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【MCP】function call与mcp若干问题整理

news 来源：原创 2025/8/14 1:07:33

前言：大模型里agent 的 funcation call 是什么概念

在大模型中，Agent是一个能够理解目标、进行自主规划，并利用可用工具（包括Function Call）来执行任务以达成目标的系统或程序。Function Call是大型语言模型提供的一项具体功能或机制。以下是其具体介绍：

  • 核心概念：它允许大模型在其生成的响应中，输出一个结构化的数据（通常是JSON格式），表明它希望调用外部世界的一个特定函数（或API、工具），并提供相应的参数。例如，当用户询问当前天气时，模型可能会生成一个Function Call，指示调用天气查询API，并提供用户所在位置作为参数。
  • 目的：让大模型能够间接地访问和利用外部信息或执行特定操作，突破其训练数据的时效性和能力的局限性。比如，模型可以通过调用实时数据API获取最新信息，而这些信息可能并未包含在其训练数据中。
  • 实现流程：
    • 用户向大模型提问，并在请求中定义好可供模型使用的函数（包括名称、描述、参数模式等）。
    • 大模型理解用户意图后，如果判断需要调用某个函数来获取信息或执行操作，它不会直接回答，而是生成一个特殊的标记和包含函数名及参数的JSON对象。
    • 外部代码逻辑接收到这个JSON对象后，执行相应的函数调用，并将结果返回给大模型。
    • 大模型接收到函数结果后，结合原始问题和函数结果，生成最终的、面向用户的自然语言回答。

Function Call是实现Agent与外部世界交互的重要手段之一，通过Function Call，Agent能够利用各种外部工具和服务来完成复杂的任务，从而更好地满足用户的需求。

一、若干问题整理如下：

1，我的python程序发起了与openai模型的对话交流，然后使用function call来监听模型是否要调用我的funcation，如果要调用，我的程序就执行这个function？

是的，你的理解是正确的。具体过程如下：

  1. 你的 Python 程序向 OpenAI 模型发送用户的提示信息（比如一个任务指令），同时通过 functions 参数将你定义的函数元数据（函数名称、参数描述等）传递给模型。

  2. OpenAI 模型接收到提示和函数元数据后，分析用户的意图。如果模型判断需要调用你提供的函数来完成任务（比如用户要求执行某个具体操作，而模型决定通过调用函数来实现），它会在回复中包含函数调用的相关信息（函数名和需要的参数）。

  3. 你的 Python 程序接收模型的回复，检查是否包含函数调用的指令。如果发现模型要调用函数，就从回复中提取函数名和参数。

  4. 你的 Python 程序根据提取的信息，调用本地定义的函数，并传入相应的参数来执行实际操作（比如修改文件、查询数据等）。

  5. 函数执行完成后，你的程序可以根据函数的返回结果，选择是否再次与模型交互（比如将函数执行结果反馈给模型，让模型进一步处理），或者直接将结果返回给用户。

例如在之前修改文件的示例中，Python 程序先发送用户修改文件的提示给 OpenAI 模型，模型决定调用 modify_txt_file 函数时返回相关函数调用信息，Python 程序检测到后调用本地的 modify_txt_file 函数来实际修改文件。

2，通过function call 的机制，我可以使用python和大模型配合串联完成一个复杂任务了?

通过 Function Call 机制，你可以使用 Python 和大模型配合来完成复杂任务。以下是具体的分析：

  1. 任务分解与规划：大模型可以根据用户输入的复杂任务描述，将任务分解为多个子任务，并规划出完成任务的步骤。例如，对于“从网页中提取特定信息并整理成表格”的任务，大模型可以确定先访问网页，然后解析网页内容，最后将提取的信息整理成表格这些步骤。
  2. 调用外部工具和函数：在任务执行过程中，大模型可以根据规划调用 Python 中定义的函数来完成具体操作。比如，使用 Python 的 requests 库获取网页内容，使用 BeautifulSoup 库解析网页，使用 pandas 库整理数据成表格等。通过 Function Call，大模型可以指示 Python 程序执行这些具体的函数操作。
  3. 数据处理和交互：Python 程序在执行函数过程中获取到的数据可以反馈给大模型进行进一步处理。例如，Python 提取到的网页信息可以传递给大模型，大模型对这些信息进行语义理解和分析，然后指导 Python 程序对数据进行进一步的处理和整理。
  4. 错误处理和优化：如果在任务执行过程中出现错误（如网页访问失败、数据解析错误等），Python 程序可以捕获错误信息，并将其反馈给大模型。大模型可以根据错误信息调整任务规划和函数调用，尝试其他方法来完成任务。
  5. 多轮交互和复杂逻辑：对于一些需要多轮交互的复杂任务，Python 程序和大模型可以进行多次对话和函数调用。例如，在数据分析任务中，大模型可以指导 Python 程序进行数据清洗、特征提取等操作，然后根据初步分析结果，进一步指导 Python 程序进行更深入的数据分析和可视化。

