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。

本系列文章基于 Lynxe 作者沈询的实战经验，深入浅出解析 ReAct Agent 的核心原理与工程价值，帮助开发者快速掌握从“写流程”到“造智能体”的关键跃迁。 关于这个系列 作为 Lynxe(原JManus）的作者，我花费了很多课余时间来完善这个Func-Agent框架，也因此对于 ...

本文通过讲解MCP解决了什么问题，以及和以及与Function Call、Agent的关系。通过两个实际对比的案例，对MCP、Function Call、Agent在应用层的关系进行详细的介绍。以便于小伙伴们对AI专有名词有进一步的理解和学习。 Model Context Protocol（模型上下文协议），简称MCP，是 ...