本系列文章基于 Lynxe 作者沈询的实战经验，深入浅出解析 ReAct Agent 的核心原理与工程价值，帮助开发者快速掌握从“写流程”到“造智能体”的关键跃迁。 关于这个系列 作为 Lynxe(原JManus）的作者，我花费了很多课余时间来完善这个Func-Agent框架，也因此对于 ...

OpenAI 早在2023年06月就推出了 Function Calling，为大模型提供了工具调用功能。Anthropic 在2024年11月推出了 MCP，旨在标准化 AI 大模型与外部工具和数据源的交互。 MCP 是否要取代 Function Calling？下文详细剖析。 Function Calling 是由 OpenAI 等公司推动的一种技术，它允许大 ...

函数调用和模型上下文协议这两种方法虽然都旨在提升 LLMs 的可预测性和生产就绪状态，但它们在设计理念、实现方式和适用场景上有着显著差异。 Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景落地 - 如何为 LLM 集成选择合适的策略？ 众所周知 ...

大家都知道chatGpt、Deepseek、Claude等大语言模型(LLM)很厉害，但他们是基于某个时间点以前的数据训练的，意思就是他们本质是离线的。那天然导致有很大的局限性，如你问实时广州的天气是怎样时，你问下现在广州南站的人流大不大等，这种要联网的数据他们就 ...

MCP（模型上下文协议）、Function Calling 和 AI Agents 是三种重要的技术手段，它们在实现 AI 模型与外部系统交互方面各有特点。本文将详细对比这三种技术，并深入探讨 MCP 的多项显著优势。 MCP、Function Calling 和 AI Agents 的区别 Function Calling:平台依赖的函数调用机制 ...

学习如何将大型语言模型连接到外部工具。 介绍 函数调用允许您将模型如gpt-4o与外部工具和系统连接起来。这对于许多事情都很有用，比如为AI助手赋能，或者在你的应用程序与模型之间建立深度集成。 在2024年8月，我们推出了结构化输出功能。当你在函数定义 ...