1. 摘要
本文围绕大语言模型（LLMs）智能应用中的工具与数据接入问题，系统介绍了两种主流方案：基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP（Model Context Protocol）的标准化接入框架。通过梳理各自的工作原理、应用流程及典型实践，分析了不同场景下的适用性选择。同时，结合实际部署经验，探讨了两种模式在未来智能系统演进中的协同融合方向。
2. 介绍
2.1 MCP
MCP（Model Context Protocol）作为一种面向大语言模型（LLMs）应用的标准化协议，旨在统一模型与外部数据源及工具的连接方式[1]。相较于零散、割裂的集成方式，MCP通过定义清晰的交互标准，显著降低了系统接入与扩展的复杂度。官方文档对 MCP 的定义、优势及应用流程进行了简明扼要的阐述，作为最权威的信息来源，本节直接基于官方文档进行归纳与总结。
当前市面上已有大量针对 MCP 的延伸解读与分析，但本文聚焦于核心问题：是什么，为什么用，怎么用，以帮助读者在最短时间内建立对 MCP 的准确认知。
2.1.1 是什么
MCP 是连接【工具 + 数据】与【AI模型】之间的一种标准化协议与框架。正如 USB-C 标准统一了设备与外设之间的连接方式一样，MCP 也为大模型提供了一套统一访问外部资源的机制[1]。通过 MCP，AI 应用可以便捷、安全地调用多种数据源与工具，构建更丰富的推理与执行链条。
MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.
Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories.
2.1.2 为什么用
MCP 的核心优势在于简化接入流程与增强系统灵活性。面对 LLMs 频繁需要访问外部数据与执行外部任务的需求，MCP 提供了如下能力。借助 MCP，开发者可以基于统一标准，快速构建复杂智能体系统，避免因各自为政的接入方式导致的维护困境。
MCP helps you build agents and complex workflows on top of LLMs.
LLMs frequently need to integrate with data and tools, and MCP provides:A growing list of pre-built integrations that your LLM can directly plug into.The flexibility to switch between LLM providers and vendors.Best practices for securing your data within your infrastructure.
2.1.3 怎么用
要搭建一个符合 MCP 协议的基本系统，仅需部署一个轻量 Server 并在 Client 端配置相应连接，即可完成工具链接入。MCP 支持包括本地文件、数据库、远程 API 等多种数据源，使系统具备极高的扩展性和可维护性。
MCP follows a client-server architecture where:●Hosts are LLM applications (like Claude Desktop or IDEs) that initiate connections.●Clients maintain 1:1 connections with servers, inside the host application.
●Servers provide context, tools, and prompts to clients.
2.1.4 哪些数据源
Local Data Sources: Your computer’s files, databases, and services that MCP servers can securely access.Remote Services: External systems available over the internet (e.g., through APIs) that MCP servers can connect to.
2.2 Agent + Function Call
Agent + Function Call 是近年来在大语言模型（LLM）应用中广泛采用的一种智能交互机制。其基本工作流程是：由 Agent 负责根据用户输入动态决策是否调用外部工具，而 Function Call 提供标准化、结构化的函数接口，允许模型在对话推理过程中无缝接入外部系统，实现数据查询、动作执行、复杂推理等功能扩展[2][3]。
2.2.1 是什么
Agent + Function Call 是一种结合大语言模型（LLM）与外部工具（函数）的交互模式。在此框架中：
- Agent 负责根据用户输入动态决策是否调用工具；
- Function Call 提供标准化的结构化函数调用能力，使模型能够与外部系统交互[2][3]。
例如，用户问：“明天北京天气如何？”，模型可调用 get_weather(location="北京", date="明天") 这一函数来获得答案[3]。
2.2.2 为什么用
使用 Agent + Function Call 机制的核心价值包括：
1.增强模型能力通过工具调用，模型可获取实时数据、执行数据库查询、调用计算引擎等，从而突破模型参数中的知识限制[3][4]。
2.动态调度机制Agent 可以基于上下文自动判断调用哪一个或哪一组工具，适合多步骤、多模块任务[5]。
