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引言
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大語言模型(LLM)與外部系統(tǒng)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(guān)鍵交互機(jī)制，各自扮演著不同的角色。本文將深入探討這三種技術(shù)的概念、特點(diǎn)、應(yīng)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。

基本概念與定義

API (Application Programming Interface)

API是一種通用的系統(tǒng)組件通信標(biāo)準(zhǔn)，它定義了軟件組件之間交互的規(guī)則。API可以用于任何兩個(gè)系統(tǒng)之間的通信，不特定于AI或AI代理。API在AI系統(tǒng)中主要扮演著"橋梁"的角色，連接AI模型與外部數(shù)據(jù)源或服務(wù)。通過API，AI模型可以訪問和利用外部系統(tǒng)的功能和數(shù)據(jù)，從而增強(qiáng)其能力和應(yīng)用范圍。

Function Call

Function Call是特定于大語言模型(LLM)的機(jī)制，允許模型調(diào)用外部函數(shù)或API。這是LLM與外部世界交互的主要方式，由LLM決定何時(shí)調(diào)用哪個(gè)函數(shù)。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(shí)現(xiàn)。它允許模型生成結(jié)構(gòu)化JSON輸出，以調(diào)用外部系統(tǒng)中預(yù)定義的函數(shù)或API。

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol是由Anthropic在2024年11月推出的一種開放標(biāo)準(zhǔn)，旨在統(tǒng)一大型語言模型(LLM)與外部數(shù)據(jù)源和工具之間的通信協(xié)議。MCP的主要目的是解決當(dāng)前AI模型因數(shù)據(jù)孤島限制而無法充分發(fā)揮潛力的問題。MCP提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的接口，使AI模型能夠安全地訪問和操作本地及遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)，為AI應(yīng)用提供了連接萬物的接口。它通過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)訪問接口，大大減少了直接接觸敏感數(shù)據(jù)的環(huán)節(jié)，降低了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

在AI Agent中的作用

API在AI Agent中的作用

API是AI Agent與外部系統(tǒng)交互的基礎(chǔ)。通過API，AI Agent可以訪問和利用各種外部服務(wù)和數(shù)據(jù)源。例如：

調(diào)用天氣API獲取實(shí)時(shí)天氣信息
調(diào)用地圖API獲取路線規(guī)劃
調(diào)用數(shù)據(jù)庫API查詢和更新數(shù)據(jù)
調(diào)用第三方服務(wù)API獲取特定功能

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(shù)據(jù)和功能支持，從而完成更復(fù)雜的任務(wù)。

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(zhuǎn)載自：https://mp.weixin.qq.com/s/W-7rFGRZfndUzITIP0Ghjw