📌 【人工智能】Function Calling/MCP/A2A有什么区别 | OpenAI/Anthropic/Google | 未来发展趋势 - YouTube

Original URL: https://www.youtube.com/watch?v=V6SlMKDtLAw

📌 【人工智能】Function Calling/MCP/A2A有什么区别 | OpenAI/Anthropic/Google | 未来发展趋势 - YouTube

⓵ 容易懂 Easy Know

想像一下，AI就像一個很聰明的大腦，但它學到的知識會停在某個時間點。Function Calling就像給AI裝了個「工具箱」，讓它可以去外面找最新的資訊，比如問今天的天氣。MCP就像是讓所有的工具都有一個統一的插頭，這樣AI大腦不管用什麼工具都很方便，不用每次都學怎麼用新工具。而A2A就像是讓不同的AI大腦可以互相講話、一起合作完成任務，比如一個AI負責找資料，另一個AI負責分析，分工合作就更快更厲害了。這三種技術就是讓AI能更好地使用工具和跟其他AI當好朋友一起工作的方法。

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⓶ 總結 Overall Summary

這段影片探討了目前AI領域中三個重要的外部互動機制：OpenAI的Function Calling、Anthropic的MCP（Model Context Protocol）以及Google最新的A2A（Agent2Agent）協議，並分析它們的差異、互補性及未來發展。

首先，Function Calling的出現是為了彌補大型語言模型知識更新停滯的缺點。它允許模型透過將自然語言轉化為API呼叫，來連接外部工具獲取即時或特定資訊，例如查詢天氣或股價。其工作流程涉及函數定義、模型推理判斷是否需要呼叫函數、生成參數（常為JSON格式）、執行外部函數以及最終結果整合。Function Calling對於單一模型、簡單應用的開發者而言起步容易，邏輯直觀。然而，其主要限制在於缺