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四、MCP、Function Calling 与 AI Agent 的关系剖析
（一）MCP 与 Function Calling 的区别与联系
（二）MCP、Function Calling 在 AI Agent 中的协作
引言：解锁 AI 的神秘拼图
在人工智能的飞速发展进程中，MCP（Model Context Protocol）、Function Calling（函数调用）与 AI Agent（人工智能代理）宛如三颗璀璨的明星，各自散发着独特的光芒，共同推动着 AI 技术迈向新的高度。MCP 为 AI 与外部世界搭建起沟通的桥梁，Function Calling 赋予模型调用外部工具的能力，而 AI Agent 则像一位智能的执行者，能够自主感知环境、规划任务并采取行动 。它们之间究竟存在着怎样千丝万缕的联系？是如何相互协作，为我们带来更加智能、高效的 AI 应用体验？让我们一同踏上这段探索之旅，揭开它们之间神秘的面纱。
一、MCP：AI 世界的通用 “USB 接口”
MCP，即 Model Context Protocol（模型上下文协议），是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出的一种开放标准协议 ，旨在实现 AI 系统与数据源之间的安全双向连接，解决大型语言模型（LLM）与外部数据源及工具之间无缝集成的需求，被誉为 AI 世界的 “USB 接口”。
（一）MCP 协议的核心理念
- 标准化连接：在传统的 AI Agent 构建过程中，开发者常常需要针对不同的数据源或服务，编写各种自定义的连接代码和集成逻辑，繁琐且容易出错。MCP 协议旨在通过提供统一的规范，让 AI Agent 与外部工具或数据源之间的交互更加标准化、可复用，从而大幅简化开发工作，减少不必要的重复造轮子。
- 通用接口：可以将 MCP 协议理解为 AI 系统的 “USB 接口”：无论想连接数据库、第三方 API 还是本地文件，都可以通过这一 “通用接口” 完成。对于开发者而言，极大降低了编写各种针对性集成的负担；对服务提供商而言，只需一次性按照 MCP 协议发布服务能力，便可让更多 AI Agent 直接使用。
- 资源暴露：MCP 协议关注 “资源暴露”。当服务提供商发布了一项功能（如邮件发送、日程管理、地图查询等），就相当于通过 MCP 协议 “暴露” 了这一资源及其可供 AI Agent 利用的能力。AI Agent 则可读取到对应的元数据，并将其纳入到自身的上下文之中，以便更好地理解如何调用这些外部能力。
- 加速开发与生态构建：通过标准化的 MCP 协议，各种服务和工具能够更容易地对接到 AI Agent。对于开发者而言，这意味着不仅能专注于 AI Agent 核心能力的构建，而且还能轻松获取和调用其他服务，快速实现复杂功能。对于整个行业生态而言，则为建立一个开放、协作的 AI Agent 生态提供了坚实的基础。
- 提升 AI 系统能力：利用 MCP 协议提供的功能描述，AI Agent 不仅能够更好地理解外部数据和工具，还可以自动执行各种任务 —— 从调取实时数据到调用自动化工具。它让 AI Agent 具备更高的自主性和效率，向真正意义上的 “自治智能” 更近一步。
（二）MCP 在 AI Agent 构建中的角色
MCP 协议在 AI Agent 的构建过程中扮演了 “中枢神经” 或 “桥梁” 的角色 —— 它将 AI Agent 和外部世界联结起来，帮助 AI Agent 顺利获得上下文、调用服务、自动化执行任务。
- 上下文信息获取：基于 MCP 协议，AI Agent 可以轻松地从数据库、API、本地文件等各类数据源中检索必要的信息，为后续的思考、分析和决策提供更充分的上下文支撑。例如，在处理一个市场分析任务时，AI Agent 可以通过 MCP 协议从数据库中获取历史销售数据、从 API 中获取行业动态信息，从而全面了解市场情况，给出更准确的分析报告。
- 工具和服务调用：无论是调用日历服务预定日程，还是调用地图服务查找路线，抑或调用邮件服务发送邮件，都可以通过 MCP 协议标准化地实现。这样做既降低了系统对外部工具的依赖度，又提高了整体的可靠性和可维护性。以旅行规划为例，AI Agent 可以通过 MCP 协议调用地图服务规划行程路线，调用酒店预订服务预订住宿，调用航班查询服务预订机票，一站式完成旅行规划。
