探索大模型与外部世界连接的三大核心技术
随着大型语言模型(LLM)技术的快速发展，AI系统与外部世界的交互变得越来越重要。虽然LLM能够理解和生成人类语言，但它们本身缺乏与外部系统交互的能力，无法直接访问实时信息或执行具体操作。为了解决这一问题，三项关键技术应运而生：
标准化AI模型与外部数据源交互的开放协议，被誉为"AI的USB-C接口"
让大模型能够识别何时调用预定义函数，实现与外部工具的精确交互
能够自主感知、决策和执行操作的智能实体，实现复杂任务的自动化
这三项技术共同构成了现代AI系统连接外部世界的技术基础，使AI能够跨越"信息孤岛"的限制，实现更加强大和实用的功能。本文将深入剖析这三项技术的概念、原理、架构和应用场景，帮助读者全面理解它们在AI技术生态中的重要角色。
MCP (Model Context Protocol，模型上下文协议) 是由Anthropic公司提出的一种开放协议，旨在标准化大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具的交互方式。它被形象地称为"AI的USB-C接口"，提供了一种通用的连接标准，使AI模型能够以一致的方式访问和操作各种数据源和工具。
MCP的主要目的在于解决当前AI模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题。通过标准化的接口，MCP使得AI应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为AI应用提供了连接万物的接口。
MCP协议采用了客户端-服务器架构，将LLM与资源之间的通信划分为三个主要部分：
MCP的运行机制围绕请求-响应模型设计，主要包括以下几个步骤：
假设用户询问关于本地文档内容的问题，MCP的处理流程如下：
MCP协议凭借其灵活性和标准化的特点，已在众多领域找到应用：
允许AI应用安全地访问本地文件系统，读取、分析文档内容，无需用户手动上传。
通过标准接口连接各类数据库，使AI能够直接查询和分析结构化数据。
使AI能够实时访问Web内容，搜索最新信息，增强回答的时效性和准确性。
标准化与各种API的交互，使AI能轻松访问天气、股票、地图等第三方服务。
在IDE中集成MCP，使AI助手能访问项目代码、文档，提供更精准的编程辅助。
使个人AI助手能够访问个人日历、邮件、笔记等信息，提供个性化服务。
以下是使用Python实现简单MCP服务器和客户端的示例代码：
# 简化的MCP服务器实现
from flask import Flask, request, jsonify
import os
app = Flask(__name__)
# 资源处理器字典
resource_handlers = {
"filesystem": {
"read_file": lambda path: open(path, "r").read() if os.path.exists(path) else "File not found",
"list_directory": lambda path: os.listdir(path) if os.path.exists(path) else "Directory not found"
},
"calculator": {
"add": lambda a, b: a + b,
"subtract": lambda a, b: a - b,
"multiply": lambda a, b: a * b,
"divide": lambda a, b: a / b if b != 0 else "Division by zero error"
}
}
@app.route("/mcp/resources", methods=["GET"])
def get_resources():
"""返回所有可用资源及其支持的操作"""
return jsonify({"resources": list(resource_handlers.keys())})
@app.route("/mcp/resource//operations", methods=["GET"])
def get_operations(resource_name):
"""返回特定资源支持的操作"""
if resource_name in resource_handlers:
return jsonify({"operations": list(resource_handlers[resource_name].keys())})
return jsonify({"error": "Resource not found"}), 404
@app.route("/mcp/execute", methods=["POST"])
def execute_operation():
"""执行资源操作"""
data = request.json
resource = data.get("resource")
operation = data.get("operation")
params = data.get("params", {})
if resource not in resource_handlers:
return jsonify({"error": f"Resource '{resource}' not found"}), 404
if operation not in resource_handlers[resource]:
return jsonify({"error": f"Operation '{operation}' not supported by '{resource}'"}), 404
try:
# 执行操作
result = resource_handlers[resource][operation](**params)
return jsonify({"result": result})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True, port=5000)
# 简化的MCP客户端实现
import requests
import json
class MCPClient:
def __init__(self, server_url="http://localhost:5000/mcp"):
self.server_url = server_url
def get_available_resources(self):
"""获取所有可用资源"""
response = requests.get(f"{self.server_url}/resources")
return response.json()
def get_resource_operations(self, resource_name):
"""获取资源支持的操作"""
response = requests.get(f"{self.server_url}/resource/{resource_name}/operations")
return response.json()
def execute_operation(self, resource, operation, params={}):
"""执行资源操作"""
payload = {
"resource": resource,
"operation": operation,
"params": params
}
response = requests.post(f"{self.server_url}/execute", json=payload)
return response.json()
# 使用示例
def llm_with_mcp():
client = MCPClient()
# 获取可用资源
resources = client.get_available_resources()
print(f"Available resources: {resources}")
# 读取文件内容
file_content = client.execute_operation(
"filesystem",
"read_file",
{"path": "example.txt"}
)
print(f"File content: {file_content}")
# 执行计算
calculation = client.execute_operation(
"calculator",
"add",
{"a": 5, "b": 3}
)
print(f"Calculation result: {calculation}")
