大模型进阶：掌握Function Calling和MCP，解锁AI生产力（收藏版）

本文深入探讨了Function Calling技术如何帮助大模型获取实时信息、执行任务以及MCP协议在大模型与外部交互中的关键作用。文章阐述了从提示工程到RAG再到Function Calling和MCP的技术演进路径强调了这些技术如何使大模型从信息工具转变为生产工具。同时文章还分析了Function Calling的工作原理、流程和特点以及其在大模型应用中的常见场景。最后文章展望了大模型技术的新方向如大模型编辑技术并强调了深入学习和实践大模型的重要性。“为了让大模型输出超出其范围的或者特定的知识人们发明了多种方法。从提示工程到RAG从Function Calling到MCP莫不如是。”老生常谈的两个问题应读者要求谈一下Function Calling。为了理解Function Calling理顺知识脉络向前不得不提到提示工程向后不得不提到MCP。技术演进的推动力是应用需求对大模型而言不能满足人们需求关键问题有二大模型存在知识更新问题大模型在训练完成后其知识也已固化无法更新。因此通过提示工程及RAG技术本质上也是提示工程的一种把新知识输入到大模型中。但这还远远不够比如获取实时信息例如天气、数据检索等、执行相关任务例如发送邮件、自动化任务等因此又提出了Function Calling技术通过程序调用的方式让大模型自动获取外部的知识并关联进一步的动作在此过程中又遇到了第二个问题二是大模型与外部交互或者说任务执行问题。这个问题是构建智能体Agent的关键问题因为只有能作用于外部环境的实体才可称之为智能体才能让大模型从一个只会聊天工具进化成为一个提高生产力的工具。注根据《人工智能现代方法第4版》的定义任何通过传感器(sensor)感知环境(environment)并通过执行器(actuator)作用于该环境的事物都可以被视为智能体(agent)。大模型想要有更强的能力就需要有效、安全地与外界进行互动解决上述两个关键问题。我们知道工具可以分为三个层级信息工具、辅助工具、生产工具。解决上述两个问题是大模型从信息工具到辅助工具再到生产工具转变的关键所在。这个过程中就又引出了N×M 问题大模型对外交互存在N×M 问题其中N代表大型语言模型M代表工具。在N方面有许多大模型在M方面有无数的外部对接工具。每个大型模型提供商都有自己的协议来连接外部工具使得潜在的集成点无穷无尽。综上我们可以看到从提示工程到RAG、从Function Calling到MCP在大模型应用落地的道路上人们一直通过创新技术应用修补大模型的先天缺陷发挥大模型的功能优势赋能产业和应用。为方便讨论Function Calling和MCP的功能这里有必要对大模型应用的架构进行清晰描述。我们所说的大模型应用一般可以分为三层基础设施层、模型层和应用层。应用层和模型层之间的信息交互方式只有一种那就是Prompt。我们所说的RAG技术、Function Calling技术、MCP协议等都指的是应用层与外部数据库或工具之间的信息交互。注对于Function Calling技术而言为了让大模型支持函数识别功能因此对大模型参数进行了微调。Function Calling函数调用含义函数调用Function Calling也称为工具使用或API调用是一种特定大模型提供的一种机制使模型能够主动生成结构化输出以调用外部系统中预定义的函数或 API。通过函数调用技术与外部系统、API和工具进行交互可靠地实现大模型连接和使用外部工具的能力。通过向大模型提供一组函数或工具以及它们的描述和使用说明模型可以智能地通过训练阶段的微调实现选择和调用适当的函数来完成给定的任务。注这里所说的“模型可以智能地选择和调用适当的函数”“智能”的能力来自于基础大模型训练过程中的“微调”。也就是说只有专门针对“Function Calling”微调过的大模型才会有此功能而且每家大模型厂商都有不同的微调技术方式。例如像GPT、DeepSeek这样的大模型已经过微调可以检测何时需要调用函数然后输出包含参数的JSON来调用该函数。工作原理和流程为了更加直观地展示Function Calling的工作过程简要绘制了一个流程框图如下。其主要工作步骤第①步Agent 程序是我们开发的 AI 程序在程序中会预先向大模型注册外部函数接口一般不超过 20 个。当然不同的大模型实现方式有所区别例如DeepSeek是在发起请求第②步时直接将可能用到的函数列表直接发送给大模型。第②步用户使用自然语言Prompt发起请求Agent 接收到请求。第③步Agent 程序将用户请求Prompt提交给大模型大模型解析语义并根据第①步注册的函数信息评估是否需要调用外部函数Functions。第④步模型如果判断需要调用函数则生成包含函数 ID 和输入参数的调用指令并返回给 Agent 程序。第⑤步Agent 程序接收到模型返回的调用指令后执行对工具函数的调用。第⑥步工具函数执行后将结果返回给 Agent 程序。第⑦步Agent 程序将函数返回的结果和自定义提示词一起作为Prompt发送给大模型。第⑧步大模型结合函数返回的数据与上一轮上下文生成最终结果并返回给 Agent 。第⑨步Agent 程序将结果输出呈现给终端用户。通过其工作过程可知虽然Function Calling功能是大模型支持的功能但是函数功能实现需由Agent提供大模型本身不执行具体函数。