一文秒懂AI核心：Agent、RAG、Function Call与MCP全解析

抖音推荐 2025年07月24日 03:16 1 admin

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：

特性	MCP (模型上下文协议)	RAG (检索增强生成)	Agent (智能体)	Function Call (函数调用)
核心思想	标准化 AI 与外部数据/工具的通信协议	检索外部知识 + 增强提示 + 生成回答	LLM驱动的自主决策与任务执行系统	LLM请求执行外部预定义函数/工具的能力
本质	协议/规范	技术框架/方法	系统/应用范式	模型能力/特性
通俗比喻	标准化的 USB 接口	写论文前先查资料	能干的私人助理	助理按指令使用 App
关系链	可作为 Agent 调用工具的底层标准	常被 Agent 用作获取知识的手段	核心指挥官，使用 RAG/Function Call 等工具	Agent 执行具体动作的基本手段

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）。

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。”

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。

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）。

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。

作者：suke
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来源：稀土掘金
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