向模型传递工具的主要方法是在调用 ChatClient 或 ChatModel 时提供 ToolCallback 实例。
然而，Spring AI 还支持通过 ToolCallbackResolver 接口在运行时动态解析工具。
Spring AI 提供了三个 ToolCallbackResolver 实现类，如下图：
ToolCallbackResolver 接口定义：
package org.springframework.ai.tool.resolution;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.lang.Nullable;
/**
* 工具回调解析器接口，用于根据工具名称解析对应的工具回调实例
* 在工具调用流程中，负责将AI模型指定的工具名称映射到实际的工具执行逻辑
*/
public interface ToolCallbackResolver {
/**
* 根据工具名称解析对应的工具回调
* 当AI模型决定调用某个工具时，通过此方法找到该工具对应的执行回调，以便执行具体的工具逻辑
*
* @param toolName 工具名称，用于唯一标识需要调用的工具
* @return 对应的工具回调实例，如果未找到则返回null
*/
@Nullable
ToolCallback resolve(String toolName);
}当你向 ChatClient 或 ChatModel 提供工具名称而非 ToolCallback 实例时，Spring AI 内部将使用 ToolCallbackResolver 的实现将工具名称解析为对应的 ToolCallback 实例。
默认情况下，Spring AI 使用 DelegatingToolCallbackResolver，它将工具解析委托给一系列 ToolCallbackResolver 实例：
SpringBeanToolCallbackResolver 从类型为 Function、Supplier、Consumer 或 BiFunction 的 Spring Bean 中解析工具。
StaticToolCallbackResolver 从静态的 ToolCallback 实例列表中解析工具。使用 Spring Boot 自动配置时，该解析器会自动配置应用上下文中所有 ToolCallback 类型的 Bean。
若使用 Spring Boot 自动配置，您可通过提供自定义的 ToolCallbackResolver Bean 来定制解析逻辑。例如：
@Bean
ToolCallbackResolver toolCallbackResolver(List<FunctionCallback> toolCallbacks) {
StaticToolCallbackResolver staticToolCallbackResolver = new StaticToolCallbackResolver(toolCallbacks);
return new DelegatingToolCallbackResolver(List.of(staticToolCallbackResolver));
}注意，ToolCallbackResolver 由 ToolCallingManager 内部使用，用于在运行时动态解析工具，同时支持 “框架自动控制工具执行”和“用户手动控制工具执行”两种模式。
下面通过 ToolCallingChatOptions 构建 ChatOptions 对象，使用 toolNames() 方法传递要调用的工具名称，验证 Spring AI 会自动将工具名称转换为 ToolCallback 实例。如下：
package com.hxstrive.springai.springai_openai.tools.tools19.controller;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.prompt.ChatOptions;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.model.tool.ToolCallingChatOptions;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
class MyController {
@Autowired
private ChatModel chatModel;
// 模型使用 gpt-4-turbo
// GPT-4 全面支持工具调用功能，且在处理复杂度、准确性和灵活性上显著优于 GPT-3.5-turbo
// http://localhost:8080/ai
@GetMapping(value = "/ai",produces = "text/html; charset=UTF-8")
public String ai() {
ChatOptions chatOptions = ToolCallingChatOptions.builder()
.toolNames("currentWeather") // 工具名称
.build();
Prompt prompt = new Prompt("哥本哈根的天气怎么样？", chatOptions);
return chatModel.call(prompt).getResult().getOutput().getText();
}
}运行示例，Spring AI 自动调用 ToolCallbackResolver 实现类的 resolve() 方法进行解析，如下图：
运行结果如下图：
到这里，Spring AI 关于工具调用的话题就介绍完了，更多信息请持续关注 Spring AI 官方文档。
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