一、前言
随着人工智能与软件开发的深度融合，Spring AI 为开发者提供了与大语言模型（LLM）无缝交互的高效工具。其最新版本引入了 Function Calling 向 Tool Calling 的演进以及模型上下文协议（MCP）的应用，标志着 AI 集成领域的重大进展。
对于 Web 应用开发的主流语言 Java 而言，Spring AI 填补了大模型应用开发的生态缺口。借助它连接各类大模型，开发者能基于 LLM 能力快速落地商业化场景，释放技术价值。
Spring AI Tool 功能允许通过自然语言指令直接操作 MySQL 数据库。文章重点介绍 Spring AI 核心能力与 Tool 调用机制，结合实践展示从依赖引入到 Controller 测试的完整流程，助力开发者快速落地大模型与业务系统的集成方案。
随着人工智能与软件开发的深度融合，Spring AI 为开发者提供了与大语言模型（LLM）无缝交互的高效工具。其最新版本引入了 Function Calling 向 Tool Calling 的演进以及模型上下文协议（MCP）的应用，标志着 AI 集成领域的重大进展。
对于 Web 应用开发的主流语言 Java 而言，Spring AI 填补了大模型应用开发的生态缺口。借助它连接各类大模型，开发者能基于 LLM 能力快速落地商业化场景，释放技术价值。
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