# 这里将获取的信息提供给LLM...
if __name__ == "__main__":
llm_with_mcp()
Function Calling（函数调用）是一种使大型语言模型（LLM）能够识别何时以及如何调用外部函数的技术。通过这种能力，LLM可以将用户的自然语言请求转换为结构化的函数调用，从而执行特定的操作或获取外部信息。
Function Call弥补了LLM自身的局限性，使其能够进行实时信息查询、执行计算、调用外部API等操作。这使得LLM从纯文本生成器转变为能够与外部系统交互的智能助手。
Function Call的工作原理可以分为以下几个关键步骤：
需要注意的是，LLM本身并不执行函数，而是生成函数调用的结构化描述（通常为JSON格式）。实际的函数执行发生在应用程序中，这种设计保证了安全性和灵活性。
Function Call技术在多种场景下展现出巨大价值：
查询数据库、搜索引擎或知识库，获取最新或特定信息。
执行LLM不擅长的精确数学计算、统计分析或金融运算。
调用外部API查询天气、股票价格、交通状况等实时信息。
控制智能家居设备、发送邮件、安排日程等自动化操作。
解析、转换和格式化复杂的数据结构，如JSON、XML等。
执行订单处理、预订服务、客户支持等业务流程操作。
以下是使用OpenAI API实现Function Call的示例代码：
import openai
import json
import requests
from datetime import datetime
# 配置OpenAI API密钥
openai.api_key = "your-api-key"
# 定义函数
functions = [
{
"name": "get_weather",
"description": "获取指定城市的天气信息",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "城市名称，如'北京'、'上海'等"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "查询日期，格式为YYYY-MM-DD，默认为今天"
}
},
"required": ["city"]
}
},
{
"name": "calculate",
"description": "执行数学计算",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"operation": {
"type": "string",
"enum": ["add", "subtract", "multiply", "divide"],
"description": "数学运算类型"
},
"x": {
"type": "number",
"description": "第一个操作数"
},
"y": {
"type": "number",
"description": "第二个操作数"
}
},
"required": ["operation", "x", "y"]
}
}
]
# 实际函数实现
def get_weather(city, date=None):
"""模拟获取天气信息的函数"""
if date is None:
date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
# 在实际应用中，这里会调用天气API
# 这里使用模拟数据
weather_data = {
"北京": {"temperature": "25°C", "condition": "晴天", "humidity": "40%"},
"上海": {"temperature": "28°C", "condition": "多云", "humidity": "65%"},
"广州": {"temperature": "31°C", "condition": "阵雨", "humidity": "80%"}
}
if city in weather_data:
return {
"city": city,
"date": date,
"weather": weather_data[city]
}
else:
return {"error": f"没有找到{city}的天气信息"}
def calculate(operation, x, y):
"""执行数学计算"""
operations = {
"add": lambda a, b: a + b,
"subtract": lambda a, b: a - b,
"multiply": lambda a, b: a * b,
"divide": lambda a, b: a / b if b != 0 else "错误：除数不能为零"
}
if operation in operations:
result = operations[operation](x, y)
return {
"operation": operation,
"x": x,
"y": y,
"result": result
}
else:
return {"error": f"不支持的运算: {operation}"}
# 使用Function Call处理用户请求
def process_user_request(user_message):
# 调用OpenAI API
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4", # 或其他支持Function Call的模型
messages=[{"role": "user", "content": user_message}],
functions=functions,
function_call="auto" # 让模型决定是否调用函数
)
# 获取模型响应
assistant_message = response["choices"][0]["message"]
# 检查是否有函数调用
if assistant_message.get("function_call"):
# 获取函数调用信息
function_name = assistant_message["function_call"]["name"]
