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Agent 与工具调用图文讲义2432 字

AI+Agent三大核心技术

·全库 83 / 611

《AI+Agent三大核心技术》共 14 页、0.2 万字，通篇围绕 Agent、MCP、prompt、上下文 展开，归在「Agent 与工具调用」这一层。

覆盖AgentMCPprompt上下文推理工具调用

适合要让 AI 真的去干活、不只是陪人聊天的人

目录骨架（8 节）
  1. Al Agent 的三大核心技术
  2. 议程：从“大脑”到“行动”的进化之路
  3. 新范式：从语言模型（LLM）到人工智能体（AI Agent）
  4. 核心挑战：LLM 的“缸中之脑”困境
  5. 三大核心技术：为“大脑”连接现实世界
  6. 第一催化剂：MCP - 连接智能体与工具的桥梁
  7. MCP 实战：三步构建并调用一个天气查询工具
  8. 深入解析：MCP 的 JSON-RPC 通信流程

原 PDF 已逐页还原成图，共 14 页，这里先放前 3 页，其中 3 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排，可能有个别错字，以图为准；点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01Al Agent 的三大核心技术
  2. 02议程：从“大脑”到“行动”的进化之路
  3. 03新范式：从语言模型（LLM）到人工智能体（AI Agent）
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第 1 页：Al Agent 的三大核心技术
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Al Agent 的三大核心技术

解构驱动自主智能体的三大基石：MCP，Function Calling 与 A2A 协议

MCP 途接工具（Connecting Tools）

Function Calling

（Internal Intent/Instructions）

A2A 协议

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第 2 页：议程：从“大脑”到“行动”的进化之路
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议程：从“大脑”到“行动”的进化之路

  1. 新范式：什么是 AI Agent？ 定义智能体，并阐明其与传统大语言模型的区别。
  1. 第一催化剂：MCP 协议 赋予 Agent 感知和操作世界的“双手”。

5.第三催化剂：A2A 协议 构建 Agent 之间协同工作的“社交网络”。

  1. 核心技术一览：连接现实世界的三大催化剂 宏观介绍 MCP、Function Calling 和 A2A 协议如何协同工作。
  1. 第二催化剂：Function Calling 点燃 Agent 从思考到行动的“意图火花”。
  1. 融会贯通：三大技术如何共同创造一个自主智能体 总结与展望。
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第 3 页：新范式：从语言模型（LLM）到人工智能体（AI Agent）
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新范式：从语言模型（LLM）到人工智能体（AI Agent）

  • 核心定义 Al Agent 是一个基于大语言模型（LLM）的系统，它能 够自主地感知环境、进行決策并执行动作。 关系解析
  • **LLM 是 AI Agent 的“大脑”*：提供核心的推理、规划 和決策能力。
  • **AI Agent 是 LLM 的“身体”*：使其能够突破数字世界 的束缚，与外部工具和服务进行交互。 关键对比

•没有 Agent 的 LLM：一个强大的对话者，但其行动

受限于生成的文本。 • 拥有 Agent 的 LLM*：一个能够执行任务的行动者， 能将“思考”转化为“行动”。

Al Agent

Function Calling

LLM

A2A

Remote Agents

MCP

Tools

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