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技术百科首页 >结构化工具调用 >结构化工具调用从 Function Calling 到 MCP 经历了哪些关键发展节点?

结构化工具调用从 Function Calling 到 MCP 经历了哪些关键发展节点?

词条归属:结构化工具调用

时间

里程碑

说明

2022~2023 年

ReAct、Toolformer 等学术工作

ReAct 于 2022 年 10 月首发、后收录于 ICLR 2023,提出"推理轨迹 + 行动"交替的 Agent 范式;Toolformer 证明模型可自监督学会何时调用 API

2023 年 6 月

OpenAI 发布函数调用能力

在 Chat Completions API 中引入原生函数调用,开发者用 JSON Schema 描述函数,模型输出符合签名的 JSON,成为行业事实起点

2024 年 8 月

OpenAI 推出 Structured Outputs

通过 strict: true 与上下文无关文法约束解码,使模型输出严格匹配 Schema,显著提升结构化可靠性

2024 年 11 月 25 日

Anthropic 发布 MCP

提出模型上下文协议(Model Context Protocol),以开放标准统一模型与外部工具、数据源的连接,解决"每个数据源都要定制连接器"的 N×M 集成难题

2025 年 12 月 9 日

MCP 捐入 Linux 基金会旗下 AAIF

Linux 基金会宣布成立智能体 AI 基金会(AAIF),MCP 与 goose、AGENTS.md 一同成为创始项目,在中性治理下由社区共同维护;彼时公开 MCP 服务器已超过 1 万个

持续演进

国内模型跟进

以腾讯云混元大模型为代表的国产模型原生支持工具调用,并随 Hy4 等新一代模型强化 Agent 与复杂任务执行能力

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从Function Calling到MCP:AI工具调用的范式级变化
作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-01 来源平台:GitHub 摘要: Function Calling曾经是AI工具调用的主流方式,但随着AI应用的复杂化和工具生态的壮大,其局限性日益凸显。MCP(Model Communication Protocol)v2.0的出现,带来了AI工具调用的范式级变化。本文深入分析Function Calling的局限,详解MCP如何通过动态能力协商、分布式架构和生态集成,实现从单一工具调用到AI工具生态中枢的转变。通过对比分析、架构设计和代码实现,揭示MCP如何解决Function Calling的核心痛点,并为未来Agent时代的工具调用奠定基础。
安全风信子
2026-01-03
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工具是大模型与环境交互的主要媒介,使用工具的技术经历了三次“正规”的升级换代。从给大模型加上工具调用函数 Function calling,到模型与工具交互标准MCP,再到把智能体当工具,多智能体之间的通信协议A2A,每种方式都有各自的痛点和适用场景。围绕Agent的工具使用技术介绍
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为啥老周会写这篇文章?是因为我前几天看到一个报告,报告显示,大部分人还只是停留在简单与模型对话,甚至只有2%的人开发过智能体,更离谱的是30%多仅仅是听说过。表明整体AI技能基础相对薄弱。
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摘星.
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