网站顶端图片素材,无需注册免费的网站,企业建站网络公司,网站开发语言html依旧是那句话#xff0c;大模型的单兵能力不等于AI系统的能力#xff0c;一个健壮的AI系统需要多方好友的支持协助#xff0c;才能发挥其最佳的潜力。那么AI Tools这个老友#xff0c;就是最坚强的支持者。AI Tools可以分为两类#xff0c;一类是今年火热的MCP#xff0c…依旧是那句话大模型的单兵能力不等于AI系统的能力一个健壮的AI系统需要多方好友的支持协助才能发挥其最佳的潜力。那么AI Tools这个老友就是最坚强的支持者。AI Tools可以分为两类一类是今年火热的MCP一个真的能干活的伙计通过MCP Server为AI系统在对应的逻辑节点提供所需要的支持。另一个是多年好友Function Calling通过API的方式基于AI识别的调取参数返回对应的结构化结果实现AI能力的拓展。本篇文章将对分别解析Function Calling和MCP这两个能够释放AI潜力的好友剖析他们是如何进行工作如何为AI提供支持能力的。Function Calling一句话总结通过Function Calling实现大模型所学信息外的额外信息的获取与补充解决的是模型与信息之间的集成问题。AI会将自然语言转换成API调用来通过外部工具来获取最新信息。从而解决大模型知识不及时的问题。例如天气查询我们问今天的天气如何。这个时候就需要通过Function calling来补足最新的上下文来完成对应的Agent任务。在AI Agent中实现Function Calling的调用会有以下4个步骤第一个阶段是函数定义阶段Function call的开发者就会构建一个获取天气信息的函数并且定义好这个函数的描述、参数以及参数的类型。例如函数Function为get_current_weather并且定义参数包含城市location以及温度的单位unit。——整个函数由Function calling开发者进行开发。第二个阶段是AI开发者进行函数的注册向大模型注册一系列调用函数目的就是告诉大模型有哪些Functioncalling可以调用对应那些能力需要哪些参数这样大模型可以在识别到需要调用Function Calling的时候进行对应的API调取以获取对应的信息。{ name: get_weather, description: 获取指定城市和日期的天气信息, parameters: { type: object, properties: { location: { type: string, description: 城市名称例如 北京、上海、New York }, date: { type: string, description: 日期格式为 YYYY-MM-DD } }, required: [location] } }第二个阶段是模型推理阶段这个阶段是大模型运用自己的能力来判断用户的本次任务中是否需要对于Function进行调用来进行上下文的补充。如果大模型对于本次识别出需要获取天气信息那么就会用来调用天气函数。大模型会根据问题来生成函数所需要的参数并以json形式进行输出。例如如果该任务是北京的天气情况如何那么大模型就需要智能的判断在函数中的两个参数location北京date2025-10-2。{ function_call: { name: get_weather, arguments: { location: 北京, date: 2025-10-02 } } }第三个阶段是函数的执行阶段开发者基于参数去调取对应天气API例如墨迹天气会提供对应的公开API接口将参数传给天气提供厂商的API接口API会返回对应的函数参数。{ result: { location: 北京, date: 2025-10-02, temperature: 24.5, unit: Celsius, condition: 晴, humidity: 58, wind_speed: 12, wind_direction: NE, air_quality: { index: 65, level: 良, description: 空气质量可接受但某些污染物可能对极少数异常敏感人群有较弱影响。 }, sunrise: 06:12, sunset: 17:48 } }最后一个阶段就是整合阶段基于函数返回的执行结果进行必要变量的提取并将变量向自然语言的转化来生成最终的回答。大模型MCP协议进行真实操作一句话总结MCP让大模型通过MCP协议操作工具系统做真正的落地操作解决的是大模型与工具之间的集成使用问题。MCP采用的是客户端服务器的架构概念。首先是MCP主机host就是各种IDE或者AI工具MCP客户端 Client来处理主机与服务器Server端的通讯问题最后是服务端MCP服务器Servers来暴露系统与工具的特定功能最后就是本地数据源例本地的例如文件、数据库和服务等以及远程服务通过互联网可以调用的外部系统MCP服务器可以安全访问这些本地数据源以及这些远程服务来进行对应数据域服务的使用。整体的流程我梳理成了一个带有顺序的pipeline如下里面清晰的说明了当一个用户提出一个诉求任务不同的MCP组件之间是如何总而言之一句话通过MCP 的配置来让LLM智能的识别每一次任务中是否需要调用MCP以及需要调用什么MCP并通过HostClient进行信息的传递通过MCP Server在本地或远程数据、服务、工具中获得对应的MCP执行以及执行结果返回给LLM并由LLM进行消费与整合并最终由Host和Client返回给用户。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”