“ 智能體使用工具的本質——你告訴模型有哪些工具，需要哪些參數；而模型告訴你調用哪個工具，參數是什么。”

現在大模型智能體大行其道(agent)，而且也是目前大模型的主流應用方向之一，甚至有人說智能體是實現AGI(通用人工智能)的技術手段。

但是，我們需要知道的是大模型和智能體的主要區別在于其是否會使用工具；就像哲學上人和動物的根本區別在于是否會制造和使用工具。

那么，到底什么是智能體？

其實說到智能體網絡上有一堆講述智能體的文章，并且有理論，有架構，有代碼；但其實簡單來說，智能體就是基于大模型具備類似人類的獨立“思考”的能力，并能夠使用工具解決問題。

所以，從應用的角度來說，智能體就是一個會使用工具的“人”——大模型。

那么，問題就來了，大模型是怎么使用工具的呢？其技術原理是什么？

大模型是怎么使用工具的

OK在前面說了智能體的強大之處是因為大模型獨立的思考和規劃能力之外，還有一個很重要的原因就是能夠使用工具。

這時可能很多人就開始好奇了，大模型只是一個程序，它又沒有實體沒手也沒腳，那它是怎么使用工具的呢？

其實大模型使用工具的原理很簡單，因為大模型是通過“程序員”的角色來使用工具的，即大模型會編程，當然這里并不是說大模型寫代碼的能力，而是它能“看懂代碼”。

在智能體中，工具是以函數的方式出現的；但什么是函數？學過編程的都知道，函數是一個具備特定功能的程序片段；而函數的定義是由函數的schema定義的，然后根據schema就知道函數需要哪些參數；而大模型的作用就是理解函數的作用，然后根據需求生成參數。

所以，智能體中大模型使用工具的本質是什么？

說白了就是，我們把工具也就是函數信息告訴模型，包括函數名稱，功能，需要的參數等等；然后模型根據自己的理解，根據不同的業務需求構造合適的參數，之后再把結果輸出出來——這里的結果指的是函數名，參數；也就是告訴我們，某個業務需要使用那個工具，參數是什么。

之后我們拿到函數名和參數(由模型輸出)，再調用編程語言的函數調用功能去執行并獲取結果。

而這就是智能體工具調用的全部過程——簡單描述就是你告訴模型有哪些函數，以及函數的功能和需要的參數，然后模型根據自己的理解告訴你需要使用哪個函數，然后參數是什么。就這么簡單，具體函數怎么調用是你的問題和大模型無關。

所以這里我們要明白一件事，智能體中使用工具并不是說大模型有能力執行工具代碼，而僅僅只是告訴需要執行哪個工具，以及參數是什么；至于具體的工具執行是由執行引擎執行的，而不是由模型執行的。

那爆火的與智能體高度相關的MCP協議又是干啥的呢？

其實MCP協議本質上和http協議類似，它是為了智能體而專門開發的一套協議，其主要作用是為了統一模型函數調用的標準。

在MCP出現之前，智能體使用工具是由模型生成參數之后，由具體的執行引擎負責函數的執行；但這里就有一個問題，不同廠商由于業務原因導致其調用工具的流程有所差別。

也就是說用你家的模型和他家的模型，可能你需要開發兩套工具調用的代碼，不但增加了技術成本還增加了資金成本。

所以MCP協議就出現了。

所謂的MCP協議就是一種網絡傳輸協議，其專門為了智能體而設計的；其好處是，我不管你們工具是怎么調用的，也不管你大模型是怎么處理的；你只需要按照我的標準開發。

這時，你把模型生成的調用參數告訴MCP，MCP就可以把調用請求發到工具端，然后由工具執行完畢之后再把結果按照MCP的要求返回即可。

這樣不但符合代碼設計低耦合高內聚的原則，同時還能提供統一的標準，方便行業之間的交流。

本文轉載自??AI探索時代?? 作者：DFires