搞技術(shù)的，不搞技術(shù)的，每天都會接觸一些新詞匯。沒辦法，現(xiàn)在是終身學習的時代，一天不學習就變成石器時代的古人了。作為輸出型學習實踐者，我把自己學到的內(nèi)容總結(jié)一下，一文搞懂McpServer、FunctionCall、Agent的關(guān)系和區(qū)別?！?/p>

在AI大模型技術(shù)的飛速發(fā)展中，MCP Server、Function Call和Agent作為關(guān)鍵組件，各自承擔著不同的角色。它們之間的關(guān)系與差異不僅決定了AI系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計，還直接影響到任務(wù)執(zhí)行的效率與靈活性?！?/p>

本文將從定義、功能、交互方式以及應(yīng)用場景等多個維度，深入剖析這三者的核心區(qū)別，并通過生動的例子幫助你理解其實際應(yīng)用?！　?/p>

1. 定位的區(qū)別：工具箱、瑞士軍刀與智能工人

（1）MCP Server：被動的工具箱　

MCP Server（Model Context Protocol Server）是一種基于標準化協(xié)議的服務(wù)端程序，主要為大語言模型（LLM）提供外部數(shù)據(jù)和能力支持。例如，F(xiàn)etch MCP Server可以抓取網(wǎng)頁內(nèi)容，Google Drive MCP Server可以讀取文件。它的核心定位是“被動服務(wù)”，僅響應(yīng)調(diào)用請求，不參與決策或推理。　

MCP Server就像一個工具箱，里面裝滿了各種工具（如爬蟲、數(shù)據(jù)庫查詢），但它不會主動使用這些工具，而是等待別人來挑選?！　?/p>

# 示例：調(diào)用Firecrawl MCP Server抓取網(wǎng)頁
curl -X POST http://localhost:8080/crawl \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://example.com", "options": {"pageOptions": {"onlyMainContent": true}}}'

（2）Function Call：直接擴展模型的瑞士軍刀　

Function Call是指大模型直接調(diào)用預(yù)定義函數(shù)的能力，允許模型生成請求參數(shù)并整合結(jié)果。例如，模型可以通過Function Call查詢天氣或執(zhí)行簡單的數(shù)學計算。它的本質(zhì)是“代碼級工具”，通常與模型綁定部署?！?/p>

Function Call就像一把瑞士軍刀，雖然小巧但功能多樣，可以直接嵌入模型中完成輕量級任務(wù)。　

# 示例：使用Function Call查詢天氣
functions = [
  {
    "name": "get_current_weather",
    "description": "獲取指定城市的天氣",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {"location": {"type": "string"}},
      "required": ["location"]
    }
  }
]

（3）Agent：自主決策的智能工人　

Agent是一種具備自主決策能力的AI實體，能夠感知環(huán)境、規(guī)劃任務(wù)并調(diào)用工具（包括MCP Server和Function Call）完成目標。例如，一個Agent可以接到“撰寫AI趨勢報告”的任務(wù)后，自動抓取數(shù)據(jù)、分析內(nèi)容并生成報告?！?/p>

Agent就像一位熟練的工人，不僅能挑選合適的工具，還能根據(jù)任務(wù)需求靈活組合工具完成復(fù)雜操作?！　?/p>

2. 功能對比：從單一到復(fù)雜

（1）MCP Server：專注數(shù)據(jù)供給　

MCP Server的功能相對單一，專注于提供數(shù)據(jù)和工具接口。例如，它可以抓取網(wǎng)頁、讀取文件或調(diào)用API，但不具備推理能力?！?/p>

優(yōu)勢：模塊化設(shè)計，便于獨立開發(fā)和擴展?！?/p>

局限性：只能被動響應(yīng)，無法主動解決問題?！?/p>

（2）Function Call：輕量級任務(wù)處理

Function Call適合處理簡單、低延遲的任務(wù)，例如實時翻譯、情感分析等。它與模型緊密集成，能夠在推理過程中快速調(diào)用?！?/p>

優(yōu)勢：高效便捷，無需額外通信開銷?！?/p>

局限性：受模型運行時資源限制，無法執(zhí)行耗時任務(wù)?！?/p>

（3）Agent：復(fù)雜任務(wù)編排　

Agent能夠感知需求、推理規(guī)劃并執(zhí)行多步驟任務(wù)。例如，它可以通過調(diào)用多個MCP Server完成跨平臺數(shù)據(jù)整合，或者結(jié)合Function Call實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整策略?！　?/p>

