Ch14 Agent原理修订于 二〇二六年七月六日
Function Calling 演化
一句话理解
从无 Function Calling 时代的提示词注入 Hack，到 2026 年 MCP (Model Context Protocol) 标准化——Function Calling 经历了四次重大跃迁：无 FC 时代（Prompt Injection / Hook）→ OpenAI Function Calling (JSON Schema) → Tool Use（标准化+并行+流式）→ MCP（跨模型统一协议），每一次跃迁都让 Agent 的工具调用能力更加可靠、高效和通用。
四个阶段
阶段一：无 FC 时代（2022-2023）
在 Function Calling API 出现之前，开发者通过”欺骗”模型来让它”调用工具”：
技术手段：
- 提示词注入 (Prompt Injection)：在 System Prompt 中描述可用函数，要求模型输出特定格式的文本（如 JSON），然后由外部代码解析并执行
- Hook 机制：在应用层拦截模型输出，匹配预定义模式，触发对应的函数调用
代表实现：
- LangChain 的
AgentExecutor+Tool抽象（2023年初） - AutoGPT 的 Command 解析（2023年3月）
- BabyAGI 的任务执行循环（2023年4月）
核心局限：
- 输出格式不可靠（模型可能输出非 JSON 或格式错误的 JSON）
- 需要大量 Prompt 工程来约束输出格式
- 无法并行调用多个工具
- 每次调用都需要完整的上下文往返
阶段二：OpenAI Function Calling（2023年6月）
OpenAI 在 GPT-4-0613 和 GPT-3.5-turbo-0613 中首次引入原生 Function Calling：
技术突破：
- 模型原生支持 JSON Schema 定义函数参数
- 模型直接输出
function_call对象（而非文本），可靠性大幅提升 - 支持在一次响应中指定要调用的函数名和参数
核心局限：
- 仅 OpenAI 模型支持，生态锁定
- 不支持并行调用多个函数
- 不支持流式 Function Calling（Streaming）
- 函数定义和参数管理在应用层，缺乏统一标准
阶段三：Tool Use 标准化（2024）
2024年，各大模型厂商纷纷推出自己的 Tool Use API，并开始标准化：
技术突破：
- 并行调用：支持一次返回多个 tool_call，Agent 可并行执行多个工具
- 流式 Tool Use：在 Streaming 模式下逐步输出 tool_call 参数，减少用户等待
- 多模态输入：工具可以接收图片、音频等非文本输入
- 强制 Tool Use：模型可被要求必须调用某个工具
代表实现：
- Anthropic Claude Tool Use (2024年3月)
- Google Gemini Function Calling (2024年2月)
- OpenAI 的 Parallel Function Calling (2024年)
- Mistral 的 Function Calling (2024年)
核心局限：
- 各家 API 格式不同，切换模型成本高
- 工具定义（Tool Definition）没有统一标准
- 缺乏工具发现和服务端管理机制
阶段四：MCP 统一协议（2024年底-2026）
MCP (Model Context Protocol) 由 Anthropic 于2024年11月发布，将 Tool Use 提升到跨模型、跨平台的协议层面：
技术突破：
- 跨模型统一：同一套 MCP Server 可被不同模型（Claude、GPT、Gemini）使用
- 工具发现：MCP Server 自动暴露可用工具列表，Client 动态发现
- 资源管理：MCP 不仅管理工具，还管理 Resources（数据源）和 Prompts（提示词模板）
- 传输层抽象：支持 stdio 和 HTTP SSE 两种传输方式
- OAuth 安全：2025年引入 OAuth 2.0 认证授权
演化时间线
| 阶段 | 时间 | 代表技术 | 核心突破 | 核心局限 |
|---|---|---|---|---|
| 无 FC 时代 | 2022-2023上半年 | Prompt Injection, LangChain Agent | 概念验证：模型可以”调用工具” | 输出不可靠，格式解析易出错 |
| OpenAI FC | 2023年6月 | OpenAI Function Calling API | 原生 JSON Schema，可靠输出 | 仅 OpenAI 生态，不可并行 |
| Tool Use 标准化 | 2024全年 | Claude Tool Use, Gemini FC, 并行调用 | 并行+流式+多模态+强制调用 | 各家格式不同，缺乏统一标准 |
| MCP 统一协议 | 2024年底-2026 | MCP, A2A, MCP Server 生态 | 跨模型统一，工具发现，资源管理 | 生态仍在建设中，部分场景覆盖不足 |
技术关键点对比
| 维度 | 无 FC 时代 | OpenAI FC | Tool Use | MCP |
|---|---|---|---|---|
| 输出格式 | 自由文本 | 结构化 JSON | 结构化 ToolCall | 结构化 ToolCall (统一格式) |
| 可靠性 | 低 (~70%) | 高 (~95%) | 很高 (~99%) | 很高 (~99%) |
| 并行调用 | 不支持 | 不支持 | 支持 | 支持 |
| 流式调用 | 不支持 | 不支持 | 支持 | 支持 |
| 跨模型 | 跨模型（但适配成本高） | 仅 OpenAI | 需适配各家 SDK | 原生跨模型 |
| 工具发现 | 无 | 无 | 无 | 自动发现 |
| 安全认证 | 无 | API Key | API Key | OAuth 2.0 |
| 生态成熟度 | 历史阶段 | 仍广泛使用 | 当前主流 | 快速增长中 |
2026年展望
- MCP 成为默认标准：新项目默认使用 MCP 连接工具，旧项目逐步迁移
- MCP+A2A 协同：MCP 管工具调用，A2A 管 Agent 间通信
- 多模态 Tool Use：工具可以接收和返回图片、音频、视频
- Human-in-the-Loop：在 Tool Use 流程中嵌入人工审核节点
- 工具市场：可复用的工具包（Tool Package）市场和生态
相关笔记
- 概念-FunctionCalling - Function Calling 详解
- 概念-ToolUse - Tool Use 机制详解
- 概念-MCP - Model Context Protocol 详解
- 概念-上下文管理技术 - 上下文管理技术
- 第14章 · Agent 是怎么工作的 - Agent 工作原理章节
- MCP+A2A 双协议生态 - MCP+A2A 双协议生态
- 对话到 Agent 演化 - 对话到 Agent 演化
来源
- OpenAI Function Calling 文档: https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling
- Anthropic Tool Use 文档: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/tool-use
- MCP 官方规范: https://spec.modelcontextprotocol.io/
- LangChain 早期 Agent 实现: https://python.langchain.com/docs/modules/agents/
- AutoGPT GitHub: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT