Function Call是同步的,调用函数后程序会一直等待函数执行完返回结果,才继续执行后续代码;而MCP协议是异步的,发送请求后程序不会等待结果,会继续执行其他代码,等结果出来再处理。 2、执行方式 Function Call就像你在餐厅点菜,得等菜做好才能接着干别的;MCP协议就像网上购物,下单后可以去做其他事情,等东西到了再处理。 3
Function Call是同步的,调用函数后程序会一直等待函数执行完返回结果,才继续执行后续代码;而MCP协议是异步的,发送请求后程序不会等待结果,会继续执行其他代码,等结果出来再处理。 2、执行方式 Function Call就像你在餐厅点菜,得等菜做好才能接着干别的;MCP协议就像网上购物,下单后可以去做其他事情,等东西到了再处理。
LLMs的函数调用和MCP 在MCP 成为主流(或像现在这样流行)之前,大多数 AI 工作流都依赖于传统的函数调用。 现在,MCP(模型上下文协议)正在为开发人员构建代理程序构建工具访问和编排的方式发生转变。 这是一个解释函数调用和MCP的图示:让我们深入了解一下!什么是函数调用(Function Call)?
MCP 的全称是Model Context Protocol,也就是模型上下文协议,是由Claude的母公司Anthropic于24年低开源发布的,MCP就是AI大模型的标准化工具箱,可以把它想象成 AI 大模型和外部数据、工具之间沟通的 “通用语言” 或者 “万能插座”,大模型可以利用这些工具与外界互动,获取信息并且完成具体任务。 MCP可以代替人类访问并...
Function Call:瑞士军刀 直接扩展模型能力 的机制 允许模型生成请求参数 并整合结果 与模型绑定部署 ,紧密集成 像瑞士军刀,小巧多功能 ,随身携带 Agent:智能工人 具备自主决策能力 的AI实体 能感知环境、规划任务 并执行 可调用各种工具 (包括MCP/Function Call) ...
所以，你会发现，OpenAI只是首先提出了function call概念，至于怎么实现的，还是要各家自己来做。而MCP直接开放了协议，希望把这种各自为政的function call统一到一起，成为一个标准。我们来举个例子，function call好比家里的电器遥控器，每个遥控器都得单独编接口才能控制相应电器。比如想让AI查询天气，就得跟第三方...
MCP是开源协议,能让所有AI厂商、AI工具都将MCP集成到自己的客户端中,从而扩大MCP的可用面。毕竟只有用的人越多,协议才能不断发展,不断变得更好。 2. 了解function call 在MCP没有出来之前,我们的AI Agent开发如果想调用外部工具需要针对不同的AI大模型SDK编写不同的代码,其中最为常用的是openai提供的function cal...
Function Calling[1] 和 Model Context Protocol[2](模型上下文协议,MCP)是实现这种让 LLM 与外部系统进行交互的两种关键技术概念。然而二者在概念上有所重叠,很多人并不能讲出两种概念的区别与联系。 Function Calling 外部系统通常会以函数(function)的形式进行封装,LLM 通过函数调用(function calling)可以实现与外部...
为此,一系列关键技术和理念应运而生,如AI Agent、检索增强生成(RAG)、函数调用(Function Calling)以及模型上下文协议(MCP)。本文将深入浅出地解析这些核心概念的原理、它们之间的紧密联系与区别,并通过图文并茂的方式和代码示例,帮助读者全面理解这一激动人心的技术图景。
换句话说，MCP就像一个“中间人”，它本身并不具备任何特殊能力，只是把AI的指令翻译成电脑能够理解的语言，然后指挥电脑去完成任务。这个真相，让很多人大跌眼镜。真相大白后，事态看似平息了下来，但新的问题又接踵而至。如果MCP只是命令行调用，那它的价值何在？它与传统的Function Call又有什么区别？更重要的是，...