3.易于集成由于主流模型（如 OpenAI GPT-4、Anthropic Claude）原生支持 function call，这种方式可以快速集成到现有系统中，无需复杂中间件[4]。
4.支持多轮交互Agent 模式允许对话上下文记忆配合调用策略，使得系统具备更强的多轮协同能力[5]。
2.2.3 怎么用
步骤一：定义工具函数
开发者需定义结构化的函数接口（含名称、参数说明、功能描述），支持 JSON Schema 或 Python 函数形式
步骤二：配置 Agent
步骤三：执行任务 当用户输入任务请求时，Agent 自动判断意图、调用函数、获取结果，并由模型最终组织语言输出[3]。
基于通义模型，同样的我们可以参见官方文档，关于tools，这个例子也是不错的。链接
定义工具列表
# 定义工具列表，模型在选择使用哪个工具时会参考工具的name和description tools = [ # 工具1 获取当前时刻的时间 { "type": "function", "function": { "name": "get_current_time", "description": "当你想知道现在的时间时非常有用。", # 因为获取当前时间无需输入参数，因此parameters为空字典 "parameters": {} } }, # 工具2 获取指定城市的天气 { "type": "function", "function": { "name": "get_current_weather", "description": "当你想查询指定城市的天气时非常有用。", "parameters": { "type": "object", "properties": { # 查询天气时需要提供位置，因此参数设置为location "location": { "type": "string", "description": "城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。" } } }, "required": [ "location" ] } } ]
定义工具函数
# 模拟天气查询工具。返回结果示例：“北京今天是雨天。” def get_current_weather(location): return f"{location}今天是雨天。 " # 查询当前时间的工具。返回结果示例：“当前时间：2024-04-15 17:15:18。“ def get_current_time(): # 获取当前日期和时间 current_datetime = datetime.now() # 格式化当前日期和时间 formatted_time = current_datetime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 返回格式化后的当前时间 return f"当前时间：{formatted_time}。"
配置 Agent
# 封装模型响应函数 def get_response(messages): completion = client.chat.completions.create( model="qwen-plus", # 此处以qwen-plus为例，可按需更换模型名称。模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models messages=messages, tools=tools ) return completion.model_dump()
执行任务
def call_with_messages(): print('\n') messages = [ { "content": input('请输入：'), # 提问示例："现在几点了？""一个小时后几点""北京天气如何？" "role": "user" } ] print("-"*60) # 模型的第一轮调用 i = 1 first_response = get_response(messages) assistant_output = first_response['choices'][0]['message'] print(f"\n第{i}轮大模型输出信息：{first_response}\n") if assistant_output['content'] is None: assistant_output['content'] = "" messages.append(assistant_output) # 如果不需要调用工具，则直接返回最终答案 if assistant_output['tool_calls'] == None: # 如果模型判断无需调用工具，则将assistant的回复直接打印出来，无需进行模型的第二轮调用 print(f"无需调用工具，我可以直接回复：{assistant_output['content']}") return # 如果需要调用工具，则进行模型的多轮调用，直到模型判断无需调用工具 while assistant_output['tool_calls'] != None: # 如果判断需要调用查询天气工具，则运行查询天气工具 if assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_weather': tool_info = {"name": "get_current_weather", "role":"tool"} # 提取位置参数信息 location = json.loads(assistant_output['tool_calls'][0]['function']['arguments'])['location'] tool_info['content'] = get_current_weather(location) # 如果判断需要调用查询时间工具，则运行查询时间工具 elif assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_time': tool_info = {"name": "get_current_time", "role":"tool"} tool_info['content'] = get_current_time() print(f"工具输出信息：{tool_info['content']}\n") print("-"*60) messages.append(tool_info) assistant_output = get_response(messages)['choices'][0]['message'] if assistant_output['content'] is None: assistant_output['content'] = "" messages.append(assistant_output) i += 1 print(f"第{i}轮大模型输出信息：{assistant_output}\n") print(f"最终答案：{assistant_output['content']}")
注意：需要注意的是这里的大模型判断的时候可能会识别到需要多个tools，所以才会需要用到循环，这个也是通过这个进行MCP的Client编写。
2.3 对比
从结构、扩展性、性能、可维护性等角度对 Agent + Function Call 与 MCP 进行对比。
2.3.1 结构对比
在结构设计方面，Agent + Function Call 通常采用单体式模式，即大语言模型直接在推理过程中，基于预定义的 tool list，动态判断并调用外部函数。这种方式强调轻量、快速，如 OpenAI 在其 Function Calling 文档中所述，模型在每轮对话中，可以基于工具描述（如 name、description 和 parameters）直接生成调用请求[2]。而 MCP 则采用了严格的 Client-Server 架构，将工具管理、数据上下文提供与模型推理解耦开来。根据 MCP 官方介绍，Host（如 LLM 应用）通过 Client 与 Server 建立连接，Server 统一管理各种工具、数据源和提示词资源[1]。结构上，MCP 更加标准化和模块化，天然适配大型系统的分布式部署与演进需求[6]。
2.3.2 扩展性对比
扩展性是衡量智能体系统可持续发展的重要指标。Agent + Function Call 由于本地 tightly-coupled（紧耦合）工具列表的特性，每增加或修改一个工具，都需同步更新模型侧的工具定义，维护成本较高。不同模型平台（如 OpenAI、Anthropic、通义千问）在 Function Call 支持的格式上也存在差异，跨模型迁移时需要额外适配[7]。相比之下，MCP 在设计上强调工具与模型的解耦。Server 端可独立发布、更新、下线工具，不需要重新训练或重启模型推理链路。MCP 也支持多种数据源（本地文件、数据库、远程 API 等）统一接入[2]，极大提升了系统的扩展灵活性和多源融合能力。这种松耦合设计被认为是未来智能系统发展的必然趋势，并有助于通过统一的访问控制和最小化授权来降低安全风险[8]。
2.3.3 性能对比
在性能方面，Agent + Function Call 因调用链条短（模型直接调用本地或小范围工具函数），在单次任务响应延迟上具有明显优势。特别是在低并发、轻量任务场景下，如简单的天气查询、汇率换算，能够提供极快的响应体验[2][3]。然而，随着任务复杂度提升，特别是涉及多轮调用、复杂工作流编排时，Agent 本地调度可能出现瓶颈。而 MCP 架构虽然引入了 Client-Server 的通信开销，但其 Server 可通过分布式部署、异步处理、负载均衡等手段优化整体性能表现[1]。相关研究也指出，在复杂任务密集型场景下，微服务式架构（如 MCP）在系统稳定性和高可用性方面优于单体式设计[9]。
2.3.4 可维护性对比
系统可维护性直接关系到长周期系统演进与运营成本。Agent + Function Call 由于将工具描述、调用逻辑与模型 tightly bundled，在实际维护中，若工具数量庞大、版本频繁更新，容易导致接口变更混乱，且缺乏统一的调用日志和监控体系[7]。MCP 在这一点上具有显著优势。根据 MCP 官方文档，Client 和 Server 均能独立记录调用日志，支持细粒度的性能监控、故障排查和审计[1]。此外，MCP Server 层可以独立设置访问权限、安全策略，实现数据与工具访问的最小化授权（principle of least privilege）[8]。在企业级应用环境下，MCP 更易满足合规性、审计与安全隔离要求。
3. 实践
针对搬栈 AI 化的业务需求，分别基于 MCP 协议和 Agent + Function Call 两种方式进行了实践探索与效果验证，旨在评估不同方案在多轮任务调度场景下的适配性与应用优势。
3.1 MCP 实践
本节介绍 MCP（Model Context Protocol）在实际项目中的应用方式与配置过程。
针对搬栈 AI 化的业务需求，进行了 MCP 场景的实施探索。整体采用本地部署方式，严格遵循官方文档指引，并结合实际环境进行了适配与改写，实现了完整的 MCP 接入链路。
通过实践可以明确，基于 MCP 协议的系统搭建主要包含两个关键组成部分：
