🤖 Function Calling、MCP、Agent：AI时代的“打工人”分工图谱

发布于：2025年10月9日
关键词：Function Calling、MCP、Agent、大模型、AI应用、RAG

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你有没有想过：
为什么 AI 能查天气、订机票、写周报？
它真的“会”这些事吗？还是背后有人“替它干活”？

其实，大模型本身就像一个超级学霸——知识渊博、文采飞扬，但不会动手做事。
要想让它“落地干活”，就得靠三个“帮手”：
👉 Function Calling
👉 MCP
👉 Agent

这三个词听起来高大上，其实本质上都是在解决同一个问题：

如何让大模型“连接世界”，而不仅仅是“嘴炮”？

但它们的“工作方式”和“职位高低”完全不同。
今天我们就用公司打工人的比喻 + 真实例子，一口气讲清楚它们的共性与区别。

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一、先看共性：它们都是“桥梁”

概念	本质	共同目标
Function Calling	让模型调用外部函数	把大模型的“想法”变成“行动”
MCP	统一管理外部工具	让模型能安全、规范地使用工具
Agent	让模型自主决策 + 执行	实现“AI自动完成任务”

✅ 一句话总结共性：
它们都是连接大模型与外部世界的“中间人”，让 AI 从“聊天”走向“做事”。

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二、用一个例子贯穿全文：帮你订一张明天的机票

假设你说：

“帮我订一张明天北京飞上海的机票，越便宜越好。”

我们来看看这三者分别怎么工作。

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三、角色1：Function Calling —— “执行专员”

🧑‍💼 职位：一线执行员工

🎯 特点：听指令，做动作

Function Calling 就像一个听话的执行专员。
你给它一个明确指令，它就去调用某个函数（API）完成任务。

🔄 工作流程：

1. 你输入：“订机票”
2. 模型理解意图 → 生成一个函数调用请求
3. 系统调用 search_flight(origin="北京", dest="上海", date="2025-10-10")
4. 返回结果 → 模型再组织语言回复你

📝 代码示意（伪代码）：

{
  "function": "search_flight",
  "arguments": {
    "origin": "北京",
    "dest": "上海",
    "date": "2025-10-10"
  }
}

✅ 优点：

• 简单直接，适合固定任务
• 开发成本低

❌ 缺点：

• 只能“单步执行”
• 不能自主决策（比如比价、选航班）

🌰 类比：
你让助理查一下航班，他查完就回来了，不会自己决定买哪张。

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四、角色2：MCP（Model Context Protocol）—— “工具管理员”

🧑‍💼 职位：IT部门工具管理员

🎯 特点：统一管理，安全可控

你可能会问：
“模型怎么知道有哪些函数可用？参数怎么写？权限怎么管？”

这就轮到 MCP 上场了。

MCP 不是一个“执行者”，而是一个工具接入规范，就像公司 IT 部门制定的“软件使用手册”。

🧩 MCP 的核心作用：

1. 注册工具：把 search_flight、book_ticket 等函数注册到系统
2. 定义接口：说明每个函数需要什么参数、返回什么
3. 权限控制：谁可以调用？调用频率？
4. 统一接入：让不同模型（GPT、通义、GLM）都能用同一套工具

🌰 例子：

MCP 定义了一个标准格式：

name: search_flight
description: 查询航班信息
parameters:
  origin: string
  dest: string
  date: string
returns:
  list of flights with price, time, airline

这样，任何支持 MCP 的模型都能“看懂”这个工具，无需重新开发。

✅ 优点：

• 工具标准化，避免重复开发
• 安全可控，防止乱调 API
• 支持多模型、多系统互通

🌰 类比：
IT 部门统一管理所有软件账号，员工按规范申请使用，而不是自己随便下载。

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五、角色3：Agent —— “项目经理”

🧑‍💼 职位：能独立干活的项目经理

🎯 特点：能思考、能规划、能执行、能反思

如果 Function Calling 是“执行专员”，MCP 是“工具管理员”，那 Agent 就是“项目经理”——他不仅能下命令，还能自己做决策。

🔄 Agent 的工作流程（以订机票为例）：

1. 理解目标：“订一张便宜的北京→上海机票”
2. 规划步骤：
   • Step 1: 查航班
   • Step 2: 比较价格和时间
   • Step 3: 选择最优航班
   • Step 4: 调用订票函数
   • Step 5: 确认订单
3. 调用工具：通过 Function Calling（可能基于 MCP 注册的工具）
4. 执行 + 反馈：如果订票失败，自动重试或换航班

🌟 关键能力：

• 规划（Planning）：拆解任务
• 记忆（Memory）：记住已查过的航班
• 工具使用（Tool Use）：调用 search_flight、book_ticket
• 反思（Reflection）：失败后调整策略

✅ 优点：

• 能完成复杂、多步任务
• 更接近“自主 AI”

❌ 缺点：

• 开发复杂
• 可能出错（比如订错时间）

🌰 类比：
项目经理接到任务后，自己安排调研、比价、下单，全程跟进，直到完成。

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六、三者关系：谁依赖谁？

我们可以用一个组织架构图来总结：

              Agent（项目经理）
                   ↓
           调用 → Function Calling（执行专员）
                   ↓
           依赖 → MCP（工具管理员）
                   ↓
               外部 API（如航班系统）

• Agent 可以使用 Function Calling 来执行动作
• Function Calling 的工具可能通过 MCP 注册和管理
• MCP 为整个系统提供工具标准化支持

✅ 一句话总结关系：
MCP 是“制度”，Function Calling 是“操作”，Agent 是“大脑”。

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七、对比表格：一目了然

特性	Function Calling	MCP	Agent
角色	执行者	管理者	决策者
是否主动	❌ 被动调用	❌ 静态规范	✅ 主动规划
是否能多步	❌ 单步	❌ 不执行	✅ 多步
是否需要模型参与	✅ 是	❌ 否（系统层）	✅ 是
典型场景	查天气、翻译	工具平台、企业系统	自动客服、AI助手
类比	执行专员	IT管理员	项目经理

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八、实际应用场景

场景	用谁？	说明
用户问：“今天天气？”	✅ Function Calling	直接调用 get_weather()
公司有100个API要接入	✅ MCP	统一注册、权限管理
“帮我写周报，数据从数据库取”	✅ Agent	查数据 → 写报告 → 发邮件
智能音箱控制家电	✅ Function Calling + MCP	语音指令 → 调用家电API

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九、结语：从“聊天”到“做事”的进化

• 没有 Function Calling：AI 只能“说”，不能“做”
• 没有 MCP：工具杂乱，难以管理
• 没有 Agent：AI 只能“响应”，不能“主动”

未来，这三者将越来越紧密地结合：

MCP 提供工具标准，Function Calling 实现调用，Agent 实现自主智能

它们共同推动 AI 从“聊天机器人”走向“数字员工”。

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📚 延伸阅读

• OpenAI Function Calling 文档
• MCP 官方 GitHub（示例）
• LangChain Agents 教程
• 《AI Agents：The Next Frontier of AI》