2.概念

1. LLM

LLM 是 Large Language Model（大语言模型）的缩写。

它是指一种基于深度学习、训练于海量文本数据的人工智能模型，能够理解和生成自然语言，比如英文、中文等。譬如 ChatGPT 就是一个典型的 LLM。

大数据：训练用的数据量非常庞大（数千亿个单词）
大参数量：模型中用于“记忆”的参数可能有几十亿甚至上千亿个
大计算力：训练需要超大规模的计算资源（GPU集群）

LLM 的关键能力如下：

能力	示例
语言理解	能读懂文章、代码、对话等内容
语言生成	能写作、回答问题、续写文本
翻译	能把一种语言翻译成另一种
总结归纳	能提炼长文本的要点
逻辑推理	能基于文本信息做出有逻辑的判断
多轮对话	能持续理解上下文进行交流

常见的 LLM 框架或产品：

名称	开发者	备注
GPT 系列	`OpenAI`	`ChatGPT` 就是基于 `GPT-4`
Claude	`Anthropic`	强调安全性和可控性
Gemini（原 Bard）	`Google DeepMind`	与 `Google` 搜索深度整合
LLaMA	`Meta`	开源的大语言模型
文心一言	百度	面向中文场景的国产 `LLM`
通义千问	阿里	支持多种编程和中文场景

2. Function Calling

Function Calling 是一种 LLM 的功能调用机制，允许 LLM 在对话过程中调用外部函数，以获取更详细的信息。

譬如这样的一个场景：

用户输入：

今天天气怎么样？

传统 LLM（如 GPT-3）可能会回答：

对不起，我无法提供实时天气。

支持 Function Calling 的 LLM 会这样做：

理解意图是“获取当前天气”
自动调用开发者提供的 getWeather(location) 函数
函数返回数据：{ "location": "Beijing", "temp": "26°C", "condition": "Sunny" }
然后再生成回答：

北京今天是晴天，气温大约 26°C

const functions = [
  {
    name: 'getWeather',
    description: '获取城市天气信息',
    parameters: {
      type: 'object',
      properties: {
        location: {
          type: 'string',
          description: '城市名称，例如：Beijing'
        }
      },
      required: ['location']
    }
  }
]

3. MCP

MCP（Model Context Protocol）是 OpenAI 提出的一种新协议，旨在为语言模型（LLM）提供结构化、持久和可扩展的上下文输入机制。

传统的 LLM 输入上下文是「一段字符串」，是一次性输入输出，譬如：

txt

用户：帮我总结这段文章。
模型：好的，文章的重点是...

而 MCP 提供的是更结构化的上下文，譬如：

json

[
  {
    "name": "project_notes",
    "type": "file",
    "content": "# 项目笔记\n这是一个 Node.js 应用，使用了 Express、MongoDB..."
  },
  {
    "name": "user_goal",
    "type": "message",
    "role": "user",
    "content": "请帮我写一篇轻松风格的博客，介绍这个项目的技术栈和亮点。"
  }
]

我们可以同时使用 Function Calling 和 MCP：模型先用 MCP 理解所有上下文，然后决定要不要通过 Function Calling 去调用某个函数来处理任务。

4. AI Agent

AI agent（人工智能代理）是指一种具备感知、思考、决策和行动能力的人工智能系统，它可以在一定的环境中自主地完成任务或达成目标。

有以下核心特点：

特性	说明
感知	能够通过传感器或 `API` 接收环境信息（例如：读取网页、文件、数据等）
推理	可以分析信息，规划任务，制定行动策略
执行	能通过调用工具、`API`、脚本或与外界交互来完成任务
自主性	可以在少量人类干预下自动运行，部分具备“自我纠错”能力

它不仅能像 ChatGPT 一样对话，还能：

自动查找资料
读写文件或数据库
控制浏览器点击按钮
写代码、调试、测试
自动执行多步任务（如写一篇博客并自动发布）

2.概念 ​

1. LLM ​

2. Function Calling ​

3. MCP ​

4. AI Agent ​

2.概念

1. LLM

2. Function Calling

3. MCP

4. AI Agent