- Опубликовано
Экономия токенов 34‑64% с выбором инструментов AI
- Автор
- Имя
- Новости нашего ИТ
- Telegram
- Новости нашего ИТ14 подписчиков5145 постовДанный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Smart Tool Selection: Achieving 34-64% Token Savings with Spring AI's Dynamic Tool Discovery
#Spring Blog
As AI agents connect to more services—Slack, GitHub, Jira, MCP servers—tool libraries grow rapidly. A typical multi-server setup can easily have 50+ tools consuming 55,000+ tokens before any conversation starts. Worse, tool selection accuracy degrades when models face 30+ similarly-named tools. The Tool Search Tool pattern, pioneered by Anthropic, addresses this: instead of loading all tool definitions upfront, the model discovers tools on-demand. It receives only a search tool initially, queries for capabilities when needed, and gets relevant tool definitions expanded into context. This achieves significant token savings while…
Новости нашего ИТ
14 подписчиков
5145 постов
Данный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Предыдущий пост
- Опубликовано
Выбор случайного ключа из Java HashMap
как выбрать случайный ключ из Java HashMap
Из подборки #ai
- Опубликовано
Kafka
+1
Регуляторные документы РФ по ИИ в 2026 году
регуляторные документы РФ безопасность ИИ 2026
- Опубликовано
#it_news
+1
Куда и почему уходят бабки на нейросети
почему компании тратят деньги на нейросети и как это работает
- Опубликовано
#java
+1
An Introduction to Using simple-openai in Java
Как использовать библиотеку simple-openai в Java для интеграции LLM
- Опубликовано
Как AI убьет вашу базу: безопасность в 2026
как AI убьет базу данных безопасность 2026
- Опубликовано
#docker
+1
Как нейросеть может быть лучшим ассистентом?
как нейросеть стать лучшим ассистентом для работы и автоматизации
- Опубликовано
#docker
+1
Open-Source AI фитнес‑тренер: 27 MCP‑инструментов
Open-Source AI фитнес‑тренер: 27 MCP‑инструментов, 3 провайдера, граф упражнений, Docker PWA, код Claude Code
Свежие посты
- Опубликовано
#devops
+1
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec, 10× быстрее Python SDK, multi‑tenancy, security
- Опубликовано
#java
+1
Создать Telegram‑бот погоды за 5 минут Nyagram
Как создать Telegram‑бот погоды за 5 минут на Java с Nyagram и OpenWeatherMap
- Опубликовано
Kafka
+1
Регуляторные документы РФ по ИИ в 2026 году
регуляторные документы РФ безопасность ИИ 2026
- Опубликовано
#java
+1
Spring Shell 4.0.1 is out!
Spring Shell 4.0.1 выпуск
- Опубликовано
Kafka
+1
CDC своими руками: Kafka + Debezium в лаборатории
CDC Kafka Debezium домашняя лаборатория PostgreSQL
- Опубликовано
Kafka
+1
Kafka: обработка ошибок и Dead Letter Queues
Как обработать ошибки в Spring Kafka и использовать Dead Letter Queue
- Опубликовано
#java
+1
Создание Ambilight приложения для Android на Java
Как создать приложение Ambilight для Android на Java
- Опубликовано
#java
+1
Архитектура факторов ранжирования Ozon runtime
архитектура факторов ранжирования в runtime поиска Ozon