探索大语言模型（LLM）：ReAct、Function Calling与MCP——执行流程、优劣对比及应用场景
前言在人工智能技术快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的应用不断拓展，ReAct和FunctionCalling作为优化模型输出的重要技术，各自展现出独特优势。与此同时，多智能体协作规划（MCP）也在复杂任务处理中崭露头角。ReAct能够在不具备FunctionCalling能力的模型上发挥作用，而MCP则通过多智能体协同带来新的解决思路。接下来，我们将深入探讨这三者的执行思路、流程、优缺点以及