人工智能技術正以驚人的速度發展，而大型語言模型（LLM）與外部世界的互動方式，正成為推動這場革命的關鍵因素。最近，隨著 Google Cloud Next '24 大會上 A2A（Agent2Agent）協議的發布，AI 互動協議的討論熱度達到了新高。在此之前，OpenAI 的 Function Calling 和 Anthropic 的 MCP（Model Context Protocol）已經為模型與工具的整合奠定了堅實基礎。這三種由頂尖 AI 公司主導的技術標準，各自擁有獨特的設計理念和應用場景。讓我們一起深入了解它們的核心機制、主要差異和互補性，以及它們如何共同塑造智能代理的未來。
從 Function Calling 開始的革命
你有沒有想過，為什麼早期的 AI 助手總是知道很多，卻做不了多少事？這就是 Function Calling 試圖解決的問題。
OpenAI 推出的 Function Calling 技術，讓 AI 模型能夠識別何時應該調用外部函數，並以結構化的方式提供必要的參數。這就像是給 AI 裝上了一個電話簿，它不僅知道誰能幫忙，還知道該如何撥號。
Function Calling 的工作原理非常直觀：當用戶提出需要外部工具處理的請求時，模型會返回一個結構化的 JSON 格式函數調用，包含函數名稱和所需參數。開發者接收到這個調用後，執行相應的函數，然後將結果返回給模型，由模型生成最終回答。
這種機制極大地擴展了 AI 助手的能力範圍，從查詢實時天氣、預訂機票到控制智能家居設備，AI 的能力邊界被顯著拓展。
MCP：Anthropic 的結構化對話方案
當我們與朋友交談時，對話通常是自然流動的，但在複雜的工作環境中，我們需要更加結構化的溝通方式。Anthropic 的 MCP 就是為 AI 設計的這種溝通協議。
MCP（Model Context Protocol）採用了更加結構化的「請求-響應」模式，通過 XML 標籤明確區分模型、工具和用戶之間的交互。與 Function Calling 相比，MCP 提供了更加豐富的上下文管理機制，使模型能夠處理多輪複雜對話和多工具協作場景。
想象一下，MCP 就像是一個有條理的會議主持人，它確保每個發言者都有明確的身份標識，每段對話都有清晰的邊界，這樣即使在嘈雜的環境中，也能保持溝通的效率和準確性。
MCP 的一個獨特之處在於它對工具回應的形式化處理，使模型能夠更好地理解和整合來自不同來源的信息，從而提供更連貫、更準確的回答。
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A2A：Google 的代理協作標準
如果說 Function Calling 和 MCP 主要關注單個 AI 與工具的互動，那麼 Google 的 A2A（Agent2Agent）則著眼於更廣闊的視野——AI 代理之間的協作。
在現實世界中，我們很少單打獨鬥，更多時候是通過團隊協作來解決複雜問題。A2A 正是為 AI 代理間的「團隊協作」設計的標準化協議。
A2A 協議定義了代理之間交換信息的標準格式，包括意圖表達、能力描述和任務分配等關鍵元素。這使得不同公司開發的 AI 代理能夠無縫協作，共同完成超出單個代理能力範圍的任務。
想象一下，你可以讓一個擅長旅行規劃的 AI 代理與另一個精通美食推薦的代理合作，為你策劃一次完美的度假體驗。這正是 A2A 協議所帶來的可能性。
三種協議的比較與互補
這三種協議並非相互排斥，而是從不同角度解決 AI 互動的挑戰：
- 設計理念：Function Calling 專注於簡單直接的工具調用，MCP 注重結構化的對話管理，而 A2A 則致力於促進代理間的協作。
- 複雜度：從 Function Calling 的相對簡單，到 MCP 的中等複雜度，再到 A2A 的高度靈活性，這些協議適應不同複雜度的應用場景。
- 生態系統：Function Calling 在 OpenAI 生態中廣泛應用，MCP 成為 Claude 模型的標準協議，而 A2A 則尋求建立一個跨公司的開放標準。
就像一個完整的交響樂隊需要不同樂器的配合，未來的 AI 生態系統可能會同時採用這些協議的組合，以應對不同的應用需求。
OpenAI 的 Function Calling：賦予大型語言模型即時能力
解決知識停滯的痛點
早期的大型語言模型雖然具備強大的文本生成和理解能力，卻普遍存在一個明顯的缺陷：知識庫在訓練完成後便固定不變。這意味著它們無法提供即時資訊，例如查詢當日天氣或股市收盤指數。為了解決此問題，OpenAI 推出了 Function Calling 機制。這項技術如同為大型模型裝載了強效的外部插件，允許它們將自然語言查詢轉化為對外部工具或 API 的調用請求，從而突破自身知識的時效性限制，獲取最新的動態數據。Function Calling 的出現，顯著提升了大型語言模型在處理即時性任務上的實用價值。
