分不清RAG 、Function Call、MCP、Agent？一文秒懂它们的区别和联系

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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	助理按指令使用工具
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

1. 大语言模型（LLM）的缺陷

LLM（如GPT-4、Claude）它的核心能力是：

✅ 根据输入的文字，预测最合理的下一段文字。

但它有三大硬伤：

缺陷1：知识截止性

• LLM的训练数据停留在某个时间点（比如GPT-4是2023年10月），无法主动获取新知识。
• 后果：问它"今天天气如何？"它只能回答："根据我的知识库，2023年10月之前上海7月平均气温是..."

缺陷2：无法操作现实世界

• LLM只是一个"大脑"，没有手和眼睛，不能：

  • 调用API（比如查天气、发邮件）
  • 读取本地文件（比如整理你的D盘）
  • 控制智能家居（比如关灯）

缺陷3：短期记忆有限

• LLM的上下文窗口（比如GPT-4-turbo是128K tokens）决定了它能"记住"的对话长度。
• 后果：聊到第50句时，它可能已经忘了你第1句说过"我不喜欢打乒乓球"。

2. 四大技术如何补足LLM？

（1）Agent（智能体）------ AI的"决策中枢"

• 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 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。

Agent的三大核心能力

1. 任务规划（Planning）

• 用户说："帮我订一张明天北京飞上海的机票，选靠窗座位。"

• Agent拆解：

  • ① 查航班（调用RAG或Function Call）
  • ② 筛选符合时间的航班
  • ③ 调用订票API（Function Call）
  • ④ 确认座位偏好（MCP记忆用户喜欢靠窗）

2. 工具调用（Tool Use）

• Agent知道什么时候该用哪个外挂：

  • 需要最新数据 → 调用RAG
  • 需要操作现实世界 → 调用Function Call
  • 需要记忆用户习惯 → 调用MCP

3. 自我反思（Self-Reflection）

• 如果任务失败（比如航班已售罄），Agent会尝试替代方案（查高铁票）。

Agent的典型架构

用户输入 → Agent大脑（LLM） → 决策  
                        ↓  
         RAG Function Call MCP  
           ↓        ↓         ↓  
        查资料   调API     读记忆

（2）RAG（检索增强生成）------ AI的"实时搜索引擎"

• 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 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。

RAG的工作流程

1. 用户提问："2024年欧洲杯冠军是谁？"

2. 检索模块：

   • 去数据库/互联网搜索"2024欧洲杯 冠军"
   • 返回相关段落（比如："西班牙2-1英格兰夺冠"）

3. 生成模块：LLM把检索结果整合成自然语言回答。

RAG的两种用法

• 主动式：用户明确要求查资料（"帮我查最新的医保政策"）
• 被动式：Agent自动触发（当LLM发现自己数据过时，悄悄让RAG补课）

RAG的局限性

• 依赖检索质量（如果数据库没更新，照样答错）
• 不适合动态数据（比如股票实时价格，更适合用Function Call调API）

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（3）Function Call（函数调用）------ AI的"机械手"

• 这是啥？ 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。"

Function Call的执行流程

1. LLM识别用户意图（"这是一个天气查询请求"）
2. LLM生成结构化参数（{ "location": "上海", "date": "2024-07-30" }）
3. 系统调用天气API，返回数据（{ "temp": 28℃, "rain": true }）
4. LLM把API结果转换成人类语言："明天上海28℃，有雨，记得带伞！"

由于它可以让开发者自由定义函数和API调用方式，所以当不同开发者采用不同方式时，就会出现不通用的问题，导致普及困难且需要重复开发。 这就再次凸显出MCP的重要性。

为什么不能直接用API？

因为普通用户不会写代码！Function Call的本质是 "把自然语言翻译成API调用"。

（4）MCP（模型上下文协议）------ AI的"记忆增强"

• 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 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。

比如我想让Cursor（不限制任何模型）总结这篇文章并将所有图片都下载到本地，以前单纯的自然语言指令是实现不了的，现在有了MCP，就可以接入fetch MCP（专门做信息抓取的），在Agent模式下实现大模型对这些外部信息的抓取。

需要注意的是：

MCP并不绑定任何大模型，也就是你可以在支持MCP的工具（目前包括但不限于Claude客户端、Cursor等）中，在任何大模型下使用MCP。

之所以单独提到这点，是因为和Function Call**有所区别。

如果单从概念上看，大家是不是觉得MCP和Function Call还挺像的，都是让大模型更好地获取外部信息。

实际上，Function Call通常是和大模型绑定的（而MCP并不绑定任何大模型），也不是所有大模型都支持Function Call功能，以扣子中的DeepSeek-R1为例，它有两种模型：

一种是原生DeepSeek R1，一种是支持Function Call版本（扣子自己推出的），后者可以在Single-Agent模式下调用各类扣子工具（插件、工作流、知识库）。

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3. 四大技术如何协同作战？

实战案例：用户说"帮我规划一个周末上海游"

（1） Agent拆解任务：

-   ① 查上海景点（RAG）
-   ② 查用户偏好（MCP：上次用户说"讨厌排队"）
-   ③ 订门票/餐厅（Function Call）

（2） RAG检索最新信息：

-   从旅游网站抓取"2024年上海必去景点"，排除需要排队的。

（3） Function Call执行操作：

-   调用携程API订外滩观景台门票
-   调用大众点评API订一家不排队的本帮菜

（4） MCP持续记忆：

-   记录用户本次选择了"文艺路线"，下次推荐博物馆而非游乐场。

（5） LLM生成最终回复：

> "为您规划了轻松文艺的上海周末游：
>
> -   周六上午：参观浦东美术馆（已订票，免排队）
> -   周六中午：在「老吉士」吃正宗本帮菜（已订座）
> -   周日下午：漫步武康路历史街区（免费）  
>     需要调整随时告诉我~"

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4. 总结

总结来说：

Agent是一种AI应用，能感知环境、规划任务并调用服务（外部工具、数据库等，包括调用MCP Servers、Function Call）完成任务；如果Agent想要更好地完成任务，一般需要接入足够多的外部工具，而外部工具的接入千差万别；

Function Call是大模型本身的一种能力，可以调用外部函数或API以增强大模型能力，但它同样面临着不同开发者自由定义导致的不标准问题；

MCP则是给AI应用提供了一套标准化协议，方便AI应用更好地访问外部工具，以提升大模型的响应能力。

最终效果：让AI不仅"能说会道"，还能"真办实事"！ 🚀