# Prompt、Agent、Function Calling 与 MCP：大模型应用的核心组件解析> **发布时间**：2026年1月18日
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> **标签**：大模型, AI Agent, Function Calling, MCP, 提示工程在当前的大模型（LLM）应用开发中，我们经常听到几个关键词：**Prompt（提示词）**、**Agent（智能体）**、**Function Calling（函数调用）** 和 **MCP（Model Context Protocol）**。它们各自是什么？又如何协同工作？本文将为你一一拆解，并揭示它们之间的内在联系。---## 1. Prompt（提示词）——人与模型的对话起点**Prompt** 是用户输入给大模型的指令或问题，是人机交互的最直接方式。- 它决定了模型“理解什么”和“生成什么”。
- 高质量的 prompt 能显著提升输出效果，这就是所谓的 **提示工程（Prompt Engineering）**。✅ 示例：
```text
请用中文总结以下文章：[文章内容]
💡 关键点：Prompt 是整个流程的触发器，但仅靠它无法完成复杂任务（如查天气、订机票）。
2. Agent（智能体）——具备“行动力”的 AI 大脑
Agent 不只是一个问答机器人，而是一个能自主思考、规划、调用工具并执行任务的智能系统。
Agent 的核心能力：
- 推理（Reasoning）：分解复杂任务，制定执行计划。
- 工具使用（Tool Use）：调用外部 API、数据库、代码解释器等。
- 记忆（Memory）：记住历史上下文，实现多轮协作。
✅ 举例：
一个旅行 Agent 可以自动完成“查航班 → 比价 → 填写订单 → 支付”全流程，而不仅仅是回答“怎么订票”。
🌟 Agent = LLM + 工具 + 记忆 + 规划
3. Function Calling（函数调用）——Agent 的“手脚”
当 Agent 需要获取外部信息或执行操作时，它会通过 Function Calling 调用预定义的函数。
工作流程：
- 用户输入 prompt；
- Agent 判断是否需要外部工具；
- 模型生成结构化的函数调用请求（如 JSON）；
- 系统执行函数，返回结果；
- Agent 基于结果生成最终回答。
✅ 示例（JSON 格式）：
{"function": "get_weather","arguments": {"city": "北京"}
}
🔧 Function Calling 是当前主流大模型（如 GPT-4、Claude、通义千问）支持的标准能力，是 Agent 实现“行动力”的关键技术。
4. MCP（Model Context Protocol）——下一代工具调用标准
MCP（Model Context Protocol） 是一种新兴的开源标准化协议，旨在统一 LLM 与外部工具的通信方式。
为什么需要 MCP？
- 当前各厂商的 function calling 实现不统一（OpenAI、Anthropic、阿里等各有格式）；
- 工具集成复杂，缺乏权限控制、流式响应等高级特性；
- 开发者希望“一次接入，处处可用”。
MCP 的目标：
- 提供通用接口，让任何工具都能被 LLM 调用；
- 支持上下文传递、认证、错误处理；
- 成为 AI 生态的“USB 接口”。
📌 MCP ≠ Function Calling
- Function Calling 是通用概念；
- MCP 是具体协议标准，是其标准化演进方向。
截至 2026 年初，MCP 已被 LangChain、LlamaIndex 等主流框架逐步支持，成为构建可扩展 Agent 的基础设施。
四者关系图解
graph LR
A[Prompt] --> B(Agent)
B --> C{需要外部信息/操作?}
C -- 是 --> D[Function Calling / MCP]
D --> E[调用工具/API]
E --> F[获取结果]
F --> B
B --> G[生成最终回答]
- Prompt 是起点；
- Agent 是决策中枢；
- Function Calling / MCP 是执行通道；
- MCP 是未来统一标准。
实际案例：订机票 Agent
用户输入：
“帮我订一张明天从上海到广州的 cheapest 航班。”
- Agent 解析 prompt，识别出“订机票”意图；
- 通过 MCP 调用
search_flights(origin="上海", dest="广州", date="2026-01-19")； - 工具返回航班列表；
- Agent 选择 cheapest 航班，再调用
book_flight(...)； - 最终回复：“已为您预订 MU5301，价格 ¥890。”
整个过程无需人工干预，真正实现“AI 办事”。
总结
| 组件 | 角色 | 关键作用 |
|---|---|---|
| Prompt | 用户输入 | 触发任务 |
| Agent | 智能大脑 | 规划 + 决策 |
| g | Function Calling | 执行机制 |
| MCP | 通信协议 | 标准化工具集成 |
随着 AI Agent 生态的成熟，MCP 有望成为连接大模型与现实世界的通用桥梁。而作为开发者，理解这四个概念及其协作逻辑，是构建下一代智能应用的关键。
✅ 延伸阅读
- MCP 官方文档
- LangChain 中的 Tool Calling 实践
- 《AI Agent 设计模式》
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