Function Calling 的運作流程
Function Calling 的工作原理可以透過一個具體的天氣查詢例子來清晰說明。其核心流程涉及以下幾個關鍵步驟：
| 階段 | 描述 | 範例 (查詢「北京今天天氣如何？」) |
|---|---|---|
| 1. 函數定義 | 開發者預先定義好需要使用的外部函數，包括其名稱、描述、參數及其類型。這通常以 JSON 格式進行結構化描述。 | 定義 get_current_weather 函數，參數包含 location (城市) 和 unit (溫度單位)。 |
| 2. 模型推理 | 大型語言模型接收使用者輸入後，分析其意圖，判斷是否需要調用已定義的函數來回答問題。 | 模型識別出問題與即時天氣相關，決定需要調用 get_current_weather 函數。 |
| 3. 參數生成 | 模型根據使用者問題的內容，提取或生成函數執行所需的具體參數，並以標準化的 JSON 格式輸出。 | 模型生成參數：{"location": "北京", "unit": "celsius"}。 |
| 4. 函數執行 | 開發者的應用程式或後端系統接收到模型輸出的函數名稱和參數後，執行對應的程式碼邏輯，通常是調用真實的外部 API（例如天氣服務 API）。 | 使用生成的參數調用天氣 API，獲取北京的即時天氣數據。 |
| 5. 結果整合 | 將函數執行的結果（例如，從天氣 API 獲取的數據）回傳給大型語言模型。模型基於這些最新的外部資訊，生成最終的、符合自然語言習慣的回答。 | 模型接收到天氣數據後，生成回答：「根據最新數據，北京今天天氣晴朗，當前溫度 23°C，濕度 45%，微風...」 |
開發者的視角：易用性與侷限性
對於開發者而言，採用 Function Calling 的主要優勢在於其相對直觀和易於上手。僅需按照 OpenAI API 的規範，以 JSON 格式定義好函數規格，模型便有可能在接收到相關請求時自動觸發這些函數調用。這種方式在處理單一模型、少量功能的簡單應用場景下，實現了模型輸出與程式碼邏輯的便捷對接。
然而，Function Calling 也存在顯著的侷限性。最主要的問題是缺乏跨模型的一致性。不同的 LLM 供應商可能採用略有差異的接口格式和定義方式。這意味著如果開發者希望應用程式能夠兼容多種大型模型（如 GPT、Claude、Llama 等），就必須為每種模型的 Function Calling 機制進行單獨的適配，或者引入額外的框架來抹平這些差異，無形中增加了開發的複雜度和維護成本。此外，Function Calling 本身並不直接支持複雜的函數鏈式調用；若需將一個函數的輸出作為下一個函數的輸入，往往需要在應用層面進行精心的流程編排，模型本身缺乏對這種跨調用流程的內在管理能力。
Anthropic 的 MCP：標準化模型與工具整合的橋樑
MCP 的核心目標與生態系統
為了解決 Function Calling 在標準化和可擴展性方面的不足，Anthropic 提出了 MCP (Model Context Protocol)。MCP 的核心目標是為不同大型語言模型與各種外部工具、數據源之間的集成提供一個標準化的協議。其願景是建立一個開放的生態系統，讓工具開發者和應用開發者能夠更容易地協作。目前，包括 Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 系列，以及 DeepSeek、阿里巴巴的通義系列等眾多主流模型都已接入 MCP 生態，顯示了其廣泛的行業吸引力。
MCP 架構解析：主機、客戶端、伺服器與資料來源
MCP 採用了清晰的客戶端-伺服器架構，由以下幾個核心組件構成：
- MCP 主機 (Hosts): 作為 MCP 生態系統的入口點，例如 Claude Desktop 應用程式、集成開發環境 (IDE) 或其他 AI 工具。它們負責向終端使用者提供整合了各種 AI 功能的界面。
- MCP 客戶端 (Clients): 這些客戶端負責與 MCP 伺服器建立並維持一對一的連接。它們處理底層的通信細節，確保主機與伺服器之間的數據能夠順暢、可靠地傳輸。
- MCP 伺服器 (Servers): MCP 的核心部分，通常是輕量級的應用程式。每個伺服器通過標準化的 Model Context Protocol 暴露特定的功能或數據訪問能力，充當 AI 模型與實際數據源或工具之間的橋樑。
