在当今构建 AI 应用的过程中，Function Calling、MCP 以及 AI Agent 是三个密切相关但层级分明的概念。理解它们的区别与联系，对于开发者设计合适的 AI 系统至关重要。我们可以把这三者类比为“调用指令 → 调度系统 → 自主执行者”，分别解决不同层级的问题。
Level 1：Function Calling —— 让模型“能调用工具”
Function Calling 是最基础的一层，它的核心目标是：让大模型能正确生成调用外部函数的指令。开发者只需定义好函数接口，模型通过提示词知道有哪些函数可调用，并在推理中选择合适的函数与参数。
示例：
{"function": "getWeather","parameters": {"city": "Beijing"}}
模型可以通过这种方式调用天气 API 并返回当前天气信息。
适用场景：
-
查询天气 -
查询股票价格 -
简单的数据库查询
局限性：
-
工具数量一多（例如几十上百个），模型就难以在一长串函数列表中准确选择，提示词复杂、上下文迅速膨胀，效果大打折扣。
Level 2：MCP（Multi-tool Calling Protocol）—— 高效接入大量工具
当工具数量变多，Function Calling 明显力不从心。这时就需要引入 MCP，也就是多工具调用协议。MCP 提供一种统一标准的工具接入机制，就像一个 AI 插座，让所有工具都能以标准化协议连接进来。模型不再直接面对所有函数细节，而是通过 MCP 接入各类“工具服务”，根据需要动态请求。
参考：【转载】MCP（Model Context Protocol）全面研究报告：概念、实践与未来趋势
示例场景： 让 Agent 查询 CRM 中 Acme 公司上季度的销售合同 PDF，发邮件，再安排日历会议。
使用 Function Calling，需要定义：
-
查询 CRM 的函数 -
搜索结果文件的函数 -
发送邮件的函数 -
日历管理函数
每一个函数都要放进提示词，模型每次都要精挑细选，非常低效。
如果使用 MCP，模型只需知道连接了哪些服务（如 CRM 服务、邮件服务、日历服务），具体调用细节交由 MCP 协议处理，大大简化上下文与选择复杂度，提高扩展性和效率。
优势：
-
支持标准化工具接入 -
可动态发现和调用服务 -
提升多工具环境下的调用效率
局限：
-
生态尚不成熟，第三方工具支持有限 -
大规模并发下性能瓶颈仍待验证 -
主流大模型（如 OpenAI）支持度不高，目前以 Anthropic 领跑
Level 3：AI Agent —— 自主完成复杂任务
再往上一层，就是 AI Agent，它不只是“调用工具”，而是具备一定的自主性，能进行规划、决策、执行的闭环操作。
特点：
-
拥有目标感：能理解任务目标 -
拥有计划能力：能拆解任务为多步执行 -
拥有记忆或上下文追踪能力：能基于历史行动优化后续行为
示例任务： 自动制定旅行计划 → 预订机票 → 安排住宿 → 发邮件 → 生成行程表
这种复杂的流程，如果用 Function Calling 或 MCP 来做，依然需要人为编排。而 Agent 可以自己规划步骤、调用合适的工具完成全流程。
优势：
-
自主性强 -
多步骤任务更自然 -
更接近“类人助手”的体验
挑战：
-
开发成本高、调试困难 -
模型行为不可预测，容易跑偏 -
安全性与稳定性难以保障
? AI 智能系统三层架构图
+--------------------------------------------------------------+| Level 3: AI Agent ||--------------------------------------------------------------|| ✅ 自主规划任务 || ✅ 多轮决策能力 || ✅ 自主调用工具（通过 MCP） || || ? 示例：制定旅行计划、项目管理、自动回复邮件等 |+--------------------------------------------------------------+▲│+--------------------------------------------------------------+| Level 2: MCP ||--------------------------------------------------------------|| ✅ 多工具统一接入标准 || ✅ 减轻上下文负担 || ✅ 动态选择服务端点（如 CRM、邮件、日历等） || || ? 示例：统一接入企业内部 API、数据库、文件管理、自动化服务等 |+--------------------------------------------------------------+▲│+--------------------------------------------------------------+| Level 1: Function Calling ||--------------------------------------------------------------|| ✅ 模型调用外部函数的能力（通过结构化 JSON） || ✅ 适用于简单明确定义的任务 || || ? 示例：查天气、查汇率、执行一个搜索查询等 |+--------------------------------------------------------------+
✅ 三者对比总结
| 层级 | 核心能力 | 适用场景 | 示例 |
|---|---|---|---|
Function Calling |
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MCP |
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|
AI Agent |
|
|
|
? 结语
Function Calling 是基础能力，MCP 是系统总线，而 AI Agent 是智能大脑。三者并不对立，而是逐级递进、协同构建出强大的 AI 系统。未来的 AI 应用，可能会结合三者优势，实现“会思考、会调用、会执行”的智能体系统。
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