一文了解Function Calling、MCP、Agent联系与区别
🤖 Function Calling、MCP、Agent：AI时代的“打工人”分工图谱
发布于：2025年10月9日
关键词：Function Calling、MCP、Agent、大模型、AI应用、RAG
你有没有想过：
为什么 AI 能查天气、订机票、写周报？
它真的“会”这些事吗？还是背后有人“替它干活”？
其实，大模型本身就像一个超级学霸——知识渊博、文采飞扬，但不会动手做事。
要想让它“落地干活”，就得靠三个“帮手”：
👉 Function Calling
👉 MCP
👉 Agent
这三个词听起来高大上，其实本质上都是在解决同一个问题：
如何让大模型“连接世界”，而不仅仅是“嘴炮”？
但它们的“工作方式”和“职位高低”完全不同。
今天我们就用公司打工人的比喻 + 真实例子，一口气讲清楚它们的共性与区别。
一、先看共性：它们都是“桥梁”
| 概念 | 本质 | 共同目标 |
|---|---|---|
| Function Calling | 让模型调用外部函数 | 把大模型的“想法”变成“行动” |
| MCP | 统一管理外部工具 | 让模型能安全、规范地使用工具 |
| Agent | 让模型自主决策 + 执行 | 实现“AI自动完成任务” |
✅ 一句话总结共性：
它们都是连接大模型与外部世界的“中间人”，让 AI 从“聊天”走向“做事”。
二、用一个例子贯穿全文：帮你订一张明天的机票
假设你说：
“帮我订一张明天北京飞上海的机票，越便宜越好。”
我们来看看这三者分别怎么工作。
三、角色1：Function Calling —— “执行专员”
🧑💼 职位：一线执行员工
🎯 特点：听指令，做动作
Function Calling 就像一个听话的执行专员。
你给它一个明确指令，它就去调用某个函数（API）完成任务。
🔄 工作流程：
- 你输入：“订机票”
- 模型理解意图 → 生成一个函数调用请求
- 系统调用
search_flight(origin="北京", dest="上海", date="2025-10-10") - 返回结果 → 模型再组织语言回复你
📝 代码示意（伪代码）：
{"function": "search_flight","arguments": {"origin": "北京","dest": "上海","date": "2025-10-10"}
}✅ 优点：
- 简单直接，适合固定任务
- 开发成本低
❌ 缺点：
- 只能“单步执行”
- 不能自主决策（比如比价、选航班）
🌰 类比：
你让助理查一下航班，他查完就回来了，不会自己决定买哪张。
四、角色2：MCP（Model Context Protocol）—— “工具管理员”
🧑💼 职位：IT部门工具管理员
🎯 特点：统一管理，安全可控
你可能会问：
“模型怎么知道有哪些函数可用？参数怎么写？权限怎么管？”
这就轮到 MCP 上场了。
MCP 不是一个“执行者”，而是一个工具接入规范，就像公司 IT 部门制定的“软件使用手册”。
🧩 MCP 的核心作用：
- 注册工具：把
search_flight、book_ticket等函数注册到系统 - 定义接口：说明每个函数需要什么参数、返回什么
- 权限控制：谁可以调用？调用频率？
- 统一接入：让不同模型（GPT、通义、GLM）都能用同一套工具
🌰 例子：
MCP 定义了一个标准格式：
name: search_flight
description: 查询航班信息
parameters:origin: stringdest: stringdate: string
returns:list of flights with price, time, airline这样，任何支持 MCP 的模型都能“看懂”这个工具，无需重新开发。
✅ 优点：
- 工具标准化，避免重复开发
- 安全可控，防止乱调 API
- 支持多模型、多系统互通
🌰 类比：
IT 部门统一管理所有软件账号，员工按规范申请使用，而不是自己随便下载。
五、角色3：Agent —— “项目经理”
🧑💼 职位：能独立干活的项目经理
🎯 特点：能思考、能规划、能执行、能反思
如果 Function Calling 是“执行专员”，MCP 是“工具管理员”，那 Agent 就是“项目经理”——他不仅能下命令，还能自己做决策。
🔄 Agent 的工作流程（以订机票为例）：
- 理解目标：“订一张便宜的北京→上海机票”
- 规划步骤：
- Step 1: 查航班
- Step 2: 比较价格和时间
- Step 3: 选择最优航班
- Step 4: 调用订票函数
- Step 5: 确认订单
- 调用工具：通过 Function Calling（可能基于 MCP 注册的工具）
- 执行 + 反馈：如果订票失败，自动重试或换航班
🌟 关键能力：
- 规划（Planning）：拆解任务
- 记忆（Memory）：记住已查过的航班
- 工具使用（Tool Use）：调用 search_flight、book_ticket
- 反思（Reflection）：失败后调整策略
✅ 优点：
- 能完成复杂、多步任务
- 更接近“自主 AI”
❌ 缺点：
- 开发复杂
- 可能出错（比如订错时间）
🌰 类比：
项目经理接到任务后，自己安排调研、比价、下单，全程跟进，直到完成。
六、三者关系：谁依赖谁？
我们可以用一个组织架构图来总结：
Agent（项目经理）↓调用 → Function Calling（执行专员）↓依赖 → MCP（工具管理员）↓外部 API（如航班系统）- Agent 可以使用 Function Calling 来执行动作
- Function Calling 的工具可能通过 MCP 注册和管理
- MCP 为整个系统提供工具标准化支持
✅ 一句话总结关系：
MCP 是“制度”，Function Calling 是“操作”，Agent 是“大脑”。
七、对比表格：一目了然
| 特性 | Function Calling | MCP | Agent |
|---|---|---|---|
| 角色 | 执行者 | 管理者 | 决策者 |
| 是否主动 | ❌ 被动调用 | ❌ 静态规范 | ✅ 主动规划 |
| 是否能多步 | ❌ 单步 | ❌ 不执行 | ✅ 多步 |
| 是否需要模型参与 | ✅ 是 | ❌ 否（系统层） | ✅ 是 |
| 典型场景 | 查天气、翻译 | 工具平台、企业系统 | 自动客服、AI助手 |
| 类比 | 执行专员 | IT管理员 | 项目经理 |
八、实际应用场景
| 场景 | 用谁？ | 说明 |
|---|---|---|
| 用户问：“今天天气？” | ✅ Function Calling | 直接调用 get_weather() |
| 公司有100个API要接入 | ✅ MCP | 统一注册、权限管理 |
| “帮我写周报，数据从数据库取” | ✅ Agent | 查数据 → 写报告 → 发邮件 |
| 智能音箱控制家电 | ✅ Function Calling + MCP | 语音指令 → 调用家电API |
九、结语：从“聊天”到“做事”的进化
- 没有 Function Calling：AI 只能“说”，不能“做”
- 没有 MCP：工具杂乱，难以管理
- 没有 Agent：AI 只能“响应”，不能“主动”
未来，这三者将越来越紧密地结合：
MCP 提供工具标准，Function Calling 实现调用，Agent 实现自主智能
它们共同推动 AI 从“聊天机器人”走向“数字员工”。
📚 延伸阅读
- OpenAI Function Calling 文档
- MCP 官方 GitHub（示例）
- LangChain Agents 教程
- 《AI Agents：The Next Frontier of AI》