- 資料來源 (Data Sources): 這包括本地資源（如用戶電腦上的文件、數據庫、本地服務）和遠程服務（如公開的 API、雲端服務等）。MCP 伺服器能夠安全、標準化地訪問這些不同類型的資源。
數據在 MCP 架構中的流動路徑是：從 MCP 主機發起請求，經過 MCP 客戶端傳遞至對應的 MCP 伺服器。接著，MCP 伺服器訪問所需的本地或遠程數據源獲取信息，再將結果沿相反路徑回傳給主機中的 AI 模型。這種架構使得 AI 模型能夠以一種安全、高效且標準化的方式與廣泛的外部資源進行互動。
MCP 帶來的可擴展性優勢
相較於 Function Calling 可能面臨的集成複雜性，MCP 透過統一的接口標準極大地提升了可擴展性。如果將不同模型視為 M，不同工具或服務視為 N，傳統的點對點集成可能需要 M×N 次的對接工作。而 MCP 將這個問題轉化為 M + N 的模式：工具開發者只需為其工具實現一次 MCP Server，應用開發者只需為其應用實現一次 MCP Client。由於大家都遵循共同的 MCP 協議，即可實現互操作。這顯著降低了添加新模型或新工具的邊際成本，大幅提升了開發效率和生態系統的靈活性。
Google 的 A2A 協議：開啟 AI Agent 協作新時代
A2A 的關鍵概念解析
Google 最新推出的 A2A (Agent2Agent) 開放協議，其關注點與 Function Calling 和 MCP 不同，主要目標是解決不同 AI Agent 之間的通信與協同工作問題。要理解 A2A，需要先掌握幾個核心概念：
- Agent Card: 如同 AI Agent 的「電子名片」，是一個公開的元數據文件。它詳細描述了 Agent 的能力、提供的技能（Functions/APIs）、通信端點 URL 以及所需的認證信息等。其他 Agent 可以通過查閱 Agent Card 來了解目標 Agent 的基本情況和交互方式。
- A2A Server: 負責接收來自 A2A Client 的請求，並根據 Agent Card 的定義來管理和執行相應的任務。它是 Agent 能力的提供方。
- A2A Client: 消費 A2A 服務的應用程式或另一個 Agent。它負責向 A2A Server 發送任務請求和進行後續的交互。
- 任務 (Task): A2A 協議中的核心工作單元。客戶端通過發送消息來啟動一個任務。每個任務都有其生命週期和狀態（如：已提交、處理中、需要輸入、已完成等），便於追踪進度。
- 消息 (Message): 代表客戶端與 Agent Server 之間的一次通信交互輪次。消息可以包含多種形式的內容（文本、結構化數據等），如同人類對話中的語句，用於在 Agent 之間傳遞信息和指令。
A2A 的工作流程詳解
A2A 協議定義了一個標準化的工作流程，通常包括以下階段：
- 初始化 (Initialization): A2A Client 向 A2A Server 發送請求，以啟動一個新的任務，並可能附帶初始的指令或數據消息。
- 交互 (Interaction): 如果任務在執行過程中需要額外的輸入或澄清，伺服器會將任務置於需要輸入的狀態。此時，客戶端與伺服器之間會通過交換消息進行多輪交互，直至滿足任務繼續執行的條件。
- 發現 (Discovery): 客戶端可以從伺服器獲取其 Agent Card，了解該 Agent 的具體能力和接口細節，為後續的精確調用和協作做準備。
- 處理 (Processing): A2A Server 根據任務指令執行相應的內部邏輯或調用其技能。在處理過程中，伺服器可能會向客戶端發送進度更新信息。
- 完成 (Completion): 當任務執行完畢後，A2A Server 將最終的結果或狀態返回給 A2A Client。
A2A 如何促進複雜任務的執行
A2A 的核心價值在於實現 AI Agent 協作。設想一個複雜的項目，例如市場分析報告的生成。可能存在一個 Agent 專門負責收集多個來源的市場數據，另一個 Agent 擅長分析數據並撰寫報告。
在 A2A 框架下，負責數據收集的 Agent（作為 A2A Client）可以向 A2A Server 發起一個收集特定市場數據的任務請求。A2A Server 接收請求後，可能會協調內部能力或調用其他專門的 Agent 來完成數據搜集工作（處理階段）。如果在收集中需要調整範圍或 уточнить ( уточнить 是俄語，應避免，改為「 уточнить 」->「釐清」或「確認」）釐清要求，則會進入交互階段。數據收集完成後，A2A Server 可以將結果數據傳遞給負責分析報告的 Agent（可能通過另一個 A2A 任務）。最終，分析報告 Agent 完成工作，並將最終報告作為結果返回給最初發起請求的 Agent。A2A 使得這種由多個專長不同的 Agent 協同完成複雜任務的模式成為可能。
