关于AI功能调用（MCP）的所有内容：Agentic AI的关键词
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内容提要
本文探讨了专注于AI功能调用的Agentic AI框架的开发经验。尽管OpenAI在2023年推出AI功能调用，许多人预测其将改变行业，但因对JSON模式理解不足和编译器支持不足，实际应用未达预期。文章强调开发者应重视计算机科学基础，而非追求花哨技术，并指出OpenAPI在功能调用中可与MCP相媲美。通过改进功能调用策略，可以在小模型上提升性能并降低成本。
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关键要点
- 本文探讨了专注于AI功能调用的Agentic AI框架的开发经验。
- 2023年OpenAI推出AI功能调用，许多人预测其将改变行业，但实际应用未达预期。
- 功能调用未能广泛应用的原因是对JSON模式理解不足和编译器支持不足。
- 开发者应重视计算机科学基础，而非追求花哨技术。
- OpenAPI在功能调用中可与MCP相媲美，且可以通过改进功能调用策略提升小模型的性能并降低成本。
- AI功能调用使AI模型能够与外部系统交互，通过生成适当的JSON来调用函数。
- 模型上下文协议（MCP）旨在促进AI工具与外部数据源之间的安全双向连接。
- 代理工作流是一种结构化的AI代理操作方法，多个专门的AI代理协作完成复杂任务。
- JSON模式规范在不同AI供应商之间存在差异，导致功能模式的兼容性问题。
- 理解JSON模式规范是从功能调用进阶到Agentic AI的第一步。
- OpenAPI文档提供了良好的API函数规范，但在AI功能调用生态系统中未得到广泛应用。
- 编译器驱动开发可以帮助构建AI功能模式，避免手动编写JSON模式带来的错误。
- 文档驱动开发强调为每个函数提供详尽的文档，以提高功能调用的成功率。
- 选择器代理通过筛选候选函数来减少上下文，防止AI产生幻觉。
- 调用代理提供验证反馈，以纠正函数调用中的错误参数。
- 描述代理将函数调用的返回值以Markdown内容描述，增强可视化效果。
- Agentica框架专注于LLM功能调用，整合了自2023年以来的研究成果，支持灵活、可扩展的代理开发。
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