7.7 本章小结
本章从底层到上层,系统介绍了智能体的工具扩展体系。
技术层次回顾
| 层次 | 核心内容 | 解决的问题 |
|---|---|---|
| API 层 | 函数调用原理、JSON Schema | 模型如何请求外部操作 |
| Function Call 层 | 参数验证、错误处理 | 调用过程的可靠性保障 |
| MCP 协议层 | 标准化通信、Server 开发 | M×N 集成问题的统一方案 |
| CLI 层 | Bash 命令、脚本执行 | 灵活的计算和自动化能力 |
| 内置工具层 | Read / Write / Grep / WebFetch | 文件操作和信息检索的基础能力 |
| 组合应用层 | 四种组合模式、决策框架 | 复杂任务的端到端解决方案 |
工具使用从根本上改变了智能体的能力边界。没有工具的大语言模型只能基于训练数据生成文本;有了工具,它可以获取实时数据、执行计算、生成图表、操作文件——从一个知识问答系统进化为一个能够执行任务的智能体。
与后续章节的衔接
- 第 8 章 智能体 Skills:Skills 是对工具能力的高层封装,将本章介绍的底层工具组合为可复用的技能模块,实现更复杂的自动化工作流。
- 第 9 章 检索增强生成(RAG):MCP Server 可以作为 RAG 系统的数据源,为智能体提供领域知识库的检索能力。
- 第 10 章 多智能体协作:多个智能体可以共享同一套 MCP 工具,各自承担不同分析角色,协作完成复杂任务。
- 第 12-14 章 应用篇:金融舆情分析、交易信号生成和研报撰写三个系统,将综合运用本章的工具组合模式,搭建完整的端到端应用。