前面幾篇文章中，我介紹了AI大模型領域常見的幾種專業術語，分別是：AGI、RAG、AIGC、LLM、MCP、EMB、向量庫、訓練集、多模態。了解基礎概念和專業術語之后，有助于我們在工作和生活中深入學習和應用AI。

這個時候，可能有同學會產生疑問，這么多大模型、ChatBot、智能體等AI工具，我該如何將它們融入到自己的生活和工作場景中呢？別急，這篇文章，解答你的疑惑。

過去在IT互聯網技術領域，一個APP背后的技術架構，有web層、server層、中間件、數據庫和底層的操作系統，看起來很復雜。后來大家逐漸形成了較為統一的標準，即通過API接口將不同層級之間串聯起來，最終才能形成一個能提供完善服務的APP應用。

在AI領域，現在以及未來也會有類似的統一標準或者機制出現，來實現大模型、智能體等AI工具之間的協作通信。截至目前來看，AI交互協議共出現了三種代表性的范式，如下圖所示，分別是FC、MCP、A2A。

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一、FC：函數調用技術

FC(Function Calling)是一種函數調用技術，由OpenAI推動，旨在通過調用外部函數或API，使大型語言模型(LLM)能夠與外部系統交互，從而擴展其能力。其核心原理包括以下幾點：

1、工作原理

允許開發者定義一組函數，并通過自然語言指令觸。這些函數通常以JSON格式描述，包含函數名稱、參數和返回值等信息。

當用戶提出需要執行特定任務的問題時，模型會解析問題并判斷是否需要調用預定義的函數。如果需要，模型會生成調用函數所需的參數，并通過API執行該函數，最后將結果返回給用戶。

2、技術實現

Function Calling依賴于模型對自然語言的理解能力，通過解析用戶輸入生成函數調用參數。例如，當用戶詢問天氣時，模型會調用一個獲取天氣信息的函數，并將結果以自然語言形式呈現。

在OpenAI的實現中，Function Calling通過API調用外部服務，如數據庫查詢或實時數據獲取。開發者可以定義函數并將其與模型綁定，使模型能夠根據輸入選擇合適的函數執行。

3、優勢與不足

主要優勢：簡化復雜操作、提高開發效率，并增強模型的生成能力和應用范圍。

不足之處：不同開發者可能采用不同的函數定義方式，導致通用性不足；此外，處理多任務時可能會遇到上下文限制問題。

二、MCP：模型上下文協議

MCP(Model Context Protocol)是一種標準化的開放通信協議，由Anthropic公司于2024年11月推出，旨在為大型語言模型(LLM)提供標準化的接口，實現與外部數據源和工具的無縫集成。

它通過統一接口連接AI模型與外部工具和資源，類似于USB接口在電子設備中的作用。它允許AI模型動態發現并調用外部服務，而無需預先定義固定代碼。其核心目標是簡化AI應用開發，提高效率并減少重復開發工作。

1、技術原理

• MCP采用客戶端-服務器架構，主要由三部分組成：
• MCP主機(Host)： 負責發起對外部數據源的請求，處理和轉發這些請求。
• MCP客戶端(Client)： 嵌入在主機應用中，負責與外部MCP服務器建立連接并傳遞數據。
• MCP服務器(Server)： 提供工具、資源和提示模板等核心功能，支持雙向實時通信。

2、工作流程

• 創建階段： 配置并注冊MCP服務器，包括安裝、驗證和授權。
• 運行階段： 處理工具調用請求，執行外部API調用，并將結果返回給AI模型。
• 更新階段： 確保服務器保持最新狀態，適應不斷變化的需求。

3、核心功能

• 統一接口： 提供標準化的JSON-RPC消息格式，簡化了AI模型與外部工具的交互。
• 動態發現： AI模型能夠動態識別可用工具并調用它們，無需人工干預。
• 雙向通信： 支持實時數據傳輸，類似于WebSockets。

