一文搞懂大模型三大核心概念：Agent、MCP与Function Call的区别与应用
文章解析了大模型三大核心概念：Agent（自主决策AI应用）、MCP（标准化连接外部数据的协议）和Function Call（大模型调用外部函数的机制）。通过对比三者的定位、功能、应用场景及协同工作方式，帮助读者理解它们如何相互配合增强大模型能力，并提供了具体使用示例和选择指南，帮助开发者根据需求选择合适的技术方案。
文章解析了大模型三大核心概念：Agent（自主决策AI应用）、MCP（标准化连接外部数据的协议）和Function Call（大模型调用外部函数的机制）。通过对比三者的定位、功能、应用场景及协同工作方式，帮助读者理解它们如何相互配合增强大模型能力，并提供了具体使用示例和选择指南，帮助开发者根据需求选择合适的技术方案。
一、Agent：自主决策的AI应用
Agent是一种AI应用，能感知环境、规划任务并调用服务（外部工具、数据库等）完成任务。从定义上看，Agent的范围可以很广泛：
- 可以调用外部服务 （工具、数据库等）
- 具备自主决策能力 ，完成复杂任务
- 可以调用**MCP、Function Call**等能力
目前市面上的Agent包括：
- Coze、Dify里的智能体
- Manus、Devin等AI开发助手
- Flowith的Oracle模式
- Cursor、Windsurf的Agent模式
但Agent开发面临的挑战也很明显：由于每家产品的API集成都千差万别，这意味着Agent的开发者需要做非常大量的定制集成工作。这就引出了MCP的重要性。
二、MCP：大模型的"HTTP协议"
MCP全称是Model Context Protocol，是Anthropic提出的一种标准化协议，目的是让AI应用可以更好地连接各种外部数据服务。它相当于大模型的"HTTP协议"。
我们可以打个比方：
- HTTP协议：使浏览器与服务器 交互标准化
- MCP：使大模型与外部服务 交互标准化
就像HTTP统一了"快递单格式"，让"寄快递"变得非常方便，MCP也在AI世界做着类似的事。
MCP的应用场景很广泛：
- Fetch MCP：网页内容抓取
- Google Drive MCP：文件读取
- 兼容工具：Claude客户端、Cursor、Windsurf 等
需要特别注意的是：**MCP并不绑定任何大模型**，这意味着你可以在支持MCP的工具中，用任何大模型调用MCP服务。这点与Function Call有明显区别。
三、Function Call：模型的原生能力扩展
Function Call即函数调用，是大模型调用外部函数或API以获取信息、执行计算或与系统交互的机制。它的特点是：
- 大模型调用外部函数或API 的机制
- 增强大模型能力的直接方式
- 通常与大模型绑定 ，作为模型的一部分
以扣子中的DeepSeek-R1为例，它有原生DeepSeek R1和支持Function Call的版本。Function Call版本可以在Single-Agent模式下调用各类扣子工具（插件、工作流、知识库）。
但Function Call也面临挑战：由于它可以让开发者自由定义函数和API调用方式，不同开发者采用不同方式时，就会出现不通用的问题，导致普及困难且需要重复开发。这再次凸显出MCP标准化的重要性。
四、三者定位对比：工具箱、瑞士军刀与智能工人
MCP Server：被动的工具箱
- 被动服务，仅响应调用请求
- 为大模型提供外部数据和能力支持
- 不参与决策或推理 过程
- 像工具箱，等待别人挑选使用
Function Call：瑞士军刀
- 直接扩展模型能力 的机制
- 允许模型生成请求参数 并整合结果
- 与模型绑定部署 ，紧密集成
- 像瑞士军刀，小巧多功能 ，随身携带
Agent：智能工人
- 具备自主决策能力 的AI实体
- 能感知环境、规划任务 并执行
- 可调用各种工具 （包括MCP/Function Call）
- 像熟练工人，选择合适工具 完成复杂任务
五、功能对比：从单一到复杂
六、应用场景案例
Function Call：实时天气查询
适合简单、同步任务。例如，当用户询问"北京今天的天气如何"时，模型可以直接调用get_weather()函数获取结果。
MCP Server：跨平台数据整合
适合复杂、异步任务。例如，企业可以将内部系统（CRM、ERP）封装为MCP Server，供多个Agent安全调用。
Agent：自动化客服
适合端到端复杂任务。例如，在客户服务场景中，Agent可以自动监控用户反馈、分析问题并生成解决方案。
七、三者如何协同工作：知乎AI讨论总结案例
-
- 用户提问："帮我总结知乎上关于AI的最新讨论 "
-
- LLM解析需求，调用Function Call检测平台类型
-
- Function Call返回"知乎"，LLM通过MCP协议请求爬虫服务
-
- MCP Server抓取网页数据 后返回给LLM
-
- LLM生成摘要报告 并返回给用户
八、如何选择合适的技术方案
选择时应考虑以下因素：
任务复杂度
- 简单低延迟任务：Function Call
- 复杂数据整合任务：MCP Server
- 自主决策多步任务：Agent
部署灵活性
- Function Call：需与模型服务绑定 ，适合小型项目
- MCP Server：可独立扩展 ，适合企业级应用
- Agent：需要集成多种模块 ，适合大型复杂系统
协议标准化需求
- Function Call：无强制协议 ，实现方式因平台而异
- MCP Server：严格遵循标准 ，便于跨团队协作
- Agent：依赖底层工具 的协议规范
九、如何使用
Function Call 使用示例
# 定义函数
def get_weather(location):