深入比較：Function Calling、MCP 與 A2A 的異同
現在我們已經分別了解了 Function Calling、MCP 和 A2A 這三種 AI 互動協議，可以更清晰地比較它們之間的差異與聯繫。
Function Calling vs. MCP：標準化與可擴展性的差異
Function Calling 和 MCP 都致力於讓大型語言模型能夠調用外部工具，但在設計哲學上存在顯著不同。Function Calling 更像是模型原生能力的延伸，實現相對簡單直接，但缺乏統一標準，導致跨模型兼容性差，存在潛在的 M×N 集成複雜度。
而 MCP 的核心價值在於其標準化。它通過定義一套通用的協議，將 M×N 的問題簡化為 M + N 的問題，極大地提升了生態系統的可擴展性和開發效率。工具開發者和應用開發者只需遵循 MCP 標準，即可實現廣泛的互操作性。MCP 在處理多工具、多模型的複雜場景時，展現出比 Function Calling 更優越的架構設計。
MCP vs. A2A：工具使用與代理協作的互補關係
正如 Google 官方所述，MCP 和 A2A 之間更多的是能力互補關係，而非直接競爭。可以這樣理解：
- MCP 主要解決的是單個 Agent 如何使用工具的問題（"做什麼"）。它讓 Agent 能夠標準化地接入各種 API、數據庫、本地服務等外部資源。
- A2A 則專注於多個 Agent 之間如何協作的問題（"與誰合作"）。它定義了 Agent 之間發現、溝通、任務分配和狀態追踪的標準流程。
打個比方，在一個高度自動化的智慧工廠裡，MCP 就像是讓每個機器人（Agent）學會了如何操作各種工具（如焊接槍、螺絲刀、傳感器）。而 A2A 則像是工廠的中央調度系統和機器人之間的通信協議，使得負責不同工序（如零件製造、組裝、質檢）的機器人能夠相互協調，順暢地完成一條完整的生產線任務。結合 MCP 賦予的能力和 A2A 提供的協作框架，才能實現更複雜、更高效的 AI Agent 協作系統。
未來展望：AI 互動協議的融合趨勢
從長遠來看，Function Calling、MCP 和 A2A 這三種 AI 互動協議 很可能會走向融合。儘管目前 OpenAI 和 Anthropic 尚未宣布支持 A2A，且各家公司在推廣自家技術時會強調其獨特性（背後也涉及商業利益考量），但技術發展的大趨勢往往是相互借鑒、取長補短。
一個功能強大且靈活的 AI Agent，既需要像 MCP 那樣有標準化的方式接入豐富的工具和數據，也需要像 A2A 那樣具備與其他 Agent 高效協作的能力，同時可能還會保留類似 Function Calling 的輕量級內建調用方式。未來的 AI 生態系統很可能會出現兼容並包的局面，這些 AI 互動協議 的融合將進一步打破技術壁壘，催生出更加智能、協同能力更強的 AI 應用，為各行各業帶來革命性的創新和便利。
FAQ
- 什麼是 Function Calling？
Function Calling 是 OpenAI 提供的一種技術，讓 AI 模型能夠識別何時需要調用外部函數，並以結構化的方式提供必要參數。這技術擴展了 AI 用於即時天氣查詢、預訂服務及控制智能家居等應用的能力。 - MCP (Model Context Protocol) 有什麼用途？
MCP 是由 Anthropic 推出的協議，用於結構化模型和工具的整合。它讓多工具協作更高效，並確保對話結構清晰，可應用於多輪對話與複雜項目管理。 - A2A (Agent2Agent) 協議的功能是什麼？
A2A 是 Google 推出的協議，專注於 AI 代理間的協作。它可幫助不同代理之間溝通並協調任務，實現跨代理的複雜任務執行，像多助手合作完成市場報告生成。 - Function Calling、MCP 和 A2A 之間有什麼區別？
- Function Calling 專注於單工具調用，偏向輕量且易用。
- MCP 提供標準化的多工具集成，特別適合多模型的場景。
- A2A 強調代理間的合作，為應對跨代理的大型任務設計。
- 如何選擇 Function Calling、MCP 或 A2A 協議？
選擇需依據應用場景： - 若需單一模型執行簡單任務，選擇 Function Calling。
- 若涉及多工具和多模型協作，MCP 是更好的選擇。
- 涉及多代理互動時，A2A 是最佳解決方案。
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