【愚公系列】《MCP协议与AI Agent开发》004-大模型原理及MCP开发基础（LLM 在应用中的典型接口模式）

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🚀前言

大模型作为服务化能力模块，在实际系统中的应用离不开标准化的接口封装与交互协议设计。从最初的文本补全到支持多轮对话、函数调用，接口形式持续演进，形成了多种通用交互模式。要构建稳定、可控且可扩展的调用链路，需要深入理解 Completion 接口、Chat 接口、流式响应机制、函数调用格式及其与上下文处理策略的关系。

🚀一、LLM 在应用中的典型接口模式

🔎1.两种核心接口模式：Completion 与 Chat

大模型的服务交互主要围绕 Completion 与 Chat 两种接口模式展开。二者虽然共享生成式语言建模的底层机制，但在输入格式、交互结构和适用场景上有明显不同。

Completion 接口
接收一段连续的 Prompt 作为输入，不包含角色结构与消息历史，适用于短文本续写、摘要生成、格式化输出等线性任务。其特点是结构简单、响应迅速，但缺乏对语义上下文的长期保持能力。

Chat 接口
采用多轮消息体结构，显式引入角色标签（如 system、user、assistant），能够完整建模对话历史，适合上下文保持、任务规划、多轮控制等复杂语义场景，也是 MCP 推荐使用的核心模型接口形式。

在工程实现上，DeepSeek 提供了兼容 OpenAI SDK 风格的标准接口，支持统一调用语法、可选流式输出、灵活上下文组织等功能，适用于智能助手、Agent 系统与多模态控制任务的集成部署。

示例：使用 DeepSeek Chat 模型接口

# 安装SDK: pip install openai
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>",base_url="https://api.deepseek.com"
)response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手"},{"role": "user", "content": "请解释一下Transformer结构的核心机制"}],stream=False
)

这种方式体现了 Chat 接口的结构化优势，支持任务指令、上下文语义与用户输入的分离组织，是构建 MCP 上下文调度机制与语义执行流的基础组件。

🔎2.流式响应协议

在传统同步接口中，用户必须等待模型生成完整响应后才能获取结果。但在实时对话、长文本生成等场景中，高延迟会严重影响体验。为此，大模型平台普遍引入流式响应（Streaming Response）协议，允许模型边生成边返回，提升交互流畅性和响应即时性。

流式响应的核心机制是将生成的 Token 按顺序实时推送到客户端，而不是等待全部生成完毕再统一返回。该机制依赖于底层推理引擎的增量生成能力和网络通道的持续连接特性，通常基于 HTTP/1.1 长连接或 WebSocket 协议实现。

用户只需将参数中的 stream 字段设为 True，即可启用流式模式。DeepSeek 平台的 Chat 模型原生支持流式响应协议，结合 OpenAI 兼容 SDK，能在保持语义上下文一致的同时，实现流畅、低延迟的交互体验，尤其适用于 MCP 控制下的工具调用回显、代码补全与长对话生成等高响应敏感场景。

示例：流式响应调用

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>",base_url="https://api.deepseek.com"
)stream = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system", "content": "你是一个专业的中文助手"},{"role": "user", "content": "请分点简述注意力机制的核心思想"}],stream=True  # 开启流式模式
)for chunk in stream:print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)

在此示例中，响应内容随模型推理过程逐步返回，实现边生成边输出，适用于对交互实时性要求较高的智能系统。该机制是构建高性能 MCP 语义管线的重要协议支撑。

🔎3.函数调用

在复杂任务处理中，单纯的自然语言生成已难以满足结构化操作与系统控制需求。为此，主流大模型普遍支持函数调用能力，即在生成过程中识别结构化指令，并以调用外部函数的形式执行操作。这一机制不仅拓展了模型的可操作边界，也构建起大模型与外部系统之间的高效交互通道，是智能助手、工具调用与多 Agent 系统中的关键技术环节。

函数调用的实现依赖于模型对预定义函数描述的理解能力。开发者需提前提供函数名、参数定义及说明文档，模型在推理过程中将任务映射为具体函数调用请求。需要特别注意的是，模型并不直接执行函数，而是生成包含调用意图的结构化响应，由外部系统负责调用并回传结果，再由模型处理输出。这一机制实现了语义控制与函数执行的解耦，为构建结构可控、逻辑清晰的应用系统提供了底层支持。

DeepSeek 平台的 Chat 模型支持标准函数调用能力，通过 OpenAI SDK 兼容接口向模型声明可调用函数列表，即可启用该功能，适用于任务规划、数据查询与信息调度等场景。

示例：函数调用实现

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>",base_url="https://api.deepseek.com"
)response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system", "content": "你是一个函数控制助手"},{"role": "user", "content": "查询今天的天气"}],functions=[{"name": "get_weather","description": "查询指定城市的天气","parameters": {"type": "object","properties": {"city": {"type": "string","description": "城市名称"}},"required": ["city"]}}],function_call="auto"
)print(response.choices[0].message.function_call)

输出结果：

FunctionCall(name='get_weather', arguments='{"city":"北京"}')

此结构化响应表示模型成功识别任务意图，并构造了待执行的函数调用请求。后续系统可按需接入真实天气 API 完成执行并将结果回传给模型，由模型生成最终的用户响应。这一机制为构建 MCP 语义协议下的指令调度系统与插件式任务分解体系提供了关键支撑。