在人工智能快速發(fā)展的當(dāng)下，Agent、MCP、Function Call這三個(gè)概念頻繁出現(xiàn)在各種技術(shù)討論中，但它們之間存在相似性，容易被混淆。本文將深入剖析這三個(gè)概念的定義、區(qū)別與聯(lián)系，希望能幫助大家。

隨著Manus、DeepSeek等產(chǎn)品的爆火，Agent、MCP、Function Call這三個(gè)概念頻繁出現(xiàn)在各種技術(shù)討論中。由于三者在能力上存在相似性，很容易被混淆，這也是大家普遍反饋比較困惑的點(diǎn)。本文將幫助你徹底理解這三個(gè)概念的區(qū)別與聯(lián)系。

一、Agent：自主決策的AI應(yīng)用

Agent是一種AI應(yīng)用，能感知環(huán)境、規(guī)劃任務(wù)并調(diào)用服務(wù)（外部工具、數(shù)據(jù)庫(kù)等）完成任務(wù)。從定義上看，Agent的范圍可以很廣泛：

• 可以調(diào)用外部服務(wù) （工具、數(shù)據(jù)庫(kù)等）
• 具備自主決策能力 ，完成復(fù)雜任務(wù)
• 可以調(diào)用**MCP、Function Call**等能力

目前市面上的Agent包括：

• Coze、Dify里的智能體
• Manus、Devin等AI開(kāi)發(fā)助手
• Flowith的Oracle模式
• Cursor、Windsurf的Agent模式

但Agent開(kāi)發(fā)面臨的挑戰(zhàn)也很明顯：由于每家產(chǎn)品的API集成都千差萬(wàn)別，這意味著Agent的開(kāi)發(fā)者需要做非常大量的定制集成工作。這就引出了MCP的重要性。

二、MCP：大模型的”HTTP協(xié)議”

MCP全稱是Model Context Protocol，是Anthropic提出的一種標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，目的是讓AI應(yīng)用可以更好地連接各種外部數(shù)據(jù)服務(wù)。它相當(dāng)于大模型的”HTTP協(xié)議”。

什么是B端产品经理？和C端产品经理有什么区别？

B端产品经理中的B是Business，商业的意思，B端产品经理首先就要理解这个职位的重要性，要设计出更适合这个项目需求的产品方案，B最终产品经理在日常工作中...

查看详情 >

我們可以打個(gè)比方：

• HTTP協(xié)議：使瀏覽器與服務(wù)器 交互標(biāo)準(zhǔn)化
• MCP：使大模型與外部服務(wù) 交互標(biāo)準(zhǔn)化

就像HTTP統(tǒng)一了”快遞單格式”，讓”寄快遞”變得非常方便，MCP也在AI世界做著類似的事。

MCP的應(yīng)用場(chǎng)景很廣泛：

• Fetch MCP：網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容抓取
• Google Drive MCP：文件讀取

兼容工具：Claude客戶端、Cursor、Windsurf 等

需要特別注意的是：**MCP并不綁定任何大模型**，這意味著你可以在支持MCP的工具中，用任何大模型調(diào)用MCP服務(wù)。這點(diǎn)與Function Call有明顯區(qū)別。

三、Function Call：模型的原生能力擴(kuò)展

Function Call即函數(shù)調(diào)用，是大模型調(diào)用外部函數(shù)或API以獲取信息、執(zhí)行計(jì)算或與系統(tǒng)交互的機(jī)制。它的特點(diǎn)是：

• 大模型調(diào)用外部函數(shù)或API 的機(jī)制
• 增強(qiáng)大模型能力的直接方式
• 通常與大模型綁定 ，作為模型的一部分

以扣子中的DeepSeek-R1為例，它有原生DeepSeek R1和支持Function Call的版本。Function Call版本可以在Single-Agent模式下調(diào)用各類扣子工具（插件、工作流、知識(shí)庫(kù)）。

但Function Call也面臨挑戰(zhàn)：由于它可以讓開(kāi)發(fā)者自由定義函數(shù)和API調(diào)用方式，不同開(kāi)發(fā)者采用不同方式時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)不通用的問(wèn)題，導(dǎo)致普及困難且需要重復(fù)開(kāi)發(fā)。這再次凸顯出MCP標(biāo)準(zhǔn)化的重要性。