優(yōu)勢：高自主性，支持復(fù)雜流程?！?/p>

局限性：開發(fā)復(fù)雜度較高，需要集成推理框架和狀態(tài)管理?！?/p>

3. 交互方式：被動響應(yīng)與主動行動

（1）MCP Server：單向響應(yīng)　

MCP Server采用被動服務(wù)模式，僅在接收到請求時返回數(shù)據(jù)。例如，當模型需要抓取網(wǎng)頁內(nèi)容時，會通過HTTP/SSE協(xié)議發(fā)送請求，MCP Server抓取數(shù)據(jù)后返回?！　?/p>

（2）Function Call：模型內(nèi)部觸發(fā)　

Function Call由模型運行時環(huán)境直接執(zhí)行，開發(fā)者需預(yù)先定義函數(shù)并將其打包到模型服務(wù)中。這種方式適用于高頻輕量任務(wù)?！　?/p>

（3）Agent：雙向交互　

Agent具備高自主性，不僅可以主動調(diào)用工具，還能與用戶進行雙向交互。例如，當用戶提出模糊需求時，Agent可以進一步確認細節(jié)后再執(zhí)行任務(wù)。

4. 應(yīng)用場景：從簡單到復(fù)雜

(1)Function Call：實時天氣查詢　

Function Call非常適合處理簡單、同步的任務(wù)。例如，當用戶詢問“北京今天的天氣如何”時，模型可以直接調(diào)用get_weather()函數(shù)獲取結(jié)果。

(2)MCP Server：跨平臺數(shù)據(jù)整合　

MCP Server適用于復(fù)雜、異步的任務(wù)。例如，企業(yè)可以將內(nèi)部系統(tǒng)（CRM、ERP）封裝為MCP Server，供多個Agent安全調(diào)用?！　?/p>

(3)Agent：自動化客服　

Agent擅長處理端到端的復(fù)雜任務(wù)。例如，在客戶服務(wù)場景中，Agent可以自動監(jiān)控用戶反饋、分析問題并生成解決方案。

5. 選擇依據(jù)：任務(wù)復(fù)雜度與團隊協(xié)作

(1)任務(wù)復(fù)雜度　

如果任務(wù)簡單且低延遲，優(yōu)先選擇Function Call。　

如果任務(wù)復(fù)雜且涉及多源數(shù)據(jù)整合，選擇MCP Server?！?/p>

如果任務(wù)需要自主決策和多步執(zhí)行，選擇Agent?！　?/p>

(2)部署靈活性　

Function Call需與模型服務(wù)綁定，適合小型項目?！?/p>

MCP Server可獨立擴展，適合企業(yè)級應(yīng)用?！?/p>

Agent需要集成多種模塊，適合大型復(fù)雜系統(tǒng)?！　?/p>

(3)協(xié)議標準化需求　

Function Call無強制協(xié)議，實現(xiàn)方式因平臺而異。　

MCP Server嚴格遵循Model Context Protocol標準，便于跨團隊協(xié)作?！?/p>

Agent依賴于底層工具的協(xié)議規(guī)范，需綜合考慮兼容性。　　

6. 協(xié)作關(guān)系示例：智能體+工具箱

在實際系統(tǒng)中，F(xiàn)unction Call、MCP Server和Agent常常協(xié)同工作。例如：　　

• 用戶提問：“幫我總結(jié)知乎上關(guān)于AI的最新討論?！?/span>
• LLM解析需求，調(diào)用Function Call檢測平臺類型。
• Function Call返回“知乎”，LLM通過MCP協(xié)議請求爬蟲服務(wù)。
• MCP Server抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)后返回給LLM。
• LLM生成摘要報告并返回給用戶。

最后　

MCP Server、Function Call和Agent在AI生態(tài)中扮演著不同角色，分別對應(yīng)“工具箱”、“瑞士軍刀”和“智能工人”。三者各有優(yōu)劣，開發(fā)者應(yīng)根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度、團隊協(xié)作需求和安全隔離性綜合選擇。通過合理搭配，可以構(gòu)建出高效、靈活的AI系統(tǒng)，釋放大模型的最大潛力?！?/p>

本文轉(zhuǎn)載自公眾號九歌AI大模型  作者：九歌AI

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