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這三大巨頭的舉措，仿佛是在為 AI Agent 的發展鋪設一條從個體到集體的進化之路。從大模型本身，到為大模型添加工具調用功能，再到大模型與工具的交互標準，最后到 AI Agent 之間的通信協議，這一系列的發展就像是為一個聰明的大腦逐步武裝四肢，賦予多種能力，最終使其能夠協作完成復雜任務，形成一個高效的團隊。

接下來，我們對 MCP、A2A 和 Function Calling 進行全面的解讀與對比，探討它們之間的具體區別以及如何實現合作。

—1— Function Calling：直接但缺乏擴展性

Function Calling 是由 OpenAI 等公司推動的一種技術，它允許大語言模型（LLM）通過自然語言指令與外部工具和服務進行交互，從而將自然語言轉換為具體的 API 調用。這一技術解決了大語言模型在訓練完成后知識更新停滯的問題，使大模型能夠獲取實時信息，比如：當前的天氣、股市收盤點數等。

第一、工作原理

Function Calling 的工作原理可以通過以下 4 個步驟來理解：

識別需求：
- 大模型識別出用戶的問題需要調用外部 API 來獲取實時信息。
- 比如：用戶詢問“今天北京的天氣如何？”大模型會識別出這是一個關于實時天氣的問題。
選擇函數：
- 大模型從可用的函數庫中選擇合適的函數。
- 在這個例子中，大模型會選擇 get_current_weather 函數。
準備參數：
- 大模型準備調用函數所需的參數。
- 例如：

{
    "location": "北京",
    "unit": "celsius"
}

調用函數：
- AI 應用使用這些參數調用實際的天氣 API，獲取北京的實時天氣數據。
整合回答：
- 大模型將獲取的數據整合成一個完整的回答，比如：“根據最新數據，北京今天的天氣晴朗，當前溫度 23°C，濕度 45%，微風。今天的最高溫度預計為 26°C，最低溫度為 18°C。”

第二、對開發者的好處

對于開發者來說，使用 LLM 的 Function Calling 入門相對容易。

開發者只需按照 API 的要求定義函數規格（通常是 JSON 格式），并將其隨 Prompt 請求發送給大模型。
大模型會根據需要調用這些函數，整個邏輯相當直觀。
因此，對于單一大模型、少量功能的簡單應用，Function Calling 的實現非常直接，幾乎可以“一鍵”將大模型輸出對接到代碼邏輯中。

第三、局限性

然而，Function Calling 也有一些局限性：

缺乏跨大模型的一致性：
- 每個 LLM 供應商的接口格式略有差異，這使得開發者在支持多個大模型時需要為不同的 API 做適配，或者使用額外的框架來處理這些差異。
平臺依賴性：
- Function Calling 通常依賴于特定的平臺或框架，這限制了其在不同環境中的通用性。
擴展性有限：
- 雖然 Function Calling 能夠解決特定問題，但在面對更復雜的任務時，其擴展性可能會受到限制。
- 開發者可能需要為每個新功能編寫新的函數，并確保這些函數與模型的交互邏輯兼容。

第四、總結

Function Calling 是一種強大的工具，它為大語言模型提供了與外部工具和服務交互的能力，從而解決了大模型知識更新停滯的問題。

然而，它的局限性在于缺乏跨模型的一致性和平臺依賴性。
盡管如此，Function Calling 仍然是一個重要的技術，尤其是在需要快速實現特定功能時。
未來，隨著技術的不斷發展，我們期待看到更多能夠克服這些局限性的解決方案。

—2— MCP：構建 AI 應用與外部工具的橋梁

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 公司提出的一種協議，旨在解決不同大語言模型（LLM）與不同外部工具集成的標準化問題。通過 MCP，開發者能夠以一種統一的方式將各種數據源和工具連接到 AI 大模型，從而提升大模型的實用性和靈活性。

目前，MCP 生態已經得到了廣泛的支持，包括：Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 系列、DeepSeek、阿里的通義系列以及 Anysphere 的 Cursor 等主流模型均已接入 MCP 生態。

第一、MCP 的架構設計

MCP 采用了客戶端-服務器架構，主要包括以下幾個核心組件：

MCP 主機（Hosts）：
- 角色：需要訪問數據的程序，例如 Claude Desktop、各種 IDE 或 AI 工具。
- 功能：負責向用戶提供 AI 功能，并作為用戶與 AI 模型之間的橋梁。
MCP 客戶端（Clients）：
- 角色：協議客戶端，負責維持與 MCP 服務器的 1:1 連接。
- 功能：處理通信細節，確保主機和服務器之間的數據傳輸順暢，從而實現高效的數據交互。
MCP 服務器（Servers）：
- 角色：輕量級程序，每個服務器都通過標準化的 Model Context Protocol 暴露特定功能。
- 功能：連接 AI 大模型與實際數據源，使模型能夠訪問和操作數據。
數據源：
- 本地數據源：包括計算機上的文件、數據庫和服務，MCP 服務器可以安全地訪問這些資源。
- 遠程服務：通過互聯網可用的外部系統（比如：通過 API），MCP 服務器可以連接這些系統，從而擴展模型的能力。