一口气讲清楚：FC、MCP、A2A

这是“一口气讲清楚”系列的第五篇文章。

前面几篇文章中，我介绍了AI大模型领域常见的几种专业术语，分别是：AGI、RAG、AIGC、LLM、MCP、EMB、向量库、训练集、多模态。了解基础概念和专业术语之后，有助于我们在工作和生活中深入学习和应用AI。

这个时候，可能有同学会产生疑问，这么多大模型、ChatBot、智能体等AI工具，我该如何将它们融入到自己的生活和工作场景中呢？别急，这篇文章，解答你的疑惑。

过去在IT互联网技术领域，一个APP背后的技术架构，有web层、server层、中间件、数据库和底层的操作系统，看起来很复杂。后来大家逐渐形成了较为统一的标准，即通过API接口将不同层级之间串联起来，最终才能形成一个能提供完善服务的APP应用。

在AI领域，现在以及未来也会有类似的统一标准或者机制出现，来实现大模型、智能体等AI工具之间的协作通信。截至目前来看，AI交互协议共出现了三种代表性的范式，如下图所示，分别是FC、MCP、A2A。

一、FC：函数调用技术

FC(Function Calling)是一种函数调用技术，由OpenAI推动，旨在通过调用外部函数或API，使大型语言模型(LLM)能够与外部系统交互，从而扩展其能力。其核心原理包括以下几点：

1、工作原理

允许开发者定义一组函数，并通过自然语言指令触。这些函数通常以JSON格式描述，包含函数名称、参数和返回值等信息。

当用户提出需要执行特定任务的问题时，模型会解析问题并判断是否需要调用预定义的函数。如果需要，模型会生成调用函数所需的参数，并通过API执行该函数，最后将结果返回给用户。

2、技术实现

Function Calling依赖于模型对自然语言的理解能力，通过解析用户输入生成函数调用参数。例如，当用户询问天气时，模型会调用一个获取天气信息的函数，并将结果以自然语言形式呈现。

在OpenAI的实现中，Function Calling通过API调用外部服务，如数据库查询或实时数据获取。开发者可以定义函数并将其与模型绑定，使模型能够根据输入选择合适的函数执行。

3、优势与不足

主要优势：简化复杂操作、提高开发效率，并增强模型的生成能力和应用范围。

不足之处：不同开发者可能采用不同的函数定义方式，导致通用性不足；此外，处理多任务时可能会遇到上下文限制问题。

二、MCP：模型上下文协议

MCP(Model Context Protocol)是一种标准化的开放通信协议，由Anthropic公司于2024年11月推出，旨在为大型语言模型(LLM)提供标准化的接口，实现与外部数据源和工具的无缝集成。

它通过统一接口连接AI模型与外部工具和资源，类似于USB接口在电子设备中的作用。它允许AI模型动态发现并调用外部服务，而无需预先定义固定代码。其核心目标是简化AI应用开发，提高效率并减少重复开发工作。

1、技术原理

• MCP采用客户端-服务器架构，主要由三部分组成：
• MCP主机(Host)： 负责发起对外部数据源的请求，处理和转发这些请求。
• MCP客户端(Client)： 嵌入在主机应用中，负责与外部MCP服务器建立连接并传递数据。
• MCP服务器(Server)： 提供工具、资源和提示模板等核心功能，支持双向实时通信。

2、工作流程

• 创建阶段： 配置并注册MCP服务器，包括安装、验证和授权。
• 运行阶段： 处理工具调用请求，执行外部API调用，并将结果返回给AI模型。
• 更新阶段： 确保服务器保持最新状态，适应不断变化的需求。

3、核心功能

• 统一接口： 提供标准化的JSON-RPC消息格式，简化了AI模型与外部工具的交互。
• 动态发现： AI模型能够动态识别可用工具并调用它们，无需人工干预。
• 双向通信： 支持实时数据传输，类似于WebSockets。

