智能体架构终极指南！MCP、A2A与Function Calling，收藏这一篇就够了！

架构师（JiaGouX）

我们都是架构师！
架构未来，你来不来？

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0. 导读

阅读重点

• Function Calling：模型如何“伸手”操作工具
• MCP：工具如何“统一接头”对接模型
• A2A：多智能体如何“互相喊话”分工协作
• 三者不是替代，而是“工具调用 → 接口标准化 → 智能体协作”的递进演化

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1. 演进脉络概览

1. 2023 Q3 OpenAI — Function Calling

   让 GPT‑4 能在一次对话里发起 API 调用。

2. 2024 Q4 Anthropic — MCP

   用统一协议把“任意工具 × 任意模型”拆解为线性成本。

3. 2025 Q2 Google — A2A

   让多个 Agent 形成流水线，共同完成长链路任务。

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2. Function Calling：最短路径把 LLM 与单一函数相连

关键环节	工程要点
识别意图	LLM 基于自然语言判断是否需要外部数据
挑选函数	依赖 prompt 中给出的 JSON Schema
组装参数	纯 JSON，幂等性由业务自行保证
返回结果	LLM 将 JSON 响应“翻译”成自然语言

适用场景

• 单模型、少量工具、快速 MVP
• 服务调用以 GET/POST 为主、链路 < 1 步

局限

• N×M 适配

  ：换模型、加工具都要重写 schema

• 无法原生链式

  ：多步调用需应用显式编排

• 接口碎片化

  ：各家厂商语法不一

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3. MCP：把“模型 × 工具”降维为“模型 + 工具”

组件	角色	典型实现	关注点
Host	用户端入口	Claude Desktop, IDE 插件	体验聚合
Client	长连接管理	官方/三方 SDK	连接复用、流控
Server	工具包装器	向量检索服务、数据库桥	统一 RPC & 权控
数据源	真正的 API / 文件	本地或云服务	安全隔离

核心优势

1. 一次对接，多端复用

   ：Server 写一次，任何 Client 可用

2. 本地优先

   ：敏感数据留在端侧，满足合规

3. 天然多步

   ：Server 可内部再调用其他 Server，形成链式调用

4. 生态累积

   ：社区已有大量开源 Server，可即插即用

4. A2A：让多 Agent 成为“协同作战小队”

4.1 关键术语

• A2A Client

  ：任务发起者

• A2A Server

  ：任务调度与状态广播

• Task State

  ：SUBMITTED → IN_PROGRESS → WAITING_INPUT? → SUCCEEDED/FAILED

4.2 生命周期

1. 提交任务

   ：HTTP POST 包含任务类型与负载

2. 即时回执

   ：返回task_id与SUBMITTED状态

3. 流式更新

   ：SSE/gRPC‑stream 推送进度

4. 终态输出

   ：回调或轮询获取结果 / 错误栈

4.3 工程价值

• 横向扩展

  ：新增 Agent=新增节点，无需改中心调度

• 长链路透明

  ：状态机+心跳，易做 SLA 监控

• 能力协作

  ：搜索 Agent、翻译 Agent、总结 Agent 可流水线式串接

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5. 三者对比与协同

维度	Function Calling	MCP	A2A
聚焦点	模型 ↔单工具	模型 ↔多工具	Agent ↔ Agent
通信模式	单次 RPC	双工 JSON‑RPC / WebSocket	HTTP + SSE / gRPC‑stream
扩展成本	M×N	M+N	K（Agent 数）
链式调用	应用层显式编排	Server 内部可递归	原生 Task DAG
典型角色	“伸手”	“接头”	“喊话”

关系总结

• Function Calling ↔ MCP

  ：先有能“用”工具（Function Calling），再统一“接”工具（MCP）。

• MCP ↔ A2A

  ：MCP 解决怎么做，A2A 解决谁来做。

• A2A ↔ Function Calling

  ：单个 Agent 内仍可用 Function Calling 接本地函数。

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速查表

典型决策情景

技术融合

长期来看，我们可能会看到这三大通信机制（Function Calling、MCP、A2A）逐渐融合的趋势。不过，目前 OpenAI 和 Anthropic 尚未支持 A2A。

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6. 结语

三条协议并非此消彼长，而是逐层补位：

1. Function Calling 让模型先“动手”；
2. MCP 让所有手都能用同一“插口”；
3. A2A 让多双手排成流水线、真正高效协作。

在工程实践里，可以把三条协议视作渐进式层叠：
Function Calling带来最小可行能力；MCP消除接口碎片、释放生态价值；A2A则让能力真正“组织化”，完成复杂任务。
当下没有哪条路线独占未来，但把系统设计成可插拔、可组合，才能在技术快速迭代中保持韧性。

如何学习大模型 AI ？

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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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