众所周知，大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了企业自动化、客户交互以及决策制定的方式，其强大的语言生成能力为各行业带来了前所未有的机遇。然而，要充分发挥 LLMs 的潜力，仅仅部署一个预训练模型是远远不够的。企业需要在实际应用中将 LLMs 无缝集成到现有系统中，确保其在释放创造力的同时，能够保持输出的可控性；在提供灵活性的同时，兼顾结构的严谨性；在推动创新的同时，确保系统的稳定性和可靠性。ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"> 然而，这种集成并非易事。LLMs 的输出通常具有一定的随机性和不可预测性，如何在满足业务需求的同时对其进行有效控制和结构化，成为企业在实际部署中面临的最大挑战之一。ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"> 随着技术的发展，两种主流的解决方案逐渐浮现：函数调用（Function-Calling）和模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）。这两种方法虽然都旨在提升 LLMs 的可预测性和生产就绪状态，但它们在设计理念、实现方式和适用场景上有着显著差异。深入理解这些差异，不仅有助于企业在集成 LLM s时做出明智的技术选择，还能为构建更高效、更可靠的智能系统奠定基础。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;text-align: center;">—01—ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;text-align: center;">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;caret-color: rgba(255, 255, 255, 0.6);visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">如何理解Function Calling？ 众所周知，LLMs 本质上是一种生成式技术，其核心优势在于能够生成富有创意且高度契合上下文的输出。这种特性使得 LLMs 在诸多任务中表现出色，例如，进行生成代码片段，或是参与开放式的对话互动。无论是用于提升工作效率还是优化用户体验， LLMs 的创造力都展现了巨大的潜力。 然而，在企业环境中，这种生成能力却往往是一把双刃剑。企业通常需要的是可预测、结构化的输出，以确保其与特定的业务流程、监管要求或品牌规范保持一致，而 LLMs 的自由生成特性可能难以完全满足这些需求。 那么，该如何理解“函数调用（Function-Calling）”？ 本质上而言，无码可以一句话概括：为特定任务提供结构化输出。 通常而言，函数调用是一种广受欢迎的 LLM 集成方法，其核心在于通过定义明确的函数签名，约束模型生成符合预设接口的结构化响应。通过这种方式，LLMs 的输出可以被精确地引导，从而更轻松地融入现有的企业系统，满足业务场景对一致性和规范化的要求。 ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"> 作为一种更直接的机制，通常嵌入在大型语言模型（LLM）内部，Function Calling 用于在模型生成响应时动态调用外部函数或 API。其主要涉及如下组件：- ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">用户：发起查询。
- ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">大型语言模型（LLM）：直接解析查询，决定是否需要调用函数，并生成响应。
- ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">函数声明：预定义的外部函数接口（如天气API的调用方式）。
- ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">外部API：提供具体数据或服务。
以下是一个 OpenAI 函数调用的 JSON 定义示例，用于获取指定地点的当前天气信息，具体可参考如下：{"type":"function","function":{"name":"get_weather","description":"获取指定地点的当前天气信息","parameters":{"type":"object","properties":{"location":{"type":"string","description":"城市名称，例如：香港、台北"},"unit":{"type":"string","enum":["celsius","fahrenheit"],"description":"温度单位"}},"required":["location"]}}} 在实际的业务场景中，在函数调用的框架下，开发者首先需要创建一组具有明确输入和输出参数的函数。当用户与 LLM 进行交互时，模型会根据用户的输入内容，智能地识别出需要调用的函数，并生成符合该函数预期格式的响应。例如，函数可能要求返回一个特定的数据类型（如字符串或 JSON 对象），而 LLM 则被限制在这一范围内生成输出。 因此，此种方法特别适合那些需要精确、结构化数据的任务，例如数据提取、分类或外部 API 调用等相关场景。如何理解Model Context Protocol (MCP)？ 尽管函数调用（Function-Calling）在处理结构化任务时表现出色，但模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）则采用了完全不同的设计思路。 作为一种分层式技术，通过系统性地组织上下文和提示，MCP 为大型语言模型（LLM）提供更加灵活且可控的交互方式。相较于函数调用的刚性约束，MCP 更擅长处理复杂、多步骤的对话场景，尤其是在需要维持上下文连贯性和动态适应用户需求的场景中，其优势尤为明显。 通常情况下，MCP 的设计更偏向于模块化和分布式系统，强调清晰的流程控制和中间状态管理。其主要涉及如下核心组件： 以下是一个使用 MCP 框架实现的简易服务器示例，用于获取指定地点的天气信息，具体代码可参考如下： frommcpimportMCPServer, Tool, Parameter
# 初始化MCP服务器server = MCPServer()
@server.toolclassWeatherTool(Tool): """用于获取指定地点天气信息的工具"""
@server.function defget_weather(self, location: Parameter(description="城市名称"), unit: Parameter(description="温度单位", default="celsius")): """获取指定地点的当前天气""" # 调用天气API的实现（此处为模拟数据） return{"temperature":22,"condition":"晴天","humidity":45}
# 启动服务器server.start()
在实际的场景中，MCP 的核心在于通过分层的方式分解和组织交互过程。每一层上下文都为 LLM 提供了特定的指令、约束条件或背景信息，从而在模型生成响应时，既能保持其创造性，又能确保输出与业务目标高度契合。 具体来说，MCP 的每一层可能包含不同的信息模块，例如任务目标、用户背景、业务规则或历史对话记录。模型在生成响应时，会综合考虑所有上下文层的信息，确保输出的准确性和相关性。这种分层设计不仅为模型的行为提供了清晰的引导，还避免了过度限制其生成能力，使得 LLM 能够在复杂场景中展现更高的灵活性和智能性。 MCP&Function Calling设计理念差异性解析 1、MCP 设计理念：模块化、分布式与可控的智能任务执行框架 2、Function Calling 设计理念：集成化、模型驱动与轻量级的功能扩展方案 MCP vs Function Calling，该如何选 ？ 函数调用（Function-Calling）和模型上下文协议（MCP）作为两种主流的大型语言模型（LLM）集成方法，各有其独特的应用场景和优势。它们并非互相替代，而是互为补充，能够在不同的业务需求和技术环境中发挥各自的价值。理解两者的适用场景，不仅有助于企业在 LLM 集成时做出明智的选择，还能为构建高效、可靠的智能系统提供清晰的指导方向。 那么，在实际的业务场景中，如何决策呢？ 以下是关于如何选择Function-Calling 或 MCP 的详细建议，并探讨如何结合两者以实现更优的解决方案。 1、使用Function-Calling 的场景 Function-Calling 以其结构化和高效的特点，成为许多特定任务的首选方法。以下是其适用的典型场景，具体可参考： 典型案例： 在上述这些场景中，Function-Calling 能够以较低的开发成本和较高的可控性，快速满足业务需求。 2、使用 MCP 的场景 相比之下，MCP 以其灵活性和上下文管理能力，更适合复杂、多步骤的交互场景。以下是其适用的典型场景： 典型案例： 在上述的这些类似场景中，MCP 的灵活性和上下文感知能力能够显著提升交互质量，满足复杂业务需求。 然而，在实际的业务场景中，可能面临某些复杂的应用，单独使用Function-Calling 或 MCP 可能无法完全满足需求。此时，结合两种方法可以充分发挥它们的优势，同时弥补各自的局限性，形成更强大的混合解决方案。 例如，在一个客户支持系统中，可以通过以下方式结合两者： Function-Calling 用于工单分类：利用Function-Calling 的结构化特点，快速将用户提交的工单分类为“账单问题”或“技术支持”，确保分类结果的准确性和一致性。 而 MCP 用于后续问答和上下文管理：在工单分类后，用户可能会提出进一步的问题（如“如何解决账单问题？”）。此时，MCP 可以通过分层上下文管理，追踪之前的对话内容，生成连贯且个性化的回答，同时确保响应符合品牌规范。 这种混合方法能够在不同阶段发挥各自的优势：Function-Calling 确保了关键任务的效率和可控性，而 MCP 则增强了对话的灵活性和上下文连贯性。通过合理设计，开发者可以在系统架构中无缝集成这两种方法，例如在函数调用完成后将结果传递给 MCP 的上下文层，用于后续处理。 综上所述，Function-Calling 和 MCP 各有其擅长的领域，选择哪种方法取决于具体的业务需求和技术目标。 如果任务需要高度结构化的输出和快速集成，Function-Calling 是更优的选择；如果任务涉及复杂交互、长时间上下文管理或需要在创造力与控制力之间取得平衡，MCP 则更具优势。而在一些综合性场景中，结合两者可以实现更高的效率和灵活性，为 LLM 的实际应用提供更全面的解决方案。企业在选择时，应充分评估任务的复杂性、系统架构的兼容性以及对可控性和创造力的需求，以确保最终方案能够最大化地满足业务目标。
|
