源自 | suke 技术源share

核心内容: - Agent是目标导向的项目经理/大脑，负责规划和协调任务执行。 - RAG和Function Call是Agent的工具，RAG负责检索外部知识，Function Call负责调用外部函数。 - MCP是标准化的通信协议，方便Agent与各种工具交互。

如今大语言模型（LLM）的风头一时无两，它们能写诗、能聊天、能编程，简直无所不能！但你有没有发现，有时候它们也挺“傻白甜”的？比如问它今天的天气，它可能给你一个“根据我的知识库…”的过时答案；让它帮你整理本地文件，它只能表示爱莫能助。

这是因为 LLM 本身像一个博学但与世隔绝的大脑。为了让它真正变得实用、能干，连接现实世界，科技圈祭出了几大“法宝”：Agent（智能体）、RAG（检索增强生成）、Function Call（函数调用）
，以及一个新晋的潜力股——MCP（模型上下文协议）
。

今天，我们就用大白话+生动比喻，带你一次搞懂这四大金刚，看看它们是如何协同作战，让 AI 从“理论派”变身“实干家”的！

🔗 懒人直看版

一图胜千言，我们用一个表格来总结下它们的关系和区别：

简单来说，它们的关系就像：

• • Agent (智能体)
   是那个目标导向的项目经理/大脑
  。

• • RAG
   和 Function Call
   是它工具箱里的得力工具
  ：RAG 负责查资料、找依据；Function Call 负责执行具体操作、调用外部 API。

• • MCP
   则致力于提供一个标准化的接口规范
  ，让 Agent 能更方便、更统一地接入和使用各种工具（无论是 RAG 功能还是其他 Function Call 实现的工具）。

💡 Function Call：给AI装上“遥控器”

****- • 这是啥？
 Function Call 是 LLM 的一项内置“特异功能”。它允许 LLM 在需要的时候，请求
外部程序帮它做点事。注意，是“请求”，不是“亲自做”。

• • 为啥要它？
   因为 LLM 自己查不了实时股价、订不了机票、发不了邮件。有了 Function Call，LLM 就能“指挥”其他工具来完成这些操作。

• • 通俗比喻：
   就像你让智能音箱帮你“查下今天北京天气”。音箱（LLM）自己感知不到天气，但它知道要去调用“天气查询”这个App（预定义的函数/工具）。它生成指令（“查北京天气”），App 执行后把结果（“晴，25度”）告诉音箱，音箱再用自然语言告诉你。

• • 简单例子：
   你问 AI：“AAPL 股价多少？” AI 判断需要查实时数据，于是生成一个“请求”：{调用函数: “查股价”, 参数: {“股票代码”: “AAPL”}}
  。外部程序收到请求，查询API，返回结果 {“价格”: 180.50}
  。AI 再根据这个结果回答你：“苹果当前股价是 180.50 美元。”

🔍 RAG：AI的“开卷考试”神器

****- • 这是啥？
 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种让 AI 回答更靠谱的技术框架。简单说，就是在 AI 回答问题 
之前
，先让它去指定的资料库（比如公司内部文档、最新的行业报告）里查找 (Retrieval)
 相关信息。

• • 为啥要它？
   防止 AI一本正经地“胡说八道”（专业术语叫“幻觉”），让它的回答基于最新的、准确的、特定的事实依据。

• • 通俗比喻：
   好比你写论文要引用最新数据。你不会光凭记忆（LLM 的内部知识）瞎写，而是会先去图书馆或数据库查资料 (检索)
  ，把找到的关键信息整合 (增强)进你的论据里，最后才下笔写作 (生成)
  。RAG 就是让 AI 也学会这种“先查再答”的好习惯。

• • 简单例子：
   你问 AI：“我们公司最新的报销政策是啥？” RAG 系统先去公司内部知识库检索
  “报销政策”文档，找到相关段落。然后把这些段落和你的问题一起“喂”给 AI，AI 参考
  着这些最新政策，给你一个准确的回答。

🤖 Agent：AI界的“全能管家”

****- • 这是啥？
 Agent（智能体）是一个更高级、更自主的 AI 系统。它以 LLM 作为核心“大脑”，不仅能理解你的目标，还能自己思考、规划步骤
，并主动调用工具
（比如上面说的 RAG 和 Function Call）来执行任务，与外部环境互动。

• • 为啥要它？
   为了完成那些光靠聊天解决不了的复杂任务，比如“帮我规划下周去上海的出差行程，包括订机票酒店，并把日程发给我”。

• • 通俗比喻：
   Agent 就像一个超级能干的私人助理
  。你给个目标，它自己就能拆解任务、查信息（可能用 RAG 查公司差旅标准，用 Function Call 查航班酒店）、做决策、执行操作（用 Function Call 调用预订 API），最后给你结果。它是有自主“行动力”的。

• • 简单例子：
   你让 Agent：“分析一下竞品 X 的最新动态，写个简报。” Agent 会自己规划：① 搜索最新新闻（调用 Function Call）；② 查内部研究报告（调用 RAG）；③ 分析总结信息（LLM 大脑）；④ 生成简报（调用 Function Call）。

🔌 MCP：AI与工具间的“通用插座标准”

****- • 这是啥？
 MCP (Model Context Protocol) 是 Anthropic 公司（就是搞出 Claude 那个）在 2024 年底提出并开源的一种标准化通信协议
。它定义了一套规则，让 AI 应用（客户端）能以统一的方式，与各种外部数据源或工具（服务器）进行交互。

• • 为啥要它？
   想象一下，如果每个工具都有自己独特的接口，那 Agent 想用多个工具时，岂不是要学 N 种“方言”？MCP 就是想统一这个接口标准，让工具“即插即用”。

• • 通俗比喻：
   MCP 就像是给 AI 大脑和外部工具之间制定了一个通用的 USB 接口标准
  。无论是本地文件系统、数据库，还是 Slack、GitHub 这些应用，只要它们提供符合 MCP 标准的“服务器”，AI 应用（客户端）就能轻松连接并使用它们的功能，无需为每个工具单独适配。

• • 简单例子：
   在支持 MCP 的编辑器里，你可以让 AI“把我 /docs
   目录最新的 Markdown 文件总结一下，发到 Slack 的 #general
   频道”。编辑器（MCP 客户端）通过 MCP 协议，与本地的“文件系统 MCP 服务器”和“Slack MCP 服务器”沟通，协调完成整个任务。

• •

• • 支持 MCP 的客户端/服务器:

• • 客户端:
    Claude Desktop App, Cursor, Windsurf, Cherry Studio 等 AI 编辑器或应用。

• • 服务器:
    Anthropic 官方和社区提供了针对 Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer, Milvus (向量数据库), Firecrawl (网页抓取) 等的开源 MCP 服务器实现。开发者也可以根据 MCP 规范自定义服务器。目前，为安全起见，MCP 服务器通常在本地运行。

•