- Client：作为 LLM 应用（如智能体或 IDE 插件）的一部分，负责发起与 Server 的连接、发送上下文请求以及接收工具调用结果。
- Server：作为独立服务存在，统一管理工具资源（如 API 接口、数据库服务、本地文件系统等），并按需提供给 Client 调用。
基于通义模型，具体搭建流程如下：
1.搭建 Client
Client 侧基于标准的 MCP 客户端框架（例如调用 DashScope 等服务），配置 LLM 模型、连接 Server，并在推理过程中实现工具调度与调用链路闭环。
client部分代码--大模型选择tools
client = OpenAI( # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) completion = client.chat.completions.create( # 此处以qwen-plus为例，可按需更换模型名称。模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models model="qwen-plus", messages=messages, tools=self.tools, ) response = completion.model_dump_json() print(response) assistant_output = json.loads(response)['choices'][0]['message'] print(f"assistant_output{assistant_output}")
client部分代码--大模型确定tools后的调用模型
if assistant_output['content']: final_text.append(assistant_output['content']) while assistant_output['tool_calls'] != None: print(f"tool_name{assistant_output['tool_calls']}") tool_name = assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] tool_args = assistant_output['tool_calls'][0]['function']['arguments'] tool_args = json.loads(tool_args) # Execute tool call tool_result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args) #print(tool_result.content[0].text) #tool_results.append({"call": tool_name, "result": result}) final_text.append( f"[Calling tool {tool_name} with args {tool_args}]") messages.append({ "role": "assistant", "content": assistant_output['content'], "tool_calls": assistant_output['tool_calls'] })
client部分代码--大模型把query+tools信息+大模型回复整合后进行再输出
# Continue conversation with tool results prompt = "不需要改变原结构，输出原来的结构，除了产品信息，前后都要用中文" messages.append({ "role": "tool", "content": tool_result.content[0].text, "tool_call_id": completion.choices[0].message.tool_calls[0].id, "prompt":prompt }) completion = client.chat.completions.create( model="qwen-plus", messages=messages ) assistant_output = completion.model_dump()['choices'][0]['message'] if assistant_output['content'] is None: assistant_output['content'] = "" messages.append(assistant_output) final_text.append(completion.choices[0].message.content)
2.搭建 Server
Server 侧需实现符合 MCP 规范的服务端逻辑，注册可供调用的工具资源。每个工具以标准的 function schema 方式对外暴露，支持参数定义、调用路径和返回格式规范化管理。
tool举例--查询阿里云某个产品对应模块信息
