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 ...

MCP（Model Context Protocol）的热度还未消散，新的 Agent 接口标准 A2A（Agent2Agent）又悄然登场。 就在上周，Google 在 Cloud Next 大会上正式推出了 Agent2Agent（A2A）开放协议。简单来说，A2A 旨在为 Agent 之间的通信提供一个开放标准，促进不同 Agent 之间的协作与交互。

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 ...

新一代AI应用搭建平台——扣子（Coze），宣布正式推出对DeepSeek Function Calling工具调用能力的独家支持。 扣子平台此次更新的核心亮点在于其对DeepSeek模型的深度整合。用户不仅能够免费体验DeepSeek的R1和V3模型，还能通过扣子平台实时查看模型的思维链内容。

众所周知，目前 DeepSeek R1 有一个很大的痛点是不支持 Function Call 的。GitHub 上有许多开发者都表达了这一诉求。 Function Call 本质上是让 LLM 成为一个更智能的“操作员”，通过标准化的接口来调用外部工具和服务，从而扩展其能力边界。 5. LLM 基于返回结果和前文 ...

2024年被广泛认为是大模型应用的元年，而这一切的关键在于Function Calling（函数调用）机制的出现。随着这一机制的崛起，许多专家开始预见到大模型技术将在实际应用中爆发。究竟Function Calling是什么？它为何如此重要？在本文中，我们将深入探讨这一新机制的 ...

Berkeley Function-Calling Leaderboard（BFCL）是由加州大学伯克利分校开发的专门评估大语言模型（LLM）工具调用能力的基准测试平台。该平台通过2000对问答对，重点考察模型在API调用和实用工具使用方面的表现，是衡量LLM从理论到实际应用能力的重要指标。近期榜单 ...

作为只使用 GPT API 的开发者，我非常眼馋 ChatGPT 的插件能力，但限于当时 GPT-3.5 没有开放相关接口，虽然可以使用 LangChain 等辅助工具实现类似能力，但终归有些麻烦。不过随着 OpenAI 大更新 ，我们终于可以在利用 API 来实现插件能力了！而实现插件能力的基础 ...

After Armenian Environmental Front published an article on construction of new landfill in Armenia, it wrote an open letter to European Bank for Reconstruction and Development (EBRD), European ...

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