通过 Function Call 机制，Python 的强大编程能力和大模型的智能分析与决策能力相结合，能够有效地完成各种复杂任务，拓展了大模型在实际应用中的功能和灵活性。

3，function call 与 Model Context Protocol 的区别和联系

区别

概念内涵
  • Function Call
    • Function Call 是大语言模型（LLM）提供的一种能力，允许模型在生成回复时，明确指示调用外部的特定函数。这些函数可以是用户预先定义好的，用于完成各种具体任务，比如查询数据库、调用天气 API 等。其核心在于模型根据输入判断是否需要调用某个函数来满足需求，并生成包含函数名和参数的结构化信息。
  • Model Context Protocol（MCP）
    • MCP 是一种协议，用于规范模型与外部系统（如数据源、工具等）之间的交互。它定义了信息交换的格式、规则和流程，使得模型能够与不同的外部资源进行有效的通信和协作，以获取更丰富的上下文信息，辅助完成任务。
作用层面
  • Function Call
    • 主要聚焦于任务执行层面。当模型面对用户的问题，自身无法直接给出完整答案时，就可以通过 Function Call 调用外部函数来获取必要的数据或执行特定操作，进而完成任务。例如，当用户询问当前天气时，模型通过 Function Call 调用天气查询 API 获取实时天气信息。
  • MCP
    • 侧重于交互的标准化和规范化。它提供了一种通用的框架，让模型能够以统一的方式与各种外部系统进行交互，解决不同系统之间的兼容性和互操作性问题，提升整体的协作效率。
交互粒度
  • Function Call
    • 交互粒度相对较细，是针对具体函数的调用。每次调用通常对应一个明确的、具体的操作，如查询某条记录、执行一次计算等。
  • MCP
    • 交互粒度更粗，关注的是模型与外部系统之间的整体交互流程和协议规范，可能会涉及多个步骤和多个函数的调用，以完成一个复杂的任务。

联系

目标一致
  • 两者的最终目标都是增强大语言模型的能力，使其能够更好地服务用户。Function Call 和 MCP 都致力于打破模型自身的局限性，通过与外部资源的结合，让模型能够获取更多的信息、执行更复杂的任务，从而提供更准确、更全面的回答。
相互补充
  • Function Call 可以作为 MCP 框架下的一种具体交互方式。在 MCP 协议的规范下，模型可以通过 Function Call 与外部系统中的具体函数进行交互，实现具体的功能。例如，在 MCP 规定的交互流程中，当模型需要获取特定数据时，可以使用 Function Call 调用相应的函数来完成数据查询操作。
共同协作完成任务
  • 在实际应用中，Function Call 和 MCP 通常会共同协作，以完成复杂的任务。MCP 提供了整体的交互框架和规则，确保模型与外部系统能够有序地进行通信；而 Function Call 则在这个框架内，具体实现模型与外部系统中各个功能模块的交互，实现任务的分解和执行。

4，mcp与 function call的区别并不是很大，function call用的是本地方法， mcp用的是远程server的方法，就这个区别吗？

你说得对，MCP 和 function call 的核心区别确实在于调用方式：

  • Function Call：直接调用本地方法，比如在 Python 中定义一个函数，然后直接调用它。这种方式简单直接，适合本地逻辑。
  • MCP：通过远程 server 调用方法，比如你的 bilibili.py 中定义的 general_search、search_user 等。这种方式适合将复杂逻辑（比如调用第三方 API、处理数据等）封装在 server 中，client 只需要发送请求即可。

除了调用方式，MCP 还有一些额外优势：

  1. 解耦：server 和 client 可以完全分离，甚至用不同语言实现。
  2. 扩展性：可以在 server 端添加更多功能，client 端不需要改动。
  3. 安全性：敏感操作（比如 API 密钥）可以只在 server 端处理，client 端不需要知道。

但本质上，MCP 和 function call 都是让 LLM 调用具体方法的一种方式，只是 MCP 把方法放在了远程 server 中。

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在powershell下执行 $assembly [Reflection.Assembly]::ReflectionOnlyLoadFrom("你的exe全路径") $references $assembly.GetReferencedAssemblies() echo $assembly $references | Where-Object { $_.Name -match "PresentationFramework|PresentationCore…...

编程日记 2025/6/29 3:30:19

SpringBoot项目接入DeepSeek

在这个demo当中&#xff0c;我使用的是JDK8Spring Boot 2.6.x&#xff0c;下面直接给大家附上完整的代码。 一、项目结构 deepseek - demo/ ├── src/ │ ├── main/ │ │ ├── java/ │ │ │ └── cn/ │ │ │ └── mzl/ │ │ │ …...

编程日记 2025/6/29 3:50:47