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 | |||
MCP | |||
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。