4、核心优势

• 灵活性： 允许AI模型灵活调用多种工具，而无需为每个工具单独开发适配代码。
• 安全性： 提供安全隐私保护机制，确保数据传输的安全性。
• 去中心化： 促进生态繁荣，形成类似“插件市场”的生态系统。

5、面临的挑战

• 跨平台兼容性： 需要解决不同平台间的兼容性问题。
• 性能优化： 在大规模部署中优化性能。
• 安全性提升： 加强认证授权和服务器发现的安全性。

三、A2A：智能体开放通信协议

A2A(Agent-to-Agent)是一种开放的智能体通信协议，由Google最近推出，旨在标准化不同AI智能体之间的通信与协作。

A2A协议通过统一的通信方式，允许智能体以结构化和一致的方式进行交互，包括任务管理、状态更新、多模态数据交换等。其核心目标是打破系统孤岛，实现跨平台、跨框架的智能体无缝协作，从而支持复杂任务的自动化处理。

1、技术原理

• 任务管理：A2A协议定义了任务生命周期管理机制，支持从即时任务到长周期任务的协作。任务创建、执行、状态更新和完成均围绕任务对象展开。
• 多模态交互：支持文本、音频、视频等多种数据格式的交互，使智能体之间的协作更加自然和灵活。
• 客户端-服务器架构：采用客户端(Client Agent)和远程服务器(Remote Agent)的架构，客户端负责发起任务并管理状态更新，服务器则处理具体任务执行。
• 实时反馈与状态更新：通过SSE(Server-Sent Events)流式传输技术，实时推送任务状态更新，避免长时间阻塞。
• 安全性与标准化：基于现有标准(如JSON-RPC、HTTP、OpenAPI等)构建，确保与现有IT系统的兼容性，并提供企业级的安全认证和授权机制。

2、核心优势

• 灵活性：支持非结构化模式下的智能体协作，适应复杂任务需求。
• 安全性：通过标准化协议确保通信安全。
• 跨平台协作：打破不同生态系统间的壁垒，实现智能体间的高效协同。

四、三大范式的典型应用场景

1、Function Calling

• 简单数据查询：如“北京今日气温”调用天气API。
• 内部系统调用：如“查询我的订单”触发数据库检索。

2、MCP

• 跨平台集成：如AI助手同时访问Google Drive和本地文件。
• 敏感数据操作：如医生通过MCP查询加密的患者病历。

3、A2A

• 企业流程自动化：如跨平台客服、招聘流程优化、公司内部业务协作(HR Agent与财务Agent协作处理员工报销)。
• 多智能体协作：支持多个独立智能体协同完成复杂任务，且可以对复杂任务进行分解，提高任务整体的执行效率。

五、三大范式未来可能的发展趋势

从OpenAI提出Function Calling，到Anthropic提出MCP，再到Google提出A2A，你会发现他们的核心功能和特性，基本是按照技术发展的趋势在不断演进，即从单点功能到群体协作。

其中，Function Calling面向单点功能，你可以把Function Calling是“工具调用”的基础设施；MCP更看重系统间的交互，是多系统之间的“连接协议”，解决模型与外部系统的标准化交互；而A2A更擅长群体(Agent)协作，可以推动上述二者的基础上推动多智能体生态的形成。

三者分别面向单点功能、系统连接、群体协同三个层级，结合起来，则可以构成一个自顶向下、从内部任务处理到外部多智能体工具协同的技术生态。共同构建AI从“理解”到“实干”的能力。

三者未来的发展趋势可能会趋向于：MCP可能成为底层协议，A2A在其上实现多Agent协作，Function Calling作为轻量级补充。

在此基础上进行扩展，未来MCP可能会形成类似于功能插件的角色，或者说工具库。而A2A的Agent生态可能会形成类似“应用商店”的体系。

当然，目前来看这三者依然处在初级阶段，一定会有后来者推出全新的协议来参与竞争，直至出现类似IT互联网时代的HTTP与TCP/IP协议，甚至可能出现更通用的AI交互协议。