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MCP 和 Function Calling 架构设计对比剖析 原创 精华

OpenAI 早在2023年06月就推出了 Function Calling，为大模型提供了工具调用功能。Anthropic 在2024年11月推出了 MCP，旨在标准化 AI 大模型与外部工具和数据源的交互。 MCP 是否要取代 Function Calling？下文详细剖析。 Function Calling 是由 OpenAI 等公司推动的一种技术，它允许大 ...
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11张图全面总结 MCP、A2A、Function Calling 架构设计间关系 原创 精华

MCP（Model Context Protocol）的热度还未消散，新的 Agent 接口标准 A2A（Agent2Agent）又悄然登场。 就在上周，Google 在 Cloud Next 大会上正式推出了 Agent2Agent（A2A）开放协议。简单来说，A2A 旨在为 Agent 之间的通信提供一个开放标准，促进不同 Agent 之间的协作与交互。
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MCP协议和Function Calling、AI Agents的区别是什么？优势有哪些

MCP（模型上下文协议）、Function Calling 和 AI Agents 是三种重要的技术手段，它们在实现 AI 模型与外部系统交互方面各有特点。本文将详细对比这三种技术，并深入探讨 MCP 的多项显著优势。 MCP、Function Calling 和 AI Agents 的区别 Function Calling:平台依赖的函数调用机制 ...
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OpenAI推出Function Calling：无缝连接外部工具的新跨越

OpenAI在2024年8月正式推出了Function Calling功能，为大型语言模型如GPT-4o开辟了一条与外部工具和系统无缝连接的新颖路径。此项突破性技术不仅赋能AI助手执行一系列复杂任务，还为应用程序与语言模型之间的深度集成提供了可能性，进一步推动了生成式人工智能 ...
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深入探讨Function Calling：实现外部函数调用的工作原理

Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函数 ...
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让 AI 更懂你的「尚方宝剑」：Function Call 到底是什么？

作为只使用 GPT API 的开发者，我非常眼馋 ChatGPT 的插件能力，但限于当时 GPT-3.5 没有开放相关接口，虽然可以使用 LangChain 等辅助工具实现类似能力，但终归有些麻烦。不过随着 OpenAI 大更新 ，我们终于可以在利用 API 来实现插件能力了！而实现插件能力的基础 ...