C# 與 Windows API 交互的“秘密武器”：結構體和聯合體
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引言
隨著人工智能技術的快速發展，大語言模型(LLM)與外部系統交互的需求日益增長。在這一背景下，API、Function Call和MCP(Model Context Protocol)作為關鍵交互機制，各自扮演著不同的角色。本文將深入探討這三種技術的概念、特點、應用場景以及在AI Agent中的作用，通過具體例子幫助讀者全面理解它們之間的異同。
API是一種通用的系統組件通信標準，它定義了軟件組件之間交互的規則。API可以用于任何兩個系統之間的通信，不特定于AI或AI代理。API在AI系統中主要扮演著"橋梁"的角色，連接AI模型與外部數據源或服務。通過API，AI模型可以訪問和利用外部系統的功能和數據，從而增強其能力和應用范圍。
Function Call是特定于大語言模型(LLM)的機制，允許模型調用外部函數或API。這是LLM與外部世界交互的主要方式，由LLM決定何時調用哪個函數。Function Call最初由OpenAI在2023年6月推出，最初在GPT-3.5和GPT-4模型上實現。它允許模型生成結構化JSON輸出，以調用外部系統中預定義的函數或API。
Model Context Protocol是由Anthropic在2024年11月推出的一種開放標準，旨在統一大型語言模型(LLM)與外部數據源和工具之間的通信協議。MCP的主要目的是解決當前AI模型因數據孤島限制而無法充分發揮潛力的問題。MCP提供了一個標準化的接口，使AI模型能夠安全地訪問和操作本地及遠程數據，為AI應用提供了連接萬物的接口。它通過標準化的數據訪問接口，大大減少了直接接觸敏感數據的環節，降低了數據泄露的風險。
API是AI Agent與外部系統交互的基礎。通過API，AI Agent可以訪問和利用各種外部服務和數據源。例如：
API為AI Agent提供了與外部世界的連接，使AI Agent能夠獲取必要的數據和功能支持，從而完成更復雜的任務。
示例
import?requests
查詢北京今天的天氣
response = requests.get('http://localhost:5000/api/weather?city=北京&date=today')
data = response.json(print(f"北京今天的天氣是：{data['weather']}，溫度范圍：{data['temperature']}，降雨概率：{data['rain_probability']}")原文轉載自：https://mp.weixin.qq.com/s/W-7rFGRZfndUzITIP0Ghjw
