AI Agent工程实践（第40部分）：工具调用与函数编排——从Function Calling到动态工具路由
系统讲解AI Agent工具调用完整工程栈：Function Calling协议原理、工具描述SPAR规范、动态工具路由策略、并行调用编排、七类错误处理、安全沙箱四层模型、工具缓存与幂等优化，以及MCP/A2A/自适应工具生成等2026年前沿趋势。
工具调用
AI Agent的工具使用与动态编排系统设计（第35部分）：从单工具调用到复杂任务执行的完整工程实践
AI Agent的工具使用与动态编排系统设计（第35部分）：从单工具调用到复杂任务执行的完整工程实践，涵盖工具注册、参数校验、执行引擎、多步编排、异常恢复、安全设计等核心模块
AI Agent与推理架构演进(第22部分：从工具到智能体——规划与推理架构设计)
深入探讨AI Agent的规划与推理架构，覆盖ReAct、Plan-and-Execute、Tree-of-Thoughts等主流推理范式，分析单Agent多工具、多Agent协同和分层控制等工程模式，提炼从工具到智能体演进的核心设计原则。
AI Agent工具调用工程化实战：从动态工具查询到并行执行与容错的生产级编排架构
AI Agent工具调用工程化实战：从动态工具发现到并行执行与容错的工具编排架构设计，涵盖工具注册中心、并行执行器、智能重试与热更新策略
MCP（Model Context Protocol）实战指南：从协议原理到动手构建 MCP Server 与 Client
从 Function Calling 的局限讲起，拆解 MCP 的 Host/Client/Server 架构与 Tools/Resources/Prompts 三大原语，手把手用官方 SDK 构建 MCP Server 与 Client，并落地到企业内部 API 封装。