# 实际实现会调用天气API
return {"city": location, "temperature": "22°C", "condition": "晴"}
# 注册函数到模型
functions = [
{
"name": "get_weather",
"description": "获取指定城市的当前天气",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "城市名称"}
},
"required": ["location"]
}
}
]
# 使用模型调用函数
response = model.generate(
prompt="北京今天天气怎么样？",
functions=functions
)
# 如果模型决定调用函数
if response.function_call:
function_name = response.function_call.name
arguments = json.loads(response.function_call.arguments)
# 执行函数调用
result = get_weather(arguments["location"])
# 将结果返回给模型进行总结
final_response = model.generate(
prompt="北京今天天气怎么样？",
function_results=json.dumps(result)
)
MCP Server 使用示例
from fastapi import FastAPI
import httpx
app = FastAPI()
@app.post("/fetch")
asyncdeffetch_webpage(request: dict):
url = request.get("url")
asyncwith httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url)
content = response.text
# 返回MCP标准格式的响应
return {
"status": "success",
"content": content,
"metadata": {
"url": url,
"timestamp": str(datetime.now())
}
}
# 客户端使用MCP
asyncdefuse_mcp_client(url):
asyncwith httpx.AsyncClient() as client:
mcp_response = await client.post(
"http://localhost:8000/fetch",
json={"url": url}
)
return mcp_response.json()
Agent 使用示例
classSimpleAgent:
def__init__(self, llm, tools):
self.llm = llm
self.tools = tools
self.memory = []
defrun(self, user_input):
# 1. 添加用户输入到记忆
self.memory.append({"role": "user", "content": user_input})
# 2. 决策：分析需求并选择工具
planning_prompt = self._create_planning_prompt(user_input)
plan = self.llm.generate(planning_prompt)
# 3. 执行：调用工具获取结果
if"get_weather"in plan:
# 使用Function Call
weather_data = self.tools["function_call"].get_weather("北京")
self.memory.append({"role": "tool", "content": weather_data})
if"web_search"in plan:
# 使用MCP服务
search_results = self.tools["mcp"].fetch("https://news.com/ai")
self.memory.append({"role": "tool", "content": search_results})
# 4. 生成最终回复
final_prompt = self._create_response_prompt()
response = self.llm.generate(final_prompt)
return response
总结来说：
- Agent是一种AI应用，能感知环境、规划任务并调用服务（外部工具、数据库等，包括MCP Servers、Function Call）完成任务；如果Agent想要更好地完成任务，一般需要接入足够多的外部工具，而外部工具的接入千差万别；
- Function Call是大模型本身的一种能力，可以调用外部函数或API以增强大模型能力，但它同样面临着不同开发者自由定义导致的不标准问题；
prompt)
return response
总结来说：
- Agent是一种AI应用，能感知环境、规划任务并调用服务（外部工具、数据库等，包括MCP Servers、Function Call）完成任务；如果Agent想要更好地完成任务，一般需要接入足够多的外部工具，而外部工具的接入千差万别；
- Function Call是大模型本身的一种能力，可以调用外部函数或API以增强大模型能力，但它同样面临着不同开发者自由定义导致的不标准问题；
- MCP则是给AI应用提供了一套标准化协议，方便AI应用更好地访问外部工具，以提升大模型的响应能力
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