也就是说外部与大模型的交互接口依然是提示词Prompt。函数调用的代码实现很简单可以参考支持Function Calling功能的大模型官方文档例如Deepseek的官方文档地址如下# https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/function_calling功能特点实时反馈模型生成的函数调用指令由 Agent 程序执行后再次反馈给模型使模型生成实时和精准的回应。实现灵活没有严格的标准通信协议要求通信格式取决于具体模型厂商。但是对于不同的厂商的大模型Agent需要逐个适配。常用场景函数调用能够使大模型与外部工具和API进行交互将其功能扩展到基于文本的响应之外以下是一些需要在LLM中调用函数的任务示例聊天机器人函数调用可用于创建复杂的会话代理或聊天机器人通过调用外部API或外部知识库并提供更相关和更有用的响应来回答复杂的问题。自然语言理解它可以将自然语言转换为结构化JSON数据从文本中提取结构化数据并执行命名实体识别、情感分析和关键字提取等任务。数学问题解决函数调用可用于定义自定义函数以解决需要多个步骤和不同类型的高级计算的复杂数学问题。API集成它可用于将LLM与外部API有效集成以获取数据或根据输入执行操作。这可能有助于构建QA系统或创意助手。信息提取函数调用可有效地用于从给定输入中提取特定信息例如从文章中检索相关新闻故事或参考文献。电子邮件发送LLM可以使用函数调用来生成用于执行电子邮件发送任务的结构化响应例如JSON对象而不是生成基于文本的响应。数据检索函数调用可用于检索实时数据或当前事件、个人信息如日历约会、电子邮件或待办事项列表项或业务信息如销售数据、客户信息或支持查询。任务自动化函数调用可用于通过定义模型可用于扩展其功能和知识的自定义函数来自动化任务例如对数据进行操作以及对存储在其他地方的信息进行更改或更新。从Function Calling到MCPFunction Calling和MCP的区别与联系Function Calling依赖大模型的是否具备函数调用功能而MCP是一种标准通用协议可以说是Function Calling功能的升级版。但是无论大模型是否支持Function Calling功能MCP协议均能使用。具体而言Function Calling和MCP之间的区别主要有1交互模式不同MCP支持交互式、持续性的上下文管理AI 可以与外部资源多轮互动。Function Calling简单的请求-响应模式单次调用执行特定任务无交互延续性。2功能定位不同MCP开放的标准协议定义通用通信架构和数据格式类似于 USB 标准。Function Calling特定模型厂商提供的扩展能力。3通信协议标准化要求不同MCP严格遵守 JSON-RPC 2.0具备高度标准化和互操作性。Function Calling无统一标准协议依赖具体模型厂商实现。4生态开放程度不同MCP生态开放社区共建为主任意开发者或服务商可自由接入。Function Calling生态相对封闭依赖特定模型厂商支持。大模型技术演进关于现状自从ChatGPT诞生以来大模型技术迭代非常迅速从提示词工程Prompt Engineering、思维链CoT到检索增强生成技术RAG从Function Calling到MCP协议再到A2A协议各种技术层出不穷应用场景越来越广作为使用者无论大模型外围技术如何变换多端要紧紧抓住的是技术背后的实质。这些技术的共同点有均在应用层Application/Agent实现并未改变大模型本身的功能除Function Calling有微调外。这些技术出现主要源于大模型的原生功能不足例如知识更新问题。当一项技术被证明确实有用就会快速的被大模型集成到自身内部变成为大模型原生能力不再需要外围程序的支撑。例如从思维链到推理模型从MCP协议到大模型原生支持工程。因此我们对于这些技术无需过多焦虑新技术出现后广大自媒体往往会贩卖焦虑新技术必须要经过市场的检验才能投入生产环境使用。关于新技术新方向到目前为止这些技术还都是大模型本身之外的外围技术应用程序与大模型交互的方式Prompt仍没有改变这是由Transformer架构决定的。大模型的知识的训练后固化问题仍没有得到彻底解决。那么有没有其他扩展大模型能力的技术不是通过应用程序补丁的方式进行实现而是可以直接修改大模型的参数简洁高效的实现大模型能力扩展呢我想会有的而且这样的技术会在不久的将来就会发展起来。比如大模型编辑技术。相信在不久的将来大模型会原生集成支持更多的功能接口让应用层开发人员更加方便高效地开发智能体应用。关于大模型学习与实践人工智能大模型不是万能的还有很多不能。当然在人工智能广泛渗透智能时代扑面而来的今天你不去学习、不去了解、不去拥抱、不去应用人工智能这是万万不能的。注以上表述出自南京大学党委书记谭铁牛。在别人钓的鱼中再去钓鱼可能是站在别人的肩膀上但也缺少了跳跃下来自己行走的勇气。不管大模型的技术是否真的好用应用是否能真的带来价值如果没有做到真正弄通搞懂也会是雾里看花人云亦云。因此我们需要真正认识大模型更加深入的掌握大模型。知其然然后知其所以然才可在应用实践中创新赋能。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 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