本文围绕大语言模型（LLMs）智能应用中的工具与数据接入问题，系统介绍了两种主流方案：基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP（Model Context Protocol）的标准化接入框架。通过梳理各自的工作原理、应用流程及典型实践，分析了不同场景下的适用性选择。

最近在学习AI ...

今年刚开年，AI Agent的热度又上来了。 Cursor 让不少人觉得编程要变天，Claude Code 被捧成“最强打工人”，OpenClaw 这类开源项目更是让动手能力强的人直接开始折腾自动化。 但身边真正用起来的人，最近普遍开始烦躁。 让 Agent 跑个测试用例，它在登录页卡了二十分钟。让它分析一份日志，它把时间戳当成错误码。让它修复一个已知 bug，它改了三轮，每一轮都引入新问题。 很 ...

MCP（模型上下文协议）、Function Calling 和 AI Agents 是三种重要的技术手段，它们在实现 AI 模型与外部系统交互方面各有特点。本文将详细对比这三种技术，并深入探讨 MCP 的多项显著优势。 MCP、Function Calling 和 AI Agents 的区别 Function Calling:平台依赖的函数调用机制 ...

本文通过讲解MCP解决了什么问题，以及和以及与Function Call、Agent的关系。通过两个实际对比的案例，对MCP、Function Call、Agent在应用层的关系进行详细的介绍。以便于小伙伴们对AI专有名词有进一步的理解和学习。 Model Context Protocol（模型上下文协议），简称MCP，是 ...