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使用 Embabel Agentic AI 框架实现 LLM 工具调用推理
本文探讨了如何利用 Embabel Agentic AI 框架在 Java 应用中获取 LLM 工具选择推理的可观测性。文章首先分析了 Spring AI 通过模式增强实现该功能的方案及其局限性(如隐藏的模式修改、额外复杂性),然后介绍了基于系统提示的轻量替代方案,最后重点演示了 Embabel 的“思考模式”(Thinking Mode)。该模式通过结构化输出(ThinkingBlock)捕获每个工具的选择理由和最终决策推理,无需修改现有工具定义或引入自定义 DTO。文章结合停车推荐场景展示了完整的代码实现和测试结果,突出了 Embabel 方案在架构简洁性和可移植性方面的优势。