function_args = json.loads(assistant_message["function_call"]["arguments"])
# 执行相应函数
if function_name == "get_weather":
function_response = get_weather(**function_args)
elif function_name == "calculate":
function_response = calculate(**function_args)
else:
function_response = {"error": f"未知函数: {function_name}"}
# 将函数执行结果返回给模型，生成最终响应
final_response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "user", "content": user_message},
assistant_message,
{
"role": "function",
"name": function_name,
"content": json.dumps(function_response)
}
]
)
return final_response["choices"][0]["message"]["content"]
else:
# 如果没有函数调用，直接返回模型的回复
return assistant_message["content"]
# 测试示例
user_queries = [
"北京今天天气怎么样？",
"计算23乘以45等于多少？",
"告诉我上海明天的天气预报"
]
for query in user_queries:
print(f"\n用户: {query}")
response = process_user_request(query)
print(f"助手: {response}")
AI Agent（人工智能智能体）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能系统，AI Agent具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定任务的能力，展现出一定程度的自主性和目标导向性。
AI Agent的核心特征包括：自主性（能够独立决策），反应性（能够感知并响应环境变化），前瞻性（能够设定目标并主动行动），以及社交能力（能够与其他Agent或人类进行交互和协作）。
现代AI Agent通常基于LLM构建，其架构主要包含以下几个核心组件：
AI Agent的典型工作流程包括：感知（接收用户输入或环境信息）→ 思考（理解、规划和决策）→ 行动（选择并执行工具或操作）→ 反馈（评估结果并调整计划）→ 反馈给用户。
目前已有多种框架可用于构建AI Agent，以下是几个主流框架的比较：
| 框架名称 | 特点 | 适用场景 | 技术栈 |
|---|---|---|---|
| LangChain | 提供多种组件和工具链接，高度灵活，社区活跃 | 通用AI应用开发，文档处理，问答系统 | Python，JavaScript |
| AutoGen | 支持多Agent协作，自动化对话和工作流 | 复杂多步骤任务，需要多个专家协作的场景 | Python |
| CrewAI | 专注于多Agent团队协作，角色定义清晰 | 团队协作任务，需要明确分工的复杂流程 | Python |
| Semantic Kernel | 微软推出，与Azure服务深度集成 | 企业级应用，需要与微软生态系统集成 | .NET，Python，Java |
| LlamaIndex | 专注于数据索引和检索，RAG应用 | 知识密集型应用，需要处理大量文档 | Python |
AI Agent在多个领域展现出强大的应用潜力：
日程管理、邮件处理、信息检索、预订服务等个人事务自动化。
自动回答客户问题、处理投诉、执行订单操作等客服任务。
收集和分析信息、生成研究报告、发现数据洞察等研究辅助。
执行复杂工作流程、填写表单、协调多系统交互等自动化场景。
代码编写、调试、优化、文档生成等软件开发辅助。
个性化学习指导、答疑解惑、生成练习题和评估等教育应用。
以下是使用LangChain框架构建简单AI Agent的示例代码：
# 使用LangChain构建简单的AI Agent
from langchain.agents import Tool, AgentExecutor, create_react_agent
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun
from langchain.tools.python.tool import PythonREPLTool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
# 设置环境
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
# 创建LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
# 定义工具集
search_tool = DuckDuckGoSearchRun()
python_repl = PythonREPLTool()
tools = [
Tool(
name="Search",
func=search_tool.run,
description="当你需要搜索互联网获取最新信息时使用此工具。输入应为搜索查询。"
),
Tool(
name="Python REPL",
func=python_repl.run,
description="当你需要执行Python代码进行计算或数据处理时使用此工具。输入应为完整的Python代码。"
)
]
# 创建Agent提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", """你是一个智能助手，能够帮助用户解决各种问题。
你有权访问以下工具:
{tools}
使用以下格式回应:
问题: 用户的输入问题
思考: 你应该始终思考该如何解决问题，分析需要哪些步骤
行动: 工具名称 (参数)
观察: 工具的结果
... (可以有多个行动/观察对)
回答: 基于工具结果的最终回答
开始!
