摘要：在人工智能快速发展的当下，Agent、MCP、Function Call这三个概念频繁出现在各种技术讨论中，但它们之间存在相似性，容易被混淆。本文将深入剖析这三个概念的定义、区别与联系，希望能帮助大家。
在人工智能快速发展的当下，Agent、MCP、Function Call这三个概念频繁出现在各种技术讨论中，但它们之间存在相似性，容易被混淆。本文将深入剖析这三个概念的定义、区别与联系，希望能帮助大家。
随着Manus、DeepSeek等产品的爆火，Agent、MCP、Function Call这三个概念频繁出现在各种技术讨论中。由于三者在能力上存在相似性，很容易被混淆，这也是大家普遍反馈比较困惑的点。本文将帮助你彻底理解这三个概念的区别与联系。
Agent是一种AI应用，能感知环境、规划任务并调用服务（外部工具、数据库等）完成任务。从定义上看，Agent的范围可以很广泛：
可以调用外部服务 （工具、数据库等）具备自主决策能力 ，完成复杂任务可以调用**MCP、Function Call**等能力目前市面上的Agent包括：
Coze、Dify里的智能体Manus、Devin等AI开发助手Flowith的Oracle模式Cursor、Windsurf的Agent模式但Agent开发面临的挑战也很明显：由于每家产品的API集成都千差万别，这意味着Agent的开发者需要做非常大量的定制集成工作。这就引出了MCP的重要性。
二、MCP：大模型的”HTTP协议”MCP全称是Model Context Protocol，是Anthropic提出的一种标准化协议，目的是让AI应用可以更好地连接各种外部数据服务。它相当于大模型的”HTTP协议”。
就像HTTP统一了”快递单格式”，让”寄快递”变得非常方便，MCP也在AI世界做着类似的事。
MCP的应用场景很广泛：
Fetch MCP：网页内容抓取Google Drive MCP：文件读取兼容工具：Claude客户端、Cursor、Windsurf 等
需要特别注意的是：**MCP并不绑定任何大模型**，这意味着你可以在支持MCP的工具中，用任何大模型调用MCP服务。这点与Function Call有明显区别。
三、Function Call：模型的原生能力扩展Function Call即函数调用，是大模型调用外部函数或API以获取信息、执行计算或与系统交互的机制。它的特点是：
大模型调用外部函数或API 的机制增强大模型能力的直接方式通常与大模型绑定 ，作为模型的一部分以扣子中的DeepSeek-R1为例，它有原生DeepSeek R1和支持Function Call的版本。Function Call版本可以在Single-Agent模式下调用各类扣子工具（插件、工作流、知识库）。
但Function Call也面临挑战：由于它可以让开发者自由定义函数和API调用方式，不同开发者采用不同方式时，就会出现不通用的问题，导致普及困难且需要重复开发。这再次凸显出MCP标准化的重要性。
四、三者定位对比：工具箱、瑞士军刀与智能工人MCP Server：被动的工具箱
被动服务，仅响应调用请求为大模型提供外部数据和能力支持不参与决策或推理 过程像工具箱，等待别人挑选使用
Function Call：瑞士军刀
直接扩展模型能力 的机制允许模型生成请求参数 并整合结果与模型绑定部署 ，紧密集成像瑞士军刀，小巧多功能 ，随身携带
Agent：智能工人
具备自主决策能力 的AI实体能感知环境、规划任务 并执行可调用各种工具 （包括MCP/Function Call）像熟练工人，选择合适工具 完成复杂任务
五、功能对比：从单一到复杂Function Call：实时天气查询
适合简单、同步任务。例如，当用户询问”北京今天的天气如何”时，模型可以直接调用get_weather函数获取结果。
MCP Server：跨平台数据整合
适合复杂、异步任务。例如，企业可以将内部系统（CRM、ERP）封装为MCP Server，供多个Agent安全调用。
Agent：自动化客服
适合端到端复杂任务。例如，在客户服务场景中，Agent可以自动监控用户反馈、分析问题并生成解决方案。
七、三者如何协同工作：知乎AI讨论总结案例1. 用户提问：”帮我总结知乎上关于AI的最新讨论 “
2. LLM解析需求，调用Function Call检测平台类型
3. Function Call返回”知乎”，LLM通过MCP协议请求爬虫服务
4. MCP Server抓取网页数据 后返回给LLM
5. LLM生成摘要报告 并返回给用户
八、如何选择合适的技术方案选择时应考虑以下因素：
任务复杂度
简单低延迟任务：Function Call复杂数据整合任务：MCP Server自主决策多步任务：Agent部署灵活性
Function Call：需与模型服务绑定 ，适合小型项目MCP Server：可独立扩展 ，适合企业级应用Agent：需要集成多种模块 ，适合大型复杂系统协议标准化需求
Function Call：无强制协议 ，实现方式因平台而异MCP Server：严格遵循标准 ，便于跨团队协作Agent：依赖底层工具 的协议规范Agent是一种AI应用，能感知环境、规划任务并调用服务（外部工具、数据库等，包括MCP Servers、Function Call）完成任务；如果Agent想要更好地完成任务，一般需要接入足够多的外部工具，而外部工具的接入千差万别；
Function Call是大模型本身的一种能力，可以调用外部函数或API以增强大模型能力，但它同样面临着不同开发者自由定义导致的不标准问题；
MCP则是给AI应用提供了一套标准化协议，方便AI应用更好地访问外部工具，以提升大模型的响应能力。
来源：人人都是产品经理
