路 :一个用户详情接口可能涉及用户基本信息、订单列表、订单详情等多个查询。后端技术 :Spring Boot 3.4.5 + MyBatis 3.0.3 + H2数据库。

函数调用（Function Calling）解决的是"模型能力边界"的问题：模型再强也查不了实时天气、算不了精确数字、改不了数据库——它只能生成文字。

我本地跑着一堆不同 Java、Python、node 版本的项目。以前这不疼：每个项目在 IDE 里指定自己的 SDK 和解释器，我在 IDE 里点运行，版本互不干扰。

SpringBoot 执行管道实战：500行大方法拆成节点链一个商品上架接口，第一版只有 80 行：校验类目、校验价格、保存商品。半年后我再看它，已经 500 多行了。敏感词检查加进来了，定价规则校验加进来了，AI 生成商品详情加进来了，搜索索引同步加进来了，商家通知也加进来了。

向量检索越来越火，我在集成时踩了坑，最后怎么搞定的？我刚工作两年，最近公司要搞一个智能搜索的功能，说是要用向量数据库。领导扔给我一个任务，用Spring Boot 3.x和Milvus 2.x搭一个向量检索服务。我当时连向量检索是什么都搞不太清楚，就硬着头皮上了。