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在现代 AI 系统中，语言模型不仅可以生成文本，还可以直接调用外部功能或服务。这种机制被称为 Function Calling。Function Calling 的原理、工作流程是什么？与 MCP（模型上下文协议）的区别又是什么呢？
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在阅读正文前，可以先思考几个问题：
- Function Calling 与传统 API 调用有何不同？
- 它的工作原理和执行流程是什么？
- 与 MCP 相比，它适合哪些场景？
1. 什么是 Function Calling
Function Calling 是指语言模型在生成文本的过程中，能够识别并触发外部函数或服务调用的能力。它将自然语言请求和结构化功能接口连接起来，让模型不仅能“说”，还能“做”。
Function Calling的流程可以简单看作：
- 用户输入问题或指令 → 模型生成文本或调用指令 → 执行对应函数 → 返回结构化结果 → 模型整合结果生成最终输出。
例如，当用户询问“当前的天气如何？”时，模型可以生成一个调用天气 API 的函数调用，而不是直接生成文本描述天气，从而获得实时、准确的结果。
2. Function Calling 的原理和工作流程
Function Calling 的核心在于模型对函数接口的理解和选择。基本流程如下：
- 函数定义
开发者将可用的函数或服务注册给模型，包括函数名称、参数、输入类型和输出类型。 - 输入解析
模型接收用户请求，理解意图，并判断是否需要调用外部函数。 - 生成函数调用
模型根据请求生成结构化的函数调用信息（如 JSON 格式），指定函数名称和参数。 - 执行函数
系统接收到函数调用后，执行对应函数，获取输出结果。 - 整合输出
模型将函数返回的结果整合到最终响应中，返回给用户或进一步处理。 
这种机制允许语言模型不仅处理自然语言，还能直接与外部系统交互，形成闭环的智能操作流程。
3. Function Calling 与 MCP 的区别
Function Calling 和 模型上下文协议（MCP） 都涉及模型与外部功能交互，但侧重点不同：
| 特性 | Function Calling | MCP |
|---|---|---|
| 目标 | 语言模型直接调用具体函数 | 标准化代理调用工具/服务接口 |
| 接口方式 | 模型生成调用指令 → 系统执行函数 | 代理通过结构化协议请求工具功能 |
| 状态管理 | 一般无状态，每次请求单独执行 | 可以支持有状态、多轮任务交互 |
| 灵活性 | 面向函数级别的即时调用 | 面向工具级别的长期集成和生态构建 |
简而言之，Function Calling 更像是“模型内部的即时函数调用”，而 MCP 是“代理与外部工具的标准化接口”，两者可以结合使用：代理通过 MCP 集成工具，内部语言模型通过 Function Calling 调用具体函数，实现更智能的操作。
4. Function Calling 的使用场景
Function Calling 在实际应用中非常广泛，比如：
- 实时数据查询
调用天气、股票、交通等 API 获取最新数据。 - 数据库操作
根据自然语言查询数据库，返回结构化结果。 - 系统控制
通过语言指令控制智能家居设备或机器人。 - 自动化工作流
将模型生成的任务直接映射到函数或服务，实现任务闭环。 - 复杂计算
将数学、统计或逻辑计算委托给外部函数，提高准确性和效率。
最后，我们来看一下文章开头提出的三个问题：
- Function Calling 与传统 API 调用有何不同？
Function Calling是大模型主动调用外部预定义函数，而API调用是程序内部行为，与外部大模型无关。
- 它的工作原理和执行流程是什么？
Function Calling通过模型生成函数调用请求，系统执行函数并返回结果，模型基于结果生成后续的对话。
- 与 MCP 相比，它适合哪些场景？
Function Calling 擅长处理“单步、即时、明确”的任务，而 MCP 更适合“长期、多轮、状态化”的工具或代理集成场景。
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参考链接
https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts/ai-services/chat-completion/function-calling/?pivots=programming-language-csharp
https://mp.weixin.qq.com/s/vDkziMszkT6rSPSHUtawGA?clicktime=1755676580&enterid=1755676580&scene=126&sessionid=1755676575&subscene=91