2025年，AI技术正经历从“模型崇拜”到“场景适配”的深刻转变。企业不再满足于通用模型的“平均能力”，而是通过MCP、RAG、Function Calling、Agent与微调等技术组合，搭建适配业务的“AI乐高”。这些技术如何定义边界？如何协同创造价值？本文将从定义与核心功能、优劣势对比、场景应用三个维度为大家拆解，希望能有所帮助。
一、技术定义与核心功能
MCP（模型上下文协议）：AI生态的“万能接口”
定义：由Anthropic提出的开放协议，标准化大模型与外部工具、数据的交互方式，实现“一次开发，全平台通用”。
功能：
①动态工具发现：AI模型无需预定义函数即可调用新工具。
②跨平台集成：统一对接Slack、ERP等异构系统。
③权限隔离：敏感操作需二次确认，保障企业数据安全。
RAG（检索增强生成）：大模型的“外接大脑”
定义：通过向量数据库检索外部知识，增强大模型回答的专业性。
功能：
①知识动态更新：政策变更次日即可生效。
②可解释性增强：答案标注引用来源（如《XX法规》第X条）。
③冷启动友好：仅需结构化知识库即可覆盖80%基础场景。
Function Calling：大模型的“机械臂”
定义：允许大模型通过JSON指令调用外部API，突破训练数据限制。
功能：
①实时数据获取：天气、股价等动态信息查询。
②系统操作执行：控制智能家居、操作数据库。
③复杂任务分解：旅行规划需串联天气、航班、酒店API。
Agent（智能体）：AI的“自动驾驶模式”
定义：具备记忆、规划、工具使用能力的自主应用系统。
功能：
①多步骤推理：拆解“策划营销方案”为竞品分析、预算分配等子任务。
②环境感知：结合企业数据与业务规则动态调整决策。
③人机协同：AI处理结构化任务，人工聚焦模糊判断。
微调（Fine-tuning）：行业的“定制裁缝”
定义：基于领域数据调整模型参数，提升特定任务表现。
功能：
①领域适配：医疗模型学习CT影像诊断规则。
②成本优化：蒸馏小模型推理速度提升3-10倍。
③隐私保护：本地化部署避免数据外泄。
二、技术优劣势对比
三、技术协同应用场景
场景1：智能法务助手
技术组合：RAG（法律条文库） + Function Calling（合同比对）------ Agent（风险评估）
工作流：
1、RAG检索最新《民法典》条款；
2、Function Calling调用OCR接口解析合同；
3、配合prompt生成Agent评估违约风险并生成修订建议。
场景2：制造业预测性维护
技术组合：微调（设备参数模型） + MCP（对接ERP系统）------ Agent（故障诊断）
工作流：
1、微调模型学习相关设备数据特征；
2、MCP实时获取生产订单数据；
3、配合prompt生成Agent综合设备状态与排产计划预测故障。
场景3：跨境电商运营
技术组合：Function Calling（汇率API） + RAG（关税政策库）------ Agent（智能选品）
工作流：
1、Function Calling获取实时汇率与物流价格；
2、RAG检索目标国进口法规；
3、配合prompt生成Agent计算最优定价与物流方案。
四、企业技术选型建议
初创企业：优先RAG+Function Calling，低成本快速验证场景（如用RAGFlow搭建知识库）。
中大型企业：聚焦MCP+Agent生态，解决系统孤岛问题（如用MCP对接CRM/ERP）。
垂直领域：最好结合微调，通用模型难以适配行业特异性（如医疗影像诊断）。
结语
当技术红利期结束，AI应用的竞争将回归本质——比谁能更精准地组合技术模块，解决真实业务痛点。