- 任务自动化：通过获得更多上下文，AI Agent 能在各种平台或服务中执行自动化任务 —— 如自动回复邮件、预订机票或生成报告。提升了 AI Agent 的自主性，也让用户在许多繁琐的重复性任务中解放出来。比如，在办公场景中，AI Agent 可以根据预设的规则和接收到的信息，自动回复邮件、整理文件、生成会议纪要等，大大提高工作效率。
- 模块化与可扩展性：由于 MCP 协议有一整套清晰的标准和接口，开发者在扩展 AI Agent 功能时无需大改底层结构，只需让新服务符合 MCP 规范即可。这种模块化的设计方式，使得系统更容易扩展、升级和维护。当需要为 AI Agent 添加新的功能时，如接入新的数据分析工具或智能客服系统，只需按照 MCP 协议开发相应的模块并进行集成，无需对整个系统进行大规模改造。
二、Function Calling：模型的 “瑞士军刀”
Function Calling（函数调用），是一种允许大型语言模型（LLM）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的技术。它就像是为模型配备的一把 “瑞士军刀”，极大地拓展了模型的能力边界，使其能够完成更加复杂和多样化的任务 。
（一）Function Calling 的工作机制
Function Calling 的核心工作原理是：LLM 根据用户的自然语言输入，运用自身的语言理解和推理能力，判断是否需要调用外部函数来更好地回答问题或完成任务。如果需要，模型会生成包含函数名称和执行函数所需参数的 JSON 格式数据 。随后，这些数据被传递给外部系统，由外部系统执行相应的函数，并将执行结果返回给 LLM。LLM 再结合函数执行结果，生成最终的回复或完成任务。
以查询天气为例，当用户向模型提问 “北京明天的天气如何？” 时，模型会分析这个问题，判断需要调用天气查询函数来获取准确信息。模型生成的函数调用数据可能如下：
{ "name": "get_weather", "parameters": { "location": "北京", "date": "明天" } }外部系统接收到这个函数调用指令后，会调用相应的天气查询 API，获取北京明天的天气信息，并将结果返回给模型。模型根据返回的天气信息，生成回复：“北京明天天气晴朗，气温在 15℃ – 25℃之间。”
（二）Function Calling 的应用场景
Function Calling 的应用场景非常广泛，以下是一些常见的例子：
- 实时数据查询：在查询实时天气、股票行情、航班信息、体育赛事比分等动态数据时，Function Calling 能够发挥重要作用。以查询股票行情为例，当用户询问 “苹果公司股票当前股价是多少？”，模型可以调用金融数据 API 获取实时股价信息，并准确告知用户。通过这种方式，用户无需手动在多个平台查找信息，大大提高了获取信息的效率和便捷性。
- 简单数学计算：对于一些简单的数学计算任务，如加减乘除、求平方根、计算三角函数等，Function Calling 同样适用。当用户提出 “计算 12345 的平方根” 的需求时，模型可以调用数学计算函数，快速得出准确结果，避免了用户手动计算可能出现的错误，为用户提供了更加高效、准确的计算服务。
- 文本处理：在文本处理领域，Function Calling 可用于执行文本摘要、关键词提取、文本翻译、语法检查等任务。当用户需要将一段中文文本翻译成英文时，模型能够调用翻译函数，实现快速准确的翻译。这对于需要处理多语言文本的用户来说，无疑是一个强大的工具，能够帮助他们节省大量时间和精力。
- 任务自动化：Function Calling 还可以实现任务自动化，如发送电子邮件、创建日历事件、在项目管理系统中创建任务等。当用户说 “帮我给张三发送一封邮件，主题是会议通知，内容是明天下午三点开会”，模型能够调用邮件发送函数，按照用户要求自动发送邮件，实现任务的自动化处理，提高工作效率，减少人为操作的繁琐性。
总的来说，Function Calling 适用于那些需要模型调用外部工具或服务来获取实时信息、执行特定任务的场景，尤其是对于简单、同步的任务，能够显著提升模型的实用性和效率 。
三、AI Agent：智能世界的 “自主决策者”
AI Agent（人工智能代理）是人工智能领域中的一个重要概念，它就像是智能世界中的 “自主决策者”，能够感知环境、自主思考、做出决策并采取行动，以实现特定的目标 。随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent 在各个领域的应用越来越广泛，正逐渐改变着人们的生活和工作方式 。
（一）AI Agent 的核心特性
- 自主性：AI Agent 具有独立决策和行动的能力，无需人类持续干预。它能够根据自身的目标和内部逻辑，自主地选择合适的行动来完成任务。例如，在自动驾驶场景中，AI Agent 可以根据路况、交通信号和其他车辆的状态，自主决策加速、减速或转弯，无需驾驶员实时操控。
- 反应性：能够实时感知环境的变化，并迅速做出相应的反应。当环境发生改变时，AI Agent 会及时调整自己的行为，以适应新的情况。比如，智能家居中的 AI Agent 检测到室内温度过高时，会自动打开空调进行降温；智能客服 AI Agent 在接收到用户的咨询时，能够快速理解问题并给出相应的回答。
- 前瞻性：不仅能对当前的情况做出反应，还能预测未来可能发生的事情，并提前采取行动。以智能投资 AI Agent 为例，它会持续分析市场动态，预测股票价格走势，提前调整投资组合，以获取更好的收益。这种前瞻性使得 AI Agent 能够主动应对潜在的问题和机遇，提高任务执行的效率和效果。
- 社会性：AI Agent 可以与其他 Agent 或人类进行交互和协作，共同完成复杂的任务。在多人在线游戏中，AI Agent 扮演的角色能够与玩家进行自然流畅的对话和合作，共同完成游戏任务；在企业办公场景中，多个 AI Agent 可以协同工作，完成项目策划、数据分析等任务，提高团队的工作效率。
- 学习能力：具备学习能力，能够从经验中不断学习和积累知识，优化自己的行为和决策策略。通过机器学习算法，AI Agent 可以对大量的数据进行分析和学习，从而提高自身的性能和适应能力。例如，推荐系统中的 AI Agent 通过学习用户的行为和偏好，能够为用户提供更精准的推荐服务。
（二）AI Agent 的架构与工作流程
典型架构：AI Agent 的典型架构通常包含以下几个关键组件：
- 感知模块：负责收集来自环境的信息，这些信息可以是视觉、听觉、文本等多种形式。通过传感器（如摄像头、麦克风等）或数据接口，AI Agent 能够获取外部世界的各种数据，并将其转化为可处理的格式。例如，自动驾驶汽车中的 AI Agent 通过摄像头捕捉道路图像，通过雷达感知周围物体的距离和速度，从而全面了解行驶环境。
- 认知模块：对感知到的信息进行分析、理解和推理，这是 AI Agent 的 “大脑”。认知模块通常基于机器学习、深度学习等人工智能算法，利用感知模块提供的数据，结合已有的知识和经验，进行决策和规划。在智能客服中，认知模块
会对用户的提问进行语义分析，理解用户的意图，并从知识库中检索相关信息，生成回答策略。
- 行动模块：根据认知模块的决策结果，执行相应的行动。行动模块可以控制硬件设备（如机器人的机械臂、汽车的发动机等），也可以通过软件接口与其他系统进行交互（如发送邮件、调用 API 等）。在工业生产中，AI Agent 控制机器人的行动模块，完成零件的抓取、组装等任务；在办公自动化场景中，AI Agent 通过行动模块调用邮件客户端，自动发送邮件。
- 记忆模块：用于存储 AI Agent 在运行过程中产生的信息，包括历史感知数据、决策过程和执行结果等。记忆模块可以帮助 AI Agent 更好地理解当前的情况，避免重复犯错，同时也为学习和优化提供数据支持。例如，在智能推荐系统中，记忆模块记录用户的浏览历史和购买行为，以便为用户提供更个性化的推荐。
工作流程：AI Agent 的工作流程可以概括为一个 “感知 – 认知 – 行动” 的循环过程：
- 感知阶段：AI Agent 通过感知模块获取环境信息，对周围的世界进行 “观察”。这些信息被收集并传递给认知模块，作为后续决策的依据。例如，智能家居 AI Agent 通过各种传感器感知室内温度、湿度、光照等环境参数。
- 认知阶段：认知模块接收感知信息后，对其进行深入分析和理解。运用机器学习算法、知识图谱等技术，对信息进行处理和推理，判断当前的情况，识别问题或目标，并制定相应的行动策略。比如，当智能客服 AI Agent 接收到用户的问题后，认知模块会分析问题的语义，判断用户的需求，然后从知识库中寻找合适的答案或解决方案。
- 行动阶段：行动模块根据认知模块制定的策略，执行具体的行动。这些行动会对环境产生影响，改变环境的状态。例如，在自动驾驶中，AI Agent 的行动模块根据认知模块的决策，控制汽车的方向盘、油门和刹车，实现车辆的行驶和避让操作。
- 反馈与学习阶段：AI Agent 在执行行动后，会通过感知模块获取行动的结果和环境的反馈信息。根据这些反馈，AI Agent 可以评估自己的决策和行动是否达到了预期目标，如果没有达到，会分析原因并进行调整和改进。同时，AI Agent 会将新的经验和知识存储到记忆模块中，用于未来的决策和学习。例如，在智能投资中，AI Agent 会根据投资结果和市场变化，调整投资策略，并学习新的市场规律和投资技巧。
四、MCP、Function Calling 与 AI Agent 的关系剖析
（一）MCP 与 Function Calling 的区别与联系
MCP 和 Function Calling 都是实现 AI 模型与外部系统交互的关键技术，但它们在多个方面存在差异，同时也有着紧密的联系 。
- 本质不同：Function Calling 本质上是大模型自身的一种能力，允许模型根据用户的自然语言输入，自主决定调用哪些外部函数，并生成格式化的函数调用指令 。它强调的是模型对外部函数的调用能力，是模型功能的一种扩展。而 MCP 是一种开放的标准协议，旨在为 AI 模型与外部数据源或工具之间建立起统一的通信接口，实现 AI 系统与外部世界的标准化连接 。它关注的是整个 AI 生态系统中不同组件之间的交互规范。
- 目的不同：Function Calling 的主要目的是让大模型能够调用预定义的函数，执行特定的任务，以获取实时信息、执行计算或与外部系统交互，从而增强大模型的能力 。MCP 的目的是标准化 AI Agent 与外部世界的连接，实现互操作性，促进 AI 生态系统的发展，使得不同的 AI 应用和外部服务能够基于统一的标准进行交互和集成 。
- 范围不同：Function Calling 通常局限于特定的模型或平台，不同的大模型提供商可能有不同的实现方式和格式要求，缺乏跨模型的一致性 。而 MCP 旨在成为跨平台、跨模型的通用标准，适用于各种类型的 AI 模型和外部服务，具有更广泛的适用性和通用性 。
- 侧重点不同：Function Calling 侧重于模型自身对外部函数的识别、选择和调用，以及如何将函数执行结果整合到模型的输出中，以提供更准确和有用的回答 。MCP 则更侧重于标准化交互过程，包括对可用函数或服务的描述、调用方式、数据格式、认证机制、请求模板等，以及如何管理上下文和实现动态意图理解 。
- 灵活性 / 开放性不同：Function Calling 的灵活性相对受限，其可调用的函数通常由开发者预先定义，并且依赖于特定的平台或框架，在不同环境中的通用性较差 。而 MCP 更加开放和灵活，开发者可以根据实际需求自由地开发符合 MCP 标准的服务，并且 MCP 支持各种数据格式和交互场景，可用于各种服务和 AI Agent 的集成 。
- 联系紧密：Function Calling 可视为 MCP 生态下的一种具体功能实现形式，尤其是在工具调用这一概念上，两者高度相似 。当 LLM 发起 Function Calling 后，这个调用最终需要外部系统执行，而 MCP 正是提供了一个通用的协议框架来调用外部系统执行这个 Function Calling 。可以说，MCP 为 Function Calling 提供了标准化的执行框架和通信规范，使得 Function Calling 能够在更广泛的场景中得到应用 。
（二）MCP、Function Calling 在 AI Agent 中的协作
在 AI Agent 的运行过程中，MCP 和 Function Calling 发挥着各自独特的作用，并且相互协作，共同完成复杂的任务 。
- AI Agent 利用 MCP 获取上下文信息和调用服务：AI Agent 通过 MCP 协议，可以轻松地从各种数据源（如数据库、文件系统、API 等）中获取上下文信息，这些信息为 AI Agent 的决策和行动提供了丰富的背景知识 。同时，AI Agent 可以根据 MCP 协议调用各种外部服务，如调用邮件服务发送邮件、调用地图服务获取路线信息等，实现任务的自动化执行 。例如，在智能办公场景中，AI Agent 可以通过 MCP 协议从企业数据库中获取员工信息和项目数据，为制定工作计划提供依据；还可以调用日历服务安排会议，调用文件处理服务生成报告等 。
- AI Agent 利用 Function Calling 执行具体函数操作：当 AI Agent 在处理任务时，遇到需要执行特定函数的情况，会利用 Function Calling 能力。根据用户的自然语言输入或自身的决策，AI Agent 中的 LLM 判断需要调用的函数，并生成相应的函数调用指令 。这些指令包含函数名称和参数，通过 Function Calling 机制传递给外部系统执行 。例如，在数据分析场景中，用户要求 AI Agent 计算一组数据的平均值，AI Agent 中的 LLM 会识别出需要调用数学计算函数，生成函数调用指令，然后通过 Function Calling 调用相应的数学库函数进行计算，最后将计算结果返回并整合到回答中 。
- MCP 与 Function Calling 的协作流程：在实际应用中，MCP 和 Function Calling 的协作通常遵循以下流程：用户向 AI Agent 提出请求，AI Agent 中的 LLM 首先对请求进行解析，判断是否需要调用外部工具或函数 。如果需要，LLM 会根据 Function Calling 机制生成函数调用指令 。然后，AI Agent 通过 MCP 协议将函数调用指令发送给相应的 MCP Server，MCP Server 接收到请求后，执行具体的函数操作，并将结果返回给 AI Agent 。AI Agent 再将函数执行结果反馈给 LLM，LLM 结合结果生成最终的回答或完成任务 。例如，用户询问 “明天上海到北京的航班信息”，AI Agent 中的 LLM 通过 Function Calling 生成调用航班查询函数的指令，然后通过 MCP 协议将指令发送给航班查询服务的 MCP Server，MCP Server 调用航班查询 API 获取航班信息并返回，LLM 根据返回的信息生成准确的回答告知用户 。
（三）三者协同案例分析
为了更直观地理解 MCP、Function Calling 和 AI Agent 的协同工作，我们来看几个实际案例 。
- 知乎 AI 讨论总结案例：当用户提问 “帮我总结知乎上关于 AI 的最新讨论” 时，AI Agent 开始工作。首先，AI Agent 中的 LLM 解析用户需求，通过 Function Calling 检测平台类型，确定是知乎平台 。Function Call 返回 “知乎” 后，LLM 根据 MCP 协议向爬虫服务的 MCP Server 请求抓取知乎上关于 AI 的最新讨论内容 。MCP Server 接收到请求后，执行网页抓取操作，并将抓取到的数据返回给 AI Agent 。最后，LLM 对返回的数据进行分析和总结，生成摘要报告并返回给用户 。在这个案例中，Function Calling 帮助 AI Agent 确定了需要操作的平台，MCP 则实现了与爬虫服务的交互，获取了关键数据，AI Agent 通过整合这些能力，完成了复杂的信息总结任务 。
- 自动化客服场景：在自动化客服场景中，当用户咨询产品信息时，AI Agent 首先通过 MCP 协议从产品数据库中获取相关产品的详细信息，为回答用户问题提供基础 。如果用户的问题涉及到一些特定的计算或操作，如查询产品价格折扣、计算运费等，AI Agent 中的 LLM 会利用 Function Calling 调用相应的函数进行处理 。例如，调用价格计算函数根据用户购买数量和促销活动计算最终价格 。然后，AI Agent 将处理结果结合产品信息，生成准确、详细的回答反馈给用户 。通过 MCP 和 Function Calling 的协同，AI Agent 能够快速、准确地回答用户的各种问题，提供高效的客服服务 。
- 智能投资场景：假设用户希望 AI Agent 为其制定一个投资计划 。AI Agent 通过 MCP 协议从金融数据库中获取市场行情、股票数据、基金信息等大量的上下文信息 。在制定投资计划的过程中，如果需要进行一些复杂的计算，如风险评估、收益预测等，AI Agent 中的 LLM 会运用 Function Calling 调用专业的金融计算函数或模型 。比如，调用风险评估函数对不同投资组合的风险进行量化评估 。最后，AI Agent 根据获取的信息和计算结果，综合考虑用户的风险承受能力、投资目标等因素，制定出个性化的投资计划并推荐给用户 。在这个场景中，MCP 和 Function Calling 为 AI Agent 提供了丰富的数据支持和强大的计算能力，使其能够完成复杂的投资决策任务 。
五、如何选择合适的技术方案
在实际应用中，选择合适的技术方案至关重要。以下是一些参考因素：
- 任务复杂度：如果任务简单且对实时性要求较高，例如实时查询天气、进行简单数学计算等，Function Calling 是一个不错的选择，它能够快速响应，满足低延迟的需求 。对于复杂的数据整合任务，如跨平台数据采集、企业内部多系统数据交互等，MCP Server 更为合适，其模块化设计和对复杂异步任务的支持，能够有效处理多源数据 。当任务需要自主决策和多步执行，如自动化客服、智能项目管理等，Agent 凭借其强大的自主决策和任务规划能力，可以更好地完成端到端的复杂任务 。
