面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call

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一、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。 二、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 ………………………………