一文读懂AI 智能体中MCP、API与Function Call

引言
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型(LLM)与外部系统交互的需求日益增长。在这一背景下，API、Function Call和MCP(Model Context Protocol)作为关键交互机制，各自扮演着不同的角色。本文将深入探讨这三种技术的概念、特点、应用场景以及在AI Agent中的作用，通过具体例子帮助读者全面理解它们之间的异同。

基本概念与定义

API (Application Programming Interface)

API是一种通用的系统组件通信标准，它定义了软件组件之间交互的规则。API可以用于任何两个系统之间的通信，不特定于AI或AI代理。API在AI系统中主要扮演着"桥梁"的角色，连接AI模型与外部数据源或服务。通过API，AI模型可以访问和利用外部系统的功能和数据，从而增强其能力和应用范围。

Function Call

Function Call是特定于大语言模型(LLM)的机制，允许模型调用外部函数或API。这是LLM与外部世界交互的主要方式，由LLM决定何时调用哪个函数。Function Call最初由OpenAI在2023年6月推出，最初在GPT-3.5和GPT-4模型上实现。它允许模型生成结构化JSON输出，以调用外部系统中预定义的函数或API。

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol是由Anthropic在2024年11月推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP的主要目的是解决当前AI模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的问题。MCP提供了一个标准化的接口，使AI模型能够安全地访问和操作本地及远程数据，为AI应用提供了连接万物的接口。它通过标准化的数据访问接口，大大减少了直接接触敏感数据的环节，降低了数据泄露的风险。

在AI Agent中的作用

API在AI Agent中的作用

API是AI Agent与外部系统交互的基础。通过API，AI Agent可以访问和利用各种外部服务和数据源。例如：

调用天气API获取实时天气信息
调用地图API获取路线规划
调用数据库API查询和更新数据
调用第三方服务API获取特定功能

API为AI Agent提供了与外部世界的连接，使AI Agent能够获取必要的数据和功能支持，从而完成更复杂的任务。

示例

import requests
查询北京今天的天气
response = requests.get('http://localhost:5000/api/weather?city=北京&date=today')
data = response.json(print(f"北京今天的天气是：{data['weather']}，温度范围：{data['temperature']}，降雨概率：{data['rain_probability']}")

原文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/W-7rFGRZfndUzITIP0Ghjw