- 部署灵活性：Function Call 通常需与模型服务绑定，部署相对简单，适合小型项目或对模型依赖紧密的场景 。MCP Server 可独立扩展，能方便地与不同的 AI 模型集成，适用于企业级应用，尤其是需要整合多种外部服务的场景 。Agent 需要集成多种模块，包括推理框架、状态管理等，适合大型复杂系统，能够充分发挥其自主决策和协作能力 。
- 协议标准化需求：Function Call 没有强制的协议标准，实现方式因平台而异，在一些对协议标准化要求不高、追求快速实现和灵活性的场景中具有优势 。MCP Server 严格遵循 Model Context Protocol 标准，便于跨团队协作和系统集成，在需要不同团队协同开发、系统间互操作性要求高的场景下表现出色 。Agent 依赖于底层工具的协议规范，在选择时需要综合考虑其使用的各种工具和服务的协议兼容性 。
六、总结与展望
（一）三者关系回顾
MCP 作为一种开放标准协议，为 AI 系统与外部数据源及工具之间搭建了标准化连接的桥梁，使得 AI Agent 能够以统一的方式获取上下文信息和调用各类服务 。Function Calling 则赋予了大语言模型调用外部函数的能力，让模型能够执行特定的任务，获取实时信息或与外部系统交互 。AI Agent 作为具备自主决策能力的智能实体，能够感知环境、规划任务，并通过调用 MCP 提供的服务和 Function Calling 执行具体函数操作，来完成复杂的目标 。它们之间相互协作，共同推动了 AI 技术在各个领域的应用和发展 。
（二）未来发展趋势展望
随着人工智能技术的不断进步，MCP、Function Calling 和 AI Agent 有望在以下几个方面取得更大的发展：
- 技术融合与创新：三者将进一步深度融合，形成更加智能、高效的 AI 解决方案 。例如，MCP 可能会进一步优化与 Function Calling 的集成，为 AI Agent 提供更强大、更灵活的工具调用能力；AI Agent 也可能会借助 MCP 和 Function Calling，实现更加复杂的任务自动化和智能决策 。
- 应用场景拓展：在智能办公、医疗、金融、教育等领域，它们的应用将更加广泛和深入 。在智能办公中，AI Agent 可以通过 MCP 连接各种办公软件和工具，利用 Function Calling 调用特定功能，自动完成文档处理、数据分析等工作；在医疗领域，AI Agent 可以通过 MCP 获取患者的病历、检查报告等数据，利用 Function Calling 调用医疗诊断模型，为医生提供辅助诊断建议 。
- 生态系统完善：MCP 有望推动形成一个更加开放、协作的 AI 生态系统，吸引更多的开发者和服务提供商参与其中 。各种符合 MCP 标准的服务和工具将不断涌现，为 AI Agent 的开发和应用提供更加丰富的资源；同时，Function Calling 也可能会在不同的模型和平台之间实现更好的兼容性和通用性 。
- 性能提升与优化：随着技术的发展，它们的性能将不断提升，包括处理速度、准确性、稳定性等方面 。AI Agent 的决策能力和任务执行效率将得到进一步提高，MCP 的连接速度和数据传输效率将不断优化，Function Calling 的调用准确性和响应速度也将不断提升 。
MCP、Function Calling 和 AI Agent 是人工智能领域中极具潜力的技术，它们之间的关系紧密且相互促进 。相信在未来，它们将继续推动人工智能技术的发展，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新 。作为技术爱好者和开发者，我们应密切关注它们的发展动态，积极探索它们在不同领域的应用，共同推动人工智能技术的进步 。
原文链接：https://blog.csdn.net/fhkk55/article/details/147542663?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522d174d2df71c2e48b52f42a3573e3eba0%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=d174d2df71c2e48b52f42a3573e3eba0&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-1-147542663-null-null.nonecase&utm_term=AI+AIAgent
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