四、三者定位對(duì)比：工具箱、瑞士軍刀與智能工人

MCP Server：被動(dòng)的工具箱

• 被動(dòng)服務(wù)，僅響應(yīng)調(diào)用請(qǐng)求
• 為大模型提供外部數(shù)據(jù)和能力支持
• 不參與決策或推理 過(guò)程

像工具箱，等待別人挑選使用

Function Call：瑞士軍刀

• 直接擴(kuò)展模型能力 的機(jī)制
• 允許模型生成請(qǐng)求參數(shù) 并整合結(jié)果
• 與模型綁定部署 ，緊密集成

像瑞士軍刀，小巧多功能 ，隨身攜帶

Agent：智能工人

• 具備自主決策能力 的AI實(shí)體
• 能感知環(huán)境、規(guī)劃任務(wù) 并執(zhí)行
• 可調(diào)用各種工具 （包括MCP/Function Call）

像熟練工人，選擇合適工具 完成復(fù)雜任務(wù)

五、功能對(duì)比：從單一到復(fù)雜

六、應(yīng)用場(chǎng)景案例

Function Call：實(shí)時(shí)天氣查詢

適合簡(jiǎn)單、同步任務(wù)。例如，當(dāng)用戶詢問(wèn)”北京今天的天氣如何”時(shí)，模型可以直接調(diào)用get_weather()函數(shù)獲取結(jié)果。

MCP Server：跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合

適合復(fù)雜、異步任務(wù)。例如，企業(yè)可以將內(nèi)部系統(tǒng)（CRM、ERP）封裝為MCP Server，供多個(gè)Agent安全調(diào)用。

Agent：自動(dòng)化客服

適合端到端復(fù)雜任務(wù)。例如，在客戶服務(wù)場(chǎng)景中，Agent可以自動(dòng)監(jiān)控用戶反饋、分析問(wèn)題并生成解決方案。

七、三者如何協(xié)同工作：知乎AI討論總結(jié)案例

1.?用戶提問(wèn)：”幫我總結(jié)知乎上關(guān)于AI的最新討論?“

2.?LLM解析需求，調(diào)用Function Call檢測(cè)平臺(tái)類型

3.?Function Call返回”知乎”，LLM通過(guò)MCP協(xié)議請(qǐng)求爬蟲(chóng)服務(wù)

4.?MCP Server抓取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)?后返回給LLM

5.?LLM生成摘要報(bào)告?并返回給用戶

八、如何選擇合適的技術(shù)方案

選擇時(shí)應(yīng)考慮以下因素：

任務(wù)復(fù)雜度

• 簡(jiǎn)單低延遲任務(wù)：Function Call
• 復(fù)雜數(shù)據(jù)整合任務(wù)：MCP Server
• 自主決策多步任務(wù)：Agent

部署靈活性

• Function Call：需與模型服務(wù)綁定 ，適合小型項(xiàng)目
• MCP Server：可獨(dú)立擴(kuò)展 ，適合企業(yè)級(jí)應(yīng)用
• Agent：需要集成多種模塊 ，適合大型復(fù)雜系統(tǒng)

協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化需求

• Function Call：無(wú)強(qiáng)制協(xié)議 ，實(shí)現(xiàn)方式因平臺(tái)而異
• MCP Server：嚴(yán)格遵循標(biāo)準(zhǔn) ，便于跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作
• Agent：依賴底層工具 的協(xié)議規(guī)范

總結(jié)來(lái)說(shuō)

Agent是一種AI應(yīng)用，能感知環(huán)境、規(guī)劃任務(wù)并調(diào)用服務(wù)（外部工具、數(shù)據(jù)庫(kù)等，包括MCP Servers、Function Call）完成任務(wù)；如果Agent想要更好地完成任務(wù)，一般需要接入足夠多的外部工具，而外部工具的接入千差萬(wàn)別；

Function Call是大模型本身的一種能力，可以調(diào)用外部函數(shù)或API以增強(qiáng)大模型能力，但它同樣面臨著不同開(kāi)發(fā)者自由定義導(dǎo)致的不標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題；

MCP則是給AI應(yīng)用提供了一套標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，方便AI應(yīng)用更好地訪問(wèn)外部工具，以提升大模型的響應(yīng)能力。