AI交互中的核心概念解析

引言

随着大语言模型（LLM）的发展，AI 已经不再只是"回答问题"的工具，而是允许主动执行任务、调用外部资源、甚至构建完整工作流的智能系统。

为了更好地理解和使用这些能力，我们需要了解 AI 交互中几个关键的核心概念：

Prompt（提示词）
Agent（智能体）
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）
Function Calling（函数调用）
Tools/Skills（技能，工具）

这些概念看似抽象，但它们共同构成了现代 AI 平台的工作机制。本文将从定义、功能到实际应用，逐一进行深入解析，援助你理解它们在 AI 交互中的角色与协作方式。

Prompt：交互的起点

✅ 定义与作用

通过对话历史的一部分。就是Prompt 是用户输入给 AI 的一段文本，用于引导其生成特定类型的输出。它能够是问题、指令，甚至需求。例如：

复制代码

"请帮我写一封道歉邮件。"
"计算一下365天后的日期。"

工作原理

用户输入 Prompt；
AI 对 Prompt 进行语义理解；
结合上下文生成响应；
输出结果返回给用户。

Prompt 是整个 AI 交互流程的起点，它的质量和设计直接影响 AI 输出的效果。

Agent：自主决策单元

✅ 定义与特性

一种具备感知、决策和行动能力的 AI 实体。它不仅能理解用户的指令，还能根据环境变化自主规划任务并执行。就是Agent

例如一个旅行助手 Agent：

接收用户指令："我想去成都玩。"
自动查询天气、景点、交通信息；
献出推荐行程；
甚至帮你订票或酒店。

⚙️Agent 与 Prompt 的关系

Prompt 是 Agent 的初始输入；
Agent 许可基于 Prompt 生成新的 Prompt，实现多轮对话；
在执行过程中不断调整策略，提升任务完成效率。

MCP：构建标准化上下文通信机制

Memory, Context, and Planning

✅ 定义与目的

MCP 是一种为大语言模型设计的开源协议，用于统一模型与外部系统之间交换上下文信息的方式。就是简单来说，它就像AI 和外界沟通的"翻译器"。

⚙️主要机制

统一数据格式（JSON、YAML等）
支持模型访问数据库、API、文档等外部资源
建立安全、高效的数据传输

⚙️MCP 的作用

使 AI 能够获取实时、准确的上下文信息；
让不同平台、服务之间无缝协作；
是 Function Calling 和 Tools 高效运行的基础。

Function Calling让 AI 真正"做事"的能力

✅ 定义与功能

Function Calling 是指 AI 模型在生成响应时，能够调用预定义的函数或服务的能力。这使得 AI 不仅能"说"，还能"做"。

例如：

查天气：get_weather("北京", "明天")
查股票：get_stock_price("贵州茅台")
发送邮件：send_email("hello@example.com", "你好")

⚙️ 工作流程

否需要调用某个函数；就是AI 判断
生成调用请求（含参数）；
请求通过 MCP 或其他接口发送给目标服务；
服务执行后返回结果；
AI 根据结果生成最终回复。

Function Calling 是 AI 从"对话"走向"执行"的关键一步。

Tools/Skills AI可调用的功能集合

✅定义与功能

Tools 是封装好的、可供 AI 调用的功能模块，单一功能（搜索、计算、API调用），通常包括：

数据处理器具（如 Pandas、NumPy）
API 接口（如 OpenWeatherMap、Google Maps）
第三方服务（如支付、物流、搜索）
本地脚本或插件

Skills：复合能力（分析、创作、推理）

数据分析能力
流程处理能力
创作文章能力

⚙️Tools 与 Function Calling 的关系

Tools 是被调用的对象；
Function Calling 是调用的手段；
Together，它们让 AI 成为一个真正的"执行者"。

总结：它们是如何协同工作的？

✅完整的 AI 工作链

复制代码

用户输入 → Prompt → Agent → 调用 → Tools/Skills
                     ↓
                通过MCP管理
                     ↓
                Function Calling机制

用户通过 Prompt 下达命令；
Agent接收并分析任务；
通过 MCP获取所需信息；
利用 Function Calling 调用 Tools 执行任务；
最终将结果反馈给用户。

⚙️举例

复制代码

1. 用户输入Prompt
   → "今天天气如何？我该怎么穿？"

2. Agent解析
   → 拆解任务：①获取天气 ②分析着装建议

3. 通过MCP发现可用工具
   → 注册的Tools/Skills：天气API、穿衣知识库

4. Function Calling执行
   → 调用天气API(城市="北京")
   → 获取结果：晴，25°C，微风

5. 调用技能组合
   → 穿衣建议Skill分析天气数据
   → 结合时尚知识库生成建议

6. Agent整合结果
   → 组织自然语言回复给用户