MCP、Function Calling 有什么区别？与 AI Agent 有什么关系？

在当今构建 AI 应用的过程中，Function Calling、MCP 以及 AI Agent 是三个密切相关但层级分明的概念。理解它们的区别与联系，对于开发者设计合适的 AI 系统至关重要。我们可以把这三者类比为“调用指令 → 调度系统 → 自主执行者”，分别解决不同层级的问题。

Level 1：Function Calling —— 让模型“能调用工具”

Function Calling 是最基础的一层，它的核心目标是：让大模型能正确生成调用外部函数的指令。开发者只需定义好函数接口，模型通过提示词知道有哪些函数可调用，并在推理中选择合适的函数与参数。

示例：

{
  "function": "getWeather",
  "parameters": {
    "city": "Beijing"
  }
}

模型可以通过这种方式调用天气 API 并返回当前天气信息。

适用场景：

• 查询天气
• 查询股票价格
• 简单的数据库查询

局限性：

• 工具数量一多（例如几十上百个），模型就难以在一长串函数列表中准确选择，提示词复杂、上下文迅速膨胀，效果大打折扣。

Level 2：MCP（Multi-tool Calling Protocol）—— 高效接入大量工具

当工具数量变多，Function Calling 明显力不从心。这时就需要引入 MCP，也就是多工具调用协议。MCP 提供一种统一标准的工具接入机制，就像一个 AI 插座，让所有工具都能以标准化协议连接进来。模型不再直接面对所有函数细节，而是通过 MCP 接入各类“工具服务”，根据需要动态请求。

示例场景： 让 Agent 查询 CRM 中 Acme 公司上季度的销售合同 PDF，发邮件，再安排日历会议。

使用 Function Calling，需要定义：

• 查询 CRM 的函数
• 搜索结果文件的函数
• 发送邮件的函数
• 日历管理函数

每一个函数都要放进提示词，模型每次都要精挑细选，非常低效。

如果使用 MCP，模型只需知道连接了哪些服务（如 CRM 服务、邮件服务、日历服务），具体调用细节交由 MCP 协议处理，大大简化上下文与选择复杂度，提高扩展性和效率。

优势：

• 支持标准化工具接入
• 可动态发现和调用服务
• 提升多工具环境下的调用效率

局限：

• 生态尚不成熟，第三方工具支持有限
• 大规模并发下性能瓶颈仍待验证
• 主流大模型（如 OpenAI）支持度不高，目前以 Anthropic 领跑

Level 3：AI Agent —— 自主完成复杂任务

再往上一层，就是 AI Agent，它不只是“调用工具”，而是具备一定的自主性，能进行规划、决策、执行的闭环操作。

特点：

• 拥有目标感：能理解任务目标
• 拥有计划能力：能拆解任务为多步执行
• 拥有记忆或上下文追踪能力：能基于历史行动优化后续行为

示例任务： 自动制定旅行计划 → 预订机票 → 安排住宿 → 发邮件 → 生成行程表

这种复杂的流程，如果用 Function Calling 或 MCP 来做，依然需要人为编排。而 Agent 可以自己规划步骤、调用合适的工具完成全流程。

优势：

• 自主性强
• 多步骤任务更自然
• 更接近“类人助手”的体验

挑战：

• 开发成本高、调试困难
• 模型行为不可预测，容易跑偏
• 安全性与稳定性难以保障

AI 智能系统三层架构图

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|                        Level 3: AI Agent                     |
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|  ✅ 自主规划任务                                               |
|  ✅ 多轮决策能力                                               |
|  ✅ 自主调用工具（通过 MCP）                                    |
|                                                              |
|   示例：制定旅行计划、项目管理、自动回复邮件等                 |
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                            ▲
                            │
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|                       Level 2: MCP                           |
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|  ✅ 多工具统一接入标准                                          |
|  ✅ 减轻上下文负担                                              |
|  ✅ 动态选择服务端点（如 CRM、邮件、日历等）                      |
|                                                              |
|   示例：统一接入企业内部 API、数据库、文件管理、自动化服务等      |
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                            ▲
                            │
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|                    Level 1: Function Calling                 |
|--------------------------------------------------------------|
|  ✅ 模型调用外部函数的能力（通过结构化 JSON）                      |
|  ✅ 适用于简单明确定义的任务                                     |
|                                                              |
|   示例：查天气、查汇率、执行一个搜索查询等                     |
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三者对比总结

层级	核心能力	适用场景	示例
Function Calling	让模型能调用函数	简单查询、单一工具	查询天气、查询汇率
MCP	高效管理多个工具接入	多工具、低上下文开销	企业 CRM、邮箱、文档
AI Agent	自主规划 + 多步决策	复杂任务、流程自动化	自动旅行计划、自动化办公

结语

Function Calling 是基础能力，MCP 是系统总线，而 AI Agent 是智能大脑。三者并不对立，而是逐级递进、协同构建出强大的 AI 系统。未来的 AI 应用，可能会结合三者优势，实现“会思考、会调用、会执行”的智能体系统。

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• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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