大模型应用开发 | 一文解析MCP、RAG、Function Calling、Agent、微调！

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

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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）。

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