当下，大语言模型（LLM）可谓风光无限，能吟诗作画、畅谈古今，甚至编写代码，仿佛无所不能。但在实际使用中，你是否留意到它偶尔也会“犯傻”呢？比如询问今天的天气，它或许会给出“依据我的知识库……”这样滞后的回答；要是让它帮忙整理本地文件，它也只能无奈表示无法做到。

这是因为LLM就像一位学识渊博却隐居深山的智者，对世间的实时动态缺乏了解。为了让它真正融入现实世界，发挥出实用价值，科技领域的专家们想出了不少办法，其中最具代表性的当属Agent（智能体）、RAG（检索增强生成）、Function Call（函数调用），以及崭露头角的MCP（模型上下文协议）。

接下来，我们就用通俗易懂的语言，结合生动有趣的比喻，为你详细解读这四大“神器”，看看它们如何协同合作，助力AI从只会纸上谈兵的“理论家”转变为能够解决实际问题的“实干家”。

1、 懒人直看版

千言万语不如一张图来得直观，我们通过下面这个表格，来清晰呈现它们之间的关系和区别：

特性	MCP (模型上下文协议)	RAG (检索增强生成)	Agent (智能体)	Function Call (函数调用)
核心思想	规范AI与外部数据/工具的通信规则	检索外部知识，增强提示并生成回答	由LLM驱动的自主决策和任务执行系统	LLM请求执行外部预定义函数/工具的能力
本质	协议/规范	技术框架/方法	系统/应用范式	模型能力/特性
通俗比喻	标准化的USB接口	写论文前先查阅资料	全能的私人助理	助理按指令使用App
关系链	可作为Agent调用工具的底层标准	常被Agent 用于获取知识的手段	核心指挥官，使用RAG/Function Call等工具	Agent执行具体动作的基本方式

2、简单来说，它们的关系如下：

• Agent (智能体) 如同目标明确的项目经理/大脑，负责统筹全局。
• RAG 和 Function Call 是其工具箱中的得力助手：RAG负责收集资料、寻找依据；Function Call负责执行具体操作，调用外部API。
• MCP 则致力于打造一个标准化的接口规范，让Agent能够更便捷、统一地连接和使用各种工具（无论是RAG功能，还是其他通过Function Call实现的工具）。

3、 Function Call：为AI配备“遥控器”

• 这是什么？ Function Call是LLM的一项独特能力，它允许LLM在必要时请求外部程序协助完成任务。需要注意的是，LLM只是发出指令，具体的操作由外部程序执行。
• 为什么需要它？ 由于LLM自身无法直接查询实时股价、预订机票或发送邮件，而借助Function Call，LLM就能指挥其他工具来完成这些复杂操作。
• 通俗比喻： 就好比你让智能音箱查询今天北京的天气。智能音箱（LLM）本身无法感知天气状况，但它知道可以调用“天气查询”应用程序（预定义的函数/工具）。于是，它生成查询指令（“查北京天气”），应用程序执行查询后，将结果（“晴，25度”）反馈给音箱，音箱再用自然语言传达给你。
• 简单示例： 当你向AI询问“AAPL股价多少？” AI判断需要查询实时数据，随即生成一个请求：{调用函数: "查股价", 参数: {"股票代码": "AAPL"}}。外部程序接收请求后，查询API，并返回结果 {"价格": 180.50}。AI根据这一结果回复你：“苹果当前股价为180.50美元。”

4、 RAG：AI的“开卷考试”利器

• 这是什么？ RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种提升AI回答准确性的技术框架。简单来讲，就是在AI回答问题之前，先让它在特定的资料库（如公司内部文档、最新行业报告）中**查找 (Retrieval)**相关信息。
• 为什么需要它？ 主要是为了防止AI毫无根据的“信口开河”（专业术语称为“幻觉”），确保其回答基于最新、准确且特定的事实依据。
• 通俗比喻： 这就如同你撰写论文时需要引用最新数据。你不会仅凭记忆（LLM的内部知识）随意编造，而是会先去图书馆或数据库查阅资料 (检索)，将关键信息整合 (增强)到你的论据中，最后才开始写作 (生成)。RAG就是让AI也掌握这种“先查询再回答”的方法。
• 简单示例： 当你向AI提问：“我们公司最新的报销政策是什么？” RAG系统首先会在公司内部知识库中检索“报销政策”相关文档，找到对应的段落。然后将这些段落与你的问题一同提供给AI，AI依据这些最新政策，给出准确的回答。

5、Agent：AI领域的“全能管家”

• 这是什么？ Agent（智能体）是一种更为高级、自主的AI系统。它以LLM为核心“大脑”，不仅能够理解你的目标，还能自行思考、规划步骤，并主动调用工具（如前文提到的RAG和Function Call）来执行任务，与外部环境进行交互。
• 为什么需要它？ 为了完成那些仅通过简单对话无法解决的复杂任务，例如“帮我规划下周去上海的出差行程，包括预订机票和酒店，并将日程安排发送给我”。
• 通俗比喻： Agent就像一位超级能干的私人助理。你只需给出目标，它就能自行拆解任务、查找信息（可能使用RAG查询公司差旅标准，用Function Call查询航班和酒店信息）、做出决策、执行操作（通过Function Call调用预订API），最终将结果反馈给你。它具备自主行动的能力。
• 简单示例： 你要求Agent：“分析竞品X的最新动态，并撰写一份简报。” Agent会自行规划：① 通过Function Call调用搜索引擎，搜索最新新闻；② 利用RAG查询内部研究报告；③ 运用LLM大脑对信息进行分析总结；④ 通过Function Call调用文档生成工具，生成简报。

6、 MCP：AI与工具之间的“通用插座标准”

• 这是什么？ MCP (Model Context Protocol) 是Anthropic公司（开发Claude的公司）在2024年底提出并开源的一种标准化通信协议。它制定了一套规则，使AI应用（客户端）能够以统一的方式与各种外部数据源或工具（服务器）进行交互。
• 为什么需要它？ 设想一下，如果每个工具都有自己独特的接口，那么当Agent需要使用多个工具时，就如同需要学习N种不同的“方言”，这无疑增加了使用的难度。MCP旨在统一接口标准，让工具实现“即插即用”。
• 通俗比喻： MCP就像是为AI大脑与外部工具之间制定的通用USB接口标准。无论是本地文件系统、数据库，还是Slack、GitHub等应用，只要它们提供符合MCP标准的“服务器”，AI应用（客户端）就能轻松连接并使用其功能，无需为每个工具单独进行适配。
• 简单示例： 在支持MCP的编辑器中，你可以向AI下达指令：“总结我/docs目录下最新的Markdown文件，并将总结内容发送到Slack的#general频道。”编辑器（MCP客户端）通过MCP协议与本地的“文件系统MCP服务器”和“Slack MCP服务器”进行通信，协同完成整个任务。

支持MCP的客户端/服务器:

• 客户端: Claude Desktop App、Cursor、Windsurf、Cherry Studio等AI编辑器或应用。
• 服务器: Anthropic官方和社区提供了针对Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteer、Milvus (向量数据库)、Firecrawl (网页抓取)等的开源MCP服务器实现。开发者也可以根据MCP规范自定义服务器。目前，出于安全考虑，MCP服务器通常在本地运行。

7、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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8、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

9、大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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