@mcp.tool() async def descirbe_pricing_modules(owner_id: int = None, product_code: str = None, product_type: str = None, subscription_type: str = None,) -> str: """查询阿里云某个产品对应模块信息（DescribePricingModule）,product_code 和 subscription_type订阅类型是必选项。""" await ensure_connected() def sync_call(): req = bss_models.DescribePricingModuleRequest( product_code=product_code, product_type=product_type, subscription_type=subscription_type ) runtime = util_models.RuntimeOptions() return client.describe_pricing_module_with_options(req, runtime) try: result = await asyncio.to_thread(sync_call) AttributeList = result.body.data.attribute_list ModuleList = result.body.data.module_list ifnot result: return f"未查询到{product_code}产品对应模块信息。" return f"AttributeList：{str(AttributeList)}，ModuleList：{str(ModuleList)}" except Exception as e: return f"调用失败：{str(e)}"
Tips：在工具注册过程中，可参考阿里云官方 OpenAPI 文档（如 DescribePricingModule 接口），结合官方提供的 Python SDK 示例，快速改写成符合 MCP 工具注册要求的标准接口。整体改写过程较为简单，适合快速上手。
3.2 Agent 实践
本节展示如何基于 Agent + Function Call 的方式实现功能调用，并说明其在不同平台下的落地应用。
在实际开发过程中，无论是在本地编写代码，还是通过平台（如百炼 ModelStudio）构建智能体应用、工作流应用或智能体编排应用，Agent + Function Call 的基本逻辑是一致的。核心流程包括：
- 定义工具（Functions）：明确每个工具的名称、描述、输入参数及返回值。
- 配置 Agent：设置模型推理策略，使其能够根据对话上下文动态判断是否调用工具。
- 执行推理与工具调用：在实际推理过程中，模型根据用户输入选择调用合适的工具，完成数据获取、动作执行或进一步推理。
通过这种机制，可以高效地将大语言模型（LLM）与外部系统打通，扩展模型的执行能力和知识边界。
4. 结果分析
4.1 MCP 结果
查询阿里云产品列表rds,page =1 ,page size =50
查询drds产品 中的drdspre类型是Subscription情况下的属性情况。
请帮我查询阿里云产品的预付费价格，参数如下：
subscription_type='Subscription',product_code='drds',order_type='NewOrder',module_code='InstanceSpec',config='Region:cn-qingdao,InstanceSpec:4C4G,InstanceType:private'，service_period_unit='Month',service_period_quantity=1,product_type='drdspre'
4.2 Agent 结果
4.3 对比结果
对比 MCP 与 Agent 在同一场景下的效果，进行数据分析与总结。
在实际业务应用中，尤其是涉及到多轮复杂 API 查询（如云产品价格、配置属性、实例规格等）的场景，MCP（Model Context Protocol） 与传统的 Agent + Function Call 模式在交互机制、智能化水平与系统效率等方面展现出了显著差异。
4.3.1 交互链路复杂度分析
在 MCP 架构下，完成一次完整的价格查询流程需要经历多个 Query 阶段，每一次调用都需要基于上一次查询结果提供新的参数。这种链式多轮调用符合 MCP 客户端-服务端协议的典型模式[1]。
相比之下，Agent + Function Call 方式中，部分智能体框架（如 OpenAI Function Agent、LangChain ReAct Agent）具备一定程度的自主推理能力，可以根据上下文推导出缺失信息，并尝试自主完成提问和函数调用[2][5]。不过在复杂链式任务中，推理正确率仍然有限[10]。
总结：MCP 更加结构化、可控但交互步数多；Agent 更具自主性但推理易出错。
4.3.2 智能推理与自主提问能力
在 MCP 模式下，每一轮调用都是明确输入输出的同步交互，不具备自主推理和自动补全提问的能力，更多依赖上层 Host 或用户指定参数[1]。
而 Agent 框架，如基于 ReAct 的模型，则可以结合推理与执行，在过程中自主提出新问题、调用函数，从而动态推进任务进展[11]。
总结：MCP 偏向于流程控制与准确执行，Agent 偏向于推理能力与动态应对。
4.3.3 查询效率与系统开销
MCP 每次请求需要经过 Client → Server → Tool 的完整链路，整体上响应时间略高，且多轮查询中延迟累积更明显[1][4]。
Agent + Function Call 在理想情况下，可以通过一次推理规划出多步调用，减少交互轮数，从而提升整体执行效率[5][12]。不过，这依赖模型推理质量，存在一定不确定性。
总结：MCP 稳定但交互多，Agent 快速但存在风险。
4.4.4 数据安全性与系统可控性
