文章深入解析AI Agent领域的三大技术：Function Calling作为底层基础实现非结构化到结构化数据转换；MCP提供标准化协议解决工具集成问题；Skills通过Markdown定义流程提升灵活性。作者指出Skills存在结构化不足和UI接驳问题，提出Func-Agent概念，认为函数签名暴露能力是Agent发展未来方向，强调在模型灵活性与系统稳定性间寻求平衡的重要性。

---

在 AI Agent 的爆发前夜，我们经常听到三个高频词汇：Function Calling、MCP 和 Skills。很多人认为它们是互补的技术栈，但在实际落地中，它们更像是在不同维度上对“如何让模型使用工具”这一核心命题的竞争性解答。

今天，我们不谈虚的概念，从底层原理出发，拆解这三者的演进逻辑，并聊聊为什么我们认为“Function Calling”才是 Agent 世界的第一公民。

01. 一切的基石：Function Calling

要理解后面的一切，必须先回到原点。LLM（大语言模型）最擅长的是处理“非结构化”的文本，而我们的数据库、API 只能接受“结构化”的数据。Function Calling 的本质，就是在这两者之间架起的一座桥梁。

核心机制： LLM 将用户的自然语言（如“查下北京天气”） → 翻译成结构化的 JSON（函数名+参数） → 系统执行 → 返回结果给 LLM。

看一个真实的 LLM 响应结构，你就会明白它为什么是基石：

// LLM 返回的不是废话，是精准的指令 { “tool_calls”:[ { “type”:“function”, “function”:{ “name”:“get_weather”, “arguments”:“{“city”: “北京”, “date”: “today”}” } } ] }

有了这个 JSON，系统就能通过简单的代码接住它并执行：

const toolCall = response.choices[0].message.tool_calls[0]; const args = JSON.parse(toolCall.function.arguments); // 自动映射并执行 tools[toolCall.function.name](args.city, args.date);

02. 标准化困局与 MCP 的诞生

Function Calling 解决了“怎么调”的问题，但没解决“跟谁调”的问题。每个公司的 API、鉴权、数据格式都不同，如果 Agent 要连接 GitHub、Slack、Notion，开发者得写无数个适配器。

MCP (Model Context Protocol) 应运而生。它的思路非常简单粗暴：不要让 LLM 去适配世界，让世界来适配 LLM。

			—		LLM		↓ Function Calling

MCP 本质上把 Function Calling 封装成了一套标准的 HTTP+JSON 协议。它是一个“转接头”，让所有应用都能以统一的姿势被 LLM 插入。

03. Skills：用文字定义流程

解决了连接问题，新的痛点又来了：复杂的业务流程怎么控制？

比如“发布一个新版本”，涉及 7 个步骤：改版本号、打包、Lint检查、Merge代码、Deploy、打Tag、推送。如果全写成代码，异常处理会让人头秃。如果只给 LLM 一句话，它又容易放飞自我。

Anthropic 推出的 Skills 提供了一种巧妙的中间态：用 Markdown 文字写说明书，让 LLM 自己读着执行。

Skills 的本质循环： 1. 发现：LLM 觉得需要某个技能。 2. 加载：调用 load_skill() 读取 Markdown 文档。 3. 执行：LLM 照着文档里的文字指令，一步步调用底层工具（如 bash, read_file）。

Skills 其实是一个**“Sub-Agent 的包装器”**。它把决策权下放给了 Prompt，牺牲了一点确定性，换取了极大的灵活性。

04. 三者关系全景图

为了理清这三者的竞合关系，我们整理了一张对比表：

维度	Function Calling	MCP	Skills
本质	底层原子能力	标准化接驳协议	Sub-Agent 包装器
解决问题	非结构化转结构化	工具集成成本高	复杂流程定义难
实现方式	JSON 解析	JSON-RPC + HTTP	动态加载 Markdown

05. 为什么 Skills 不是终局？

Skills 虽然灵活，但在工程实践中（比如 Lynxe 的开发中），我们发现了两个致命弱点：

1. 需求描述不够结构化

   ：仅靠 description 字段，模型很容易“幻觉”，导致 Sub-Agent 无法获取充分信息。

2. 无法与既有 UI 系统接驳

   ：Skills 默认 Agent 只能通过聊天框交互。但真实的业务系统里有表单、有按钮、有实时数据，不仅仅是一个 Textarea。

一切皆Function-call，Function-call即第一公民

这就是为什么我们提出了 Func-Agent 的思路。Agent 的能力不应只是一段文字描述，而应该通过函数签名暴露出来。

Func-Agent 的优势： ✅ 接收结构化参数：不再依赖纯文本猜测。 ✅ 返回结构化结果：方便下游系统消费数据。 ✅ 脱离聊天框：可以被按钮触发，可以被 API 调用。 ✅ 保留不确定性优势：内部依然由 LLM 决策，但对外接口是确定的。

技术在演进，但核心不变：
如何在“模型的灵活性”与“系统的稳定性”之间找到那个完美的平衡点。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

因此，这里给大家整理了一份《2026最新大模型全套学习资源》，包括2026最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题、AI产品经理入门到精通等，带你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！

由于篇幅有限，有需要的小伙伴可以扫码获取！

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

5. 大模型行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

为什么大家都在学AI大模型？

随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。

同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！

这些资料有用吗？

这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

大模型全套学习资料已整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】