MaoLin Tian's Blog

MCP（Model Context Protocol）与Function Calling（函数调用）是两种不同层面的技术方案，服务于大模型（LLM）与外部资源的交互，但设计理念和应用场景有显著区别。以下是两者的核心差异分析：MCP：开放协议层的基础设施Function Calling：特定模型的增值功能MCP适用场景Function Calling适用场景两者可结合使用：例如，在电商场景中，MCP整合用户订单数据，Function Calling调用库存API生成补货建议。通过这种分层协作，既能实现通用性，

总的来说AI主要由算法、算力、数据组成，算法是核心。LLM是基于Transformer架构的算法成果，属于NLP领域关键技术，赋予AI理解和生成语言的能力。如果把AI AGENT看作人工助手，LLM就是其大脑，提供智能核心。AIGC则基于LLM等技术，生成语言、图像、音频等内容，就像人基于大脑的一些语言和视觉的表达。举个例子：云雀模型是LLM，豆包的问答查询基于此，是AIGC在语言领域的应用；图片生成借助专门模型，也是AIGC。豆包APP里的智能体是AI AGENT，集成云雀能力为用户服务。