最近，關於 MCP（Model-Conditioned Prompting）、Function Calling 的討論越來越多，但很多開發者還是一頭霧水：它們到底有什麼區別？又和 AI Agent 關係幾何？

1. MCP 是什麼？

MCP，全稱 Model-Conditioned Prompting，可以理解為“大模型條件化提示”，核心思想是：

• 在 prompt 中嵌入特定條件或約束，讓模型輸出更貼合業務場景。 • 類似“提示模板 + 業務規則”，但靈活性高，可動態調整。 • 優點：不需要改模型，只改提示即可適配多場景。 • 侷限：如果 prompt 設計不好，容易輸出不可控結果。 簡單類比：MCP 就像你告訴模型“寫一封郵件給客户，語氣正式但不生硬”，模型會基於這個條件生成文本。

2. Function Calling 是什麼？

Function Calling 是 OpenAI 和其他 LLM 提供的一種 “讓模型直接調用函數接口” 的能力：

• 模型生成文本時，可以輸出 結構化 JSON 或特定函數調用格式。 • 系統收到模型調用指令後，直接執行對應函數，返回結果給模型或用户。 • 優點：可以和現有系統無縫銜接，實現自動化操作。 • 侷限：函數接口定義需要提前規劃，否則容易調用失敗或報錯。 類比：Function Calling 就像模型在對話中自己寫好函數調用的“指令書”，系統照着執行。

3. MCP 與 Function Calling 有何區別？

**MCP 是“讓模型説得更準確”，Function Calling 是“讓模型做得更實際”**。

4. 與 AI Agent 的關係

AI Agent 可以理解為多能力組合的智能體，本質上是：

• 接收用户輸入 • 調用大模型生成指令 • 根據指令調用系統接口（API / 數據庫 / 工具） • 返回結果給用户 在 Agent 架構中：

• MCP：用來優化模型生成策略，讓 Agent 更聰明。 • Function Calling：讓 Agent 真正去執行操作，不只是生成文本。 也就是説，MCP + Function Calling = AI Agent 的核心能力組合。

5. 技術實踐中的坑

在實際落地過程中，測試開發和產品會遇到這些問題：

1. MCP 提示設計難 • 多條件 prompt 可能互相沖突，模型輸出不穩定 • 解決方案：逐步調試，使用少量示例 + 驗證集 2. Function Calling 參數設計複雜 • JSON schema 錯誤、必填字段遺漏容易報錯 • 解決方案：嚴格定義 schema，自動化測試調用接口 3. 多工具、多模型協作複雜 • Agent 可能需要同時調用搜索、數據庫、內部 API • 解決方案：設計統一的指令/接口標準，添加異常處理 4. 不可控輸出 • 即使 Function Calling，模型也可能輸出非法或多餘內容 • 解決方案：在系統端做二次校驗，增加安全策略

6. 寫在最後

MCP 和 Function Calling，看似概念不同，但在 AI Agent 中相輔相成：

• MCP 優化“腦”，讓 Agent 更聰明 • Function Calling 優化“手”，讓 Agent 更能動 掌握這兩者，你就能理解現代智能體的底層設計邏輯，也更容易在測試和開發實踐中落地。