MCP 通过 Server 端统一管理工具、控制权限、记录调用日志，具备完整的安全审计能力，非常适合对数据敏感的企业环境[1][8]。
Agent + Function Call 模式下，工具调用通常直接暴露在模型交互链路中，安全性依赖外部加固机制，整体弱于 MCP[10][13]。
总结：MCP 更符合企业级合规、安全要求。
5. 结论
5.1 实践感受总结
以“AI搬栈”类跨系统数据流转场景为例。如果开发者只是基于开放 API 开发应用，而无法直接控制底层 Server 设计，MCP 并不适合直接使用。
- MCP 需要由平台或工具开发者负责搭建 Server，暴露标准化工具接口；
- 应用开发者适合使用 Agent + Function Call，结合模型推理能力完成智能化查询与调用链规划。
正如当前主流研究指出的，在以模型为中心的应用开发（Model-Centric Application Development）趋势下，Agent 式推理架构将越来越成为构建智能应用的核心[14]。
因此，在缺乏 Server 资源，或者希望更快利用现有 API 生态开发智能助手应用时，推荐优先选择 Agent + Function Call 方案。
5.2 MCP 方案优劣分析
优势：
- 标准化接口，适配多模型、多工具体系：MCP 采用统一协议标准，任何遵循 MCP 的 Client 都可以无缝连接多种 Server 和工具链，具备极高的扩展性[1]。
- 强安全性与可控性：Server 集中管理工具与数据访问，具备完善的权限控制、调用日志记录与审计能力，符合企业级、合规性要求[8]。
- 系统模块清晰：Client 与 Server 明确分层，有利于大型分布式系统的开发、演进与维护。
劣势：
- 开发门槛高：需要开发和维护专门的 Server，对使用者（应用开发者）要求较高，需具备系统集成、服务治理能力[8]。
- 交互步数多，响应链路长：每次复杂查询通常需要多轮请求-响应，整体响应延迟较高[9]。
- 推理能力弱：MCP 本身不涉及智能推理，完全依赖模型层做出准确决策[1]。
5.3 Agent + Function Call 方案优劣分析
优势：
- 开发灵活，快速上手：直接利用模型原生的 Function Call 能力（如 OpenAI、通义千问），只需注册函数或 API 描述，应用层开发者即可快速构建系统[2]。
- 智能推理能力强：支持基于上下文的推理、动态提问与多步任务规划，尤其结合 ReAct、MRKL 等推理机制时，能够实现更自然、高效的多轮交互[11][5]。
- 低延迟交互：一次推理可以规划并执行多个调用，减少链式等待，提升整体响应体验。
劣势：
- 安全与权限弱化：调用链中直接暴露工具接口，缺乏标准化的访问控制，需要额外加固措施[2]。
- 推理失败风险：在任务复杂、上下文不充分或工具描述不完善时，模型推理出错率较高，可能导致链路中断[10]。
- 跨模型兼容性有限：不同模型的 Function Call 支持能力不一，存在厂商依赖问题。
5.4 推荐使用场景
在实际应用中，选择 MCP 还是 Agent + Function Call，应根据项目目标、资源条件和任务复杂度综合判断。
当面对企业级部署需求，尤其是对安全合规、访问审计、权限控制有严格要求的场景时，MCP 显然是更优选。由于 MCP 将工具接入、数据访问和权限策略统一封装在 Server 端，应用层 Client 与模型侧只需遵循标准协议调用，从而在系统设计上天然具备高安全性和高可控性，非常适合如金融、政务、企业内部平台等对数据治理要求严苛的环境[1]。
在需要多工具协作或大规模 Agent 编排的复杂系统中，MCP 也展现出独特优势。通过统一的 Server 资源池，多个 Agent 可以共享同一组工具或上下文数据，避免重复开发，提高整体系统的一致性和扩展性。特别是在涉及到多部门、多系统资源协同作业时，MCP 的规范化结构大大简化了集成难度[8]。
相反，对于轻量应用开发或快速原型验证的场景，Agent + Function Call 模式更为适合。开发者可以直接基于现有的大模型（如 GPT-4、通义千问等）进行工具注册与调用，无需搭建独立的 Server 系统，大幅降低开发与部署门槛，加快产品迭代速度[2]。这对于初创团队、小型项目或创新性实验项目尤其友好。
当任务本身具有较强的动态推理和多轮交互特性时，如需要模型自主拆解问题、规划调用路径、动态调整交互策略的场景，也更推荐使用 Agent + Function Call 架构。例如在“搬栈”类业务中，开发者需要根据用户输入和中间查询结果，不断衍生新的查询任务，过程难以通过静态流程预设，依赖模型具备一定的推理和自主提问能力。在此类任务中，Agent 架构凭借灵活推理机制（如 ReAct、Tree of Thoughts）展现出更高的智能化水平[5][11]。
此外，如果开发者无法直接控制底层 Server，只能基于第三方开放 API 进行应用开发，那么强行采用 MCP 架构反而增加了不必要的开发成本和系统复杂度。在这种情况下，直接采用 Agent + Function Call，并通过模型推理能力串联调用链，是更自然、更经济的选择。
综上所述，MCP 更适合大型、标准化、安全敏感的企业级系统建设；而 Agent + Function Call 则更适合面向 API 的应用开发、快速原型验证、智能推理驱动的复杂任务处理。
六、展望
随着大语言模型（LLMs）应用边界的不断拓展，单一的 Agent 调度体系或 MCP 标准化协议模式，都逐渐暴露出各自的局限性。未来智能系统演进的方向，很可能不是简单的二选一，而是基于两者优点的深度融合与协同演进。本文基于当前技术发展趋势，结合最新研究成果，对 Agent 与 MCP 未来可能的协同模式与演进路径进行探讨。
6.1 趋势一：模型内嵌标准协议（MCP化 Agent）
当前主流的 Function Call 与 Tool Use 机制仍然偏向模型厂商自定义接口，如 OpenAI、Anthropic、通义千问等均提供各自格式的工具描述和调用方式[2]。这种接口割裂导致跨模型迁移与多模型协同成本高企。
未来发展趋势之一是：Agent 将原生支持标准化协议（如 MCP），即模型在推理过程中，直接以符合 MCP 规范的格式请求、调用外部 Server 工具。这样，无论模型厂商如何变化，只要 Server 遵循 MCP 标准，模型即可无缝对接[1]。
这一方向已经在一些研究中初步展现，如 Stanford HAI 讨论的 "Model-Centric AI Development" 中提到的“统一上下文适配层”概念[14]，以及最近 Anthropic 发布的 Claude 3 Agent Framework 中提倡的“Protocol-Oriented Tooling”模式[8]。
6.2 趋势二：智能化 Server（Agent化 MCP）
另一种对称的发展方向是：MCP Server 侧变得更智能化，逐步承担部分推理与流程编排功能。
传统 MCP Server 只是静态暴露工具和数据。但未来，随着 RAG（检索增强生成）、Function Planning（函数规划推理）等技术的发展[15][16]，Server 层可以集成轻量推理引擎，如微型规划 Agent（Planner Agents），帮助模型自动完成：
- 查询补全（如根据历史查询补充参数）
- 工具链组合（如多个工具组合完成复杂任务）
- 动态接口优化（如根据负载和性能动态选择调用路径）
即，MCP Server 不再是简单的资源提供者，而成为智能交互中枢。相关技术路径已经在 Meta AI 的 Toolformer 项目、DeepMind 的 SayCan 框架中有所体现[17][18]。
6.3 趋势三：多模型、多 Agent 与多 Server 协作体系
随着大模型生态的繁荣，未来智能系统必然是多模型 + 多 Agent + 多 Server的复杂协作体系。
- 多个 LLM 模型：根据任务类型（推理型、检索型、生成型）动态分配最优模型。
- 多个 MCP Server：按领域（如金融工具、医疗数据、政务接口）划分不同资源域。
- Agent 层统一调度：Agent 既能推理，又能基于 MCP 统一标准高效访问不同资源池。
这种体系要求：
- 强标准化（如统一的 Tool/Context 描述标准 MCP v2.0）
- 强编排能力（如 Multi-Agent Task Planning Framework）
- 强安全隔离（如基于身份验证的工具访问控制）
这一发展方向在 recent papers like "Multi-Agent Collaboration via Shared World Models"（ICLR 2024）和 "ToolChoice: Learning to Select Tools in Tool-Using LLMs" 中已有初步探讨[19][20]。
6.4 技术挑战与演进需求
尽管未来融合前景广阔，但仍存在诸多技术挑战需要解决：
- 标准协议制定：目前 MCP 尚无统一工业标准（如 HTTP、gRPC 级别普及），存在厂商私有化风险。
- 智能推理与安全治理平衡：Server 引入智能推理后，如何防止推理偏差、保证安全可信，是重要挑战。
- 链式任务的鲁棒性提升：在多轮复杂交互中，保证推理稳定性与结果一致性，仍需要更强的 Planner 与验证机制[15][19]。
7. 应用说明
在 MCP 协议应用于 AI 搬栈场景的落地过程中，通过实际实验验证，我们发现该类多轮链式任务更适合采用 Agent + Function Call 方案实现，后续搬栈工具化的完善也将由术心继续推动与闭环。同时，需指出，MCP 主要面向工具开发者，由其搭建可多次调用的标准化 Server，应用开发者则可在此基础上高效接入和调用。对于业务应用场景，用户既可以直接使用基于 Agent 的智能体系统，也可以选择基于 MCP 协议构建的标准化智能体体系。
参考文献：
[1]Model Context Protocol, "Introduction to MCP," 2024. [Online]. Available
[2]OpenAI, "Function Calling and Tool Use with GPT Models," 2023. [Online]. Available
[3]Prompt Engineering Guide, "Function Calling with LLMs," 2024. [Online]. Available
[4]BentoML, "Agent: Function Calling Example," 2024. [Online]. Available
[5]LangChain, "Agent Architectures and Multi-step Reasoning with LLMs," 2024. [Online]. Available
[7]Aliyun, "DashScope - Compatibility of OpenAI APIs with Tongyi Qianwen," 2024. [Online]. Available
[13]BentoML, "Building LLM Apps with Tools and Agents," 2024. [Online]. Available
来源 | 阿里云开发者公众号
作者 | 百苓