"""),
("human", "{input}")
])
# 创建Agent
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
# 创建Agent执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 与Agent交互
def chat_with_agent(user_input):
response = agent_executor.invoke({"input": user_input})
return response["output"]
# 测试Agent
test_queries = [
"帮我计算2023年第一季度平均GDP增长率，假设一月增长3.2%，二月增长2.8%，三月增长3.5%",
"帮我查找最新的人工智能趋势，并总结三个主要发展方向",
"我需要编写一个Python函数来检查一个字符串是否是回文"
]
for query in test_queries:
print(f"\n用户问题: {query}")
response = chat_with_agent(query)
print(f"\n助手回答: {response}")
print("\n" + "="*50)
# 使用CrewAI构建多Agent协作系统
from crewai import Agent, Task, Crew
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun
# 创建工具
search_tool = DuckDuckGoSearchRun()
# 创建Agent
researcher = Agent(
role="研究员",
goal="收集和分析最新的人工智能研究进展",
backstory="你是一位AI领域的资深研究员，擅长信息收集和分析，能够从海量信息中提取有价值的见解。",
verbose=True,
tools=[search_tool],
allow_delegation=True
)
analyst = Agent(
role="分析师",
goal="分析AI研究的市场影响和应用前景",
backstory="你是一位市场分析师，擅长评估技术创新的商业价值和应用潜力。",
verbose=True,
tools=[search_tool],
allow_delegation=True
)
writer = Agent(
role="技术作家",
goal="撰写清晰、准确的技术报告",
backstory="你是一位技术写作专家，能够将复杂的技术信息转化为易于理解的内容。",
verbose=True,
allow_delegation=True
)
# 创建任务
research_task = Task(
description="""
研究最新的大型语言模型进展，重点关注:
1. GPT-4及其后续模型
2. 开源LLM的最新突破
3. 多模态模型的进展
收集详细信息，包括技术规格、性能基准和关键创新点。
""",
agent=researcher,
expected_output="一份包含最新LLM技术发展的详细研究报告，包含技术细节和关键突破。"
)
analysis_task = Task(
description="""
基于研究员提供的信息，分析这些LLM技术的:
1. 商业应用潜力
2. 可能的行业影响
3. 未来3-5年的发展趋势
提供深入的市场和技术分析。
""",
agent=analyst,
expected_output="一份关于LLM技术市场影响和应用前景的分析报告。"
)
writing_task = Task(
description="""
基于研究员和分析师提供的信息，撰写一份全面的技术报告:
1. 概述当前LLM技术的最新进展
2. 详述关键技术突破和创新
3. 分析商业应用和市场前景
4. 提出未来发展预测
报告应该专业、准确，同时对非技术读者友好。
""",
agent=writer,
expected_output="一份完整的LLM技术发展报告，包含技术细节、市场分析和未来趋势。"
)
# 创建Crew
ai_research_crew = Crew(
agents=[researcher, analyst, writer],
tasks=[research_task, analysis_task, writing_task],
verbose=2
)
# 执行Crew任务
result = ai_research_crew.kickoff()
print("\n最终报告:")
print(result)
MCP、Function Call和AI Agent这三项技术在现代AI生态系统中扮演着不同但相互补充的角色，它们的结合使用能够构建功能更加强大的AI系统。
这三项技术的集成可实现多种强大的应用场景：
使用MCP访问文档库，Function Call执行文档解析和查询操作，Agent协调整个工作流程，实现智能文档管理。
通过MCP连接个人日历、邮件和任务管理工具，用Function Call执行具体操作，Agent负责任务规划和优先级管理。
使用MCP连接CRM系统和知识库，Function Call执行查询和操作，多个专业Agent处理不同类型的客户请求。
通过MCP连接各种数据源，Function Call执行数据查询和分析操作，Agent规划分析流程并生成报告。
随着AI技术的不断进步，MCP、Function Call和AI Agent领域也将迎来新的发展方向：
未来这三项技术将越来越紧密地融合，但同时也面临一些关键挑战：
MCP、Function Call和AI Agent这三项技术共同构成了现代AI系统连接外部世界的技术基础：
随着这三项技术的不断发展和融合，我们将看到更多智能、自主的AI应用出现，它们能够理解用户需求，通过调用外部资源和工具，完成各种复杂任务，为人类提供更加优质的服务和支持。
未来，随着技术的进一步成熟和标准化，这三项技术将成为AI系统的基础设施，支撑起更广阔的AI应用生态，推动人工智能向着更加实用、高效和智能的方向发展。