本文系统介绍了大模型调用外部工具的三种核心机制：1.FunctionCall机制：详细阐述了LLM如何根据用户查询自主选择调用工具的工作流程、实时性优势及代码实现；2.MCP协议：解析了实现LLM与外部工具安全双向连接的标准化协议，包括调用流程和三种通讯传输方式；3.Agentic模式：深入分析了智能代理的五种进阶模式（工具使用、ReAct、反思、规划、多代理），展示了从基础工具调用到复杂协作的演

Milvus是一款专为AI场景设计的向量数据库，用于高效存储和检索非结构化数据转换后的嵌入向量。文章首先对比了Milvus与MySQL的区别：Milvus擅长处理高维向量相似度检索（如图像识别），支持GPU加速和多种索引方式；MySQL则适用于结构化数据管理。接着详细介绍了Milvus的核心概念（Collection/Field）、5种检索算法（FLAT/IVF_FLAT/IVF_PQ/HNSW等

摘要：Milvus是一款开源向量数据库，专为高效处理大规模非结构化数据设计。它支持高维向量搜索，提供IVF、HNSW等多种索引类型，采用分布式架构实现高扩展性和容错性。系统包含元数据存储、对象存储和消息存储三层结构，支持混合查询和动态分区。Milvus适用于图像检索、视频分析、推荐系统等场景，通过近似最近邻搜索技术实现毫秒级响应。其日志中心化设计确保了数据一致性和系统可靠性，为AI时代的海量向量数

本文介绍了Agent的概念与实现。Agent是基于大模型的智能体，能够自主思考、调用工具完成任务，克服了传统LLM无法调用外部工具和回答实时问题的局限。文章阐述了Agent的执行流程：用户输入→LLM处理→工具调用→结果返回。在LangChain框架中，Agent作为核心组件，包含模型、提示词、记忆等模块。最后展示了代码实现，通过加载工具和初始化代理，演示了如何使用Agent处理查询任务。Agen