4、核心優勢

• 靈活性： 允許AI模型靈活調用多種工具，而無需為每個工具單獨開發適配代碼。
• 安全性： 提供安全隱私保護機制，確保數據傳輸的安全性。
• 去中心化： 促進生態繁榮，形成類似“插件市場”的生態系統。

5、面臨的挑戰

• 跨平臺兼容性： 需要解決不同平臺間的兼容性問題。
• 性能優化： 在大規模部署中優化性能。
• 安全性提升： 加強認證授權和服務器發現的安全性。

三、A2A：智能體開放通信協議

A2A(Agent-to-Agent)是一種開放的智能體通信協議，由Google最近推出，旨在標準化不同AI智能體之間的通信與協作。

A2A協議通過統一的通信方式，允許智能體以結構化和一致的方式進行交互，包括任務管理、狀態更新、多模態數據交換等。其核心目標是打破系統孤島，實現跨平臺、跨框架的智能體無縫協作，從而支持復雜任務的自動化處理。

1、技術原理

• 任務管理：A2A協議定義了任務生命周期管理機制，支持從即時任務到長周期任務的協作。任務創建、執行、狀態更新和完成均圍繞任務對象展開。
• 多模態交互：支持文本、音頻、視頻等多種數據格式的交互，使智能體之間的協作更加自然和靈活。
• 客戶端-服務器架構：采用客戶端(Client Agent)和遠程服務器(Remote Agent)的架構，客戶端負責發起任務并管理狀態更新，服務器則處理具體任務執行。
• 實時反饋與狀態更新：通過SSE(Server-Sent Events)流式傳輸技術，實時推送任務狀態更新，避免長時間阻塞。
• 安全性與標準化：基于現有標準(如JSON-RPC、HTTP、OpenAPI等)構建，確保與現有IT系統的兼容性，并提供企業級的安全認證和授權機制。

2、核心優勢

• 靈活性：支持非結構化模式下的智能體協作，適應復雜任務需求。
• 安全性：通過標準化協議確保通信安全。
• 跨平臺協作：打破不同生態系統間的壁壘，實現智能體間的高效協同。

四、三大范式的典型應用場景

1、Function Calling

• 簡單數據查詢：如“北京今日氣溫”調用天氣API。
• 內部系統調用：如“查詢我的訂單”觸發數據庫檢索。

2、MCP

• 跨平臺集成：如AI助手同時訪問Google Drive和本地文件。
• 敏感數據操作：如醫生通過MCP查詢加密的患者病歷。

3、A2A

• 企業流程自動化：如跨平臺客服、招聘流程優化、公司內部業務協作(HR Agent與財務Agent協作處理員工報銷)。
• 多智能體協作：支持多個獨立智能體協同完成復雜任務，且可以對復雜任務進行分解，提高任務整體的執行效率。

五、三大范式未來可能的發展趨勢

從OpenAI提出Function Calling，到Anthropic提出MCP，再到Google提出A2A，你會發現他們的核心功能和特性，基本是按照技術發展的趨勢在不斷演進，即從單點功能到群體協作。

其中，Function Calling面向單點功能，你可以把Function Calling是“工具調用”的基礎設施；MCP更看重系統間的交互，是多系統之間的“連接協議”，解決模型與外部系統的標準化交互；而A2A更擅長群體(Agent)協作，可以推動上述二者的基礎上推動多智能體生態的形成。

三者分別面向單點功能、系統連接、群體協同三個層級，結合起來，則可以構成一個自頂向下、從內部任務處理到外部多智能體工具協同的技術生態。共同構建AI從“理解”到“實干”的能力。

三者未來的發展趨勢可能會趨向于：MCP可能成為底層協議，A2A在其上實現多Agent協作，Function Calling作為輕量級補充。

在此基礎上進行擴展，未來MCP可能會形成類似于功能插件的角色，或者說工具庫。而A2A的Agent生態可能會形成類似“應用商店”的體系。

當然，目前來看這三者依然處在初級階段，一定會有后來者推出全新的協議來參與競爭，直至出現類似IT互聯網時代的HTTP與TCP/IP協議，甚至可能出現更通用的AI交互協議。