智能体协作体系核心逻辑：Prompt、Agent、Function Calling 与 MCP 解析

0 序言

本文聚焦AI领域核心概念 Agent、Prompt、Function Calling、MCP ，解析其定义、关联及运作逻辑，还原智能体系统如何协作解决任务的完整流程。

读完后应掌握以下三点：① 明白各组件的角色与价值 ；② 理解从用户提问到结果输出的全链路机制 ；③ 清楚技术演进中问题-解决方案的迭代关系。

全文架构：先分别介绍Prompt、Function Calling、MCP，接着在阐述其工作流程，最后在文章总结前用最眼见意骇的方式解释清楚这几者之前的关系。

1. Prompt：AI交互的"指令基石"

1.1 User Prompt

定义：用户向AI模型发送的问题或指令（如"查询今日天气如何？"）。
作用：作为AI生成回复的直接依据，决定交互的核心目标。
特点：聚焦具体任务，与模型能力直接关联（如要求"生成报告"需模型支持文本创作）。

1.2 System Prompt

定义：包含AI角色设定、语气、背景的提示词（如"你是专业财经分析师，回复需用数据支撑"），与User Prompt分离。
作用：赋予AI"人设"，规范回复风格（如让客服对话更亲和），提升交互体验。
特点：
- 部分场景由系统预设（如网页聊天机器人），支持用户自定义；
- 作为"上下文描述"，间接影响AI输出方向（如限定回复长度、格式）。

2. AI Agent：任务调度的"中枢神经"

2.1 核心定义与作用

定义：连接用户、AI模型、工具的中间程序。
作用：
1. 接收用户请求（User Prompt）；
2. 协调AI模型与工具的交互（如决定何时调用"网页浏览"工具）；
3. 封装并呈现最终结果。

2.2 早期实现的问题与挑战

问题1：工具复用性差

早期开发中，每个Agent需内置工具函数（如网页浏览、文件管理），重复代码冗余（比如说每个agent在调用时都要给它封装好一个MCP协议，这样子很不方便）。

问题2：格式兼容性低

AI模型返回的工具调用指令可能格式错误，导致Agent需重试，降低效率。

3. Function Calling：工具交互"标准化"

3.1 核心思想与价值

定义：大模型厂商推出的标准化协议，统一AI模型与工具的交互格式。
核心目标：降低开发难度（避免重复造工具）、减少资源消耗（统一格式无需反复调试）。

3.2 实现方式

工具定义：用JSON描述工具，包含名称（name）、功能说明（description）、参数（parameters）。
格式分离：将工具描述从System Prompt中独立，单独存储管理。
规范约束 ：规定AI模型调用工具时的返回格式（如必须包含tool_name和result字段）。

3.3 优缺点分析

优点：
- 降低用户端开发成本（复用标准化工具）；
- 减少Token消耗（无需在Prompt中重复写工具描述）；
- 服务端自动校验格式，纠正模型错误回复。
缺点：
- 无统一行业标准，厂商API定义差异大（如百度文心与OpenAI的Function Calling格式不同）；
- 部分开源模型暂不支持该功能。

4. MCP：工具协作的"通信协议"

4.1 定义与核心价值

定义：Modular Computation Protocol，规范AI Agent与Tool服务交互的通信协议。
解决的问题 ：
- 突破工具"私有性"，实现统一托管（如把"网页浏览"工具做成公共服务，供所有Agent调用）；
- 让Agent动态获取工具信息（如从MCP Server查询"有哪些工具可用"）。

4.2 组件与接口

组成部分 ：
- MCP Server ：承载工具服务的端，支持三类能力：
  1. 管理工具列表（含功能描述、参数格式）；
  2. 提供数据资源（如文件读写、知识库访问）；
  3. 内置提示词模板（如生成"会议纪要"的Prompt）。
- MCP Client：调用MCP Server的Agent（即用户交互的入口）。
通信方式 ：
- 同机部署：Agent与MCP Server在同一机器，通过标准输入输出通信；
- 网络部署：MCP Server部署在远端，通过HTTP协议通信。

4.3 特点与意义

解耦AI模型与工具：MCP仅负责工具管理、资源调度，与具体AI模型无关；
实现工具共享：避免重复开发，提升系统扩展性（新增工具只需在Server端部署）。

5. 智能体系统全流程：从用户提问到结果输出

5.1 交互步骤拆解

用户发起请求：向AI Agent（MCP Client）提出问题（如"分析A股今日走势"）。
Agent获取工具信息：通过MCP协议访问MCP Server，查询可用工具（如"网页浏览""财经数据接口"）。
Prompt组装与发送 ：
- Agent将工具信息转化为 System Prompt （如"可调用网页浏览工具获取实时行情"）或 Function Calling格式（如JSON描述工具参数）；
- 与User Prompt打包，发送给AI大模型。
模型决策与工具调用 ：
- AI模型解析Prompt，决定调用"网页浏览"工具，向Agent发送调用请求。
工具执行与结果回传 ：
- Agent通过MCP协议调用Server端的网页浏览工具，获取A股行情数据；
- Tool将结果返回给Agent。
最终结果生成 ：
- Agent转发工具结果给AI模型，模型结合自身知识（如财经分析逻辑）生成最终答案。
结果呈现：Agent将答案展示给用户。

6 快速梳理核心逻辑

把AI协作想象成 "虚拟团队" ：用户是需求方，大模型是智囊团（也就是提主意的人），Agent是"项目经理" 统筹任务，工具是"外包团队"提供能力，MCP是"工具共享平台" 统一管理外包，Function Calling是"外包对接规范" ，Prompt是"给智囊团的任务说明" 。

任务启动时，User Prompt 明说"做什么"（如"查A股走势"），System Prompt 暗定"怎么做"（如"当专业分析师，用数据说话"），让大模型既知目标又懂风格。Agent接下需求后，通过 MCP协议 从平台找工具（如网页浏览），把工具信息包装成System Prompt或Function Calling格式（用JSON规范描述工具名、参数），和User Prompt一起发给大模型。若大模型判断需调用工具，Agent就通过MCP启动外包，等工具返回结果再转发给大模型生成答案。

具体直接看下面流程图：

针对图中的四个概念，可以这么理解：

Prompt 解决说清楚需求
Agent 解决协调资源
Function Calling 解决规范沟通
MCP 解决工具复用

7 小结

从 Prompt（定义交互规则） 到 Agent（中枢调度） ，再到 Function Calling（标准化交互） 和 MCP（工具共享） ，整个体系围绕 "解决任务协作的效率与复用问题" 迭代：

早期Agent因工具私有性重复开发→Function Calling通过标准化降低成本→MCP进一步实现工具统一托管，提升扩展性。

这些概念并非替代关系，而是形成 "指令定义→中枢调度→交互标准化→资源共享" 的协作闭环，支撑AI系统从单纯聊天向高效执行复杂任务进化。只有理解其逻辑，才能更清晰地洞察智能体技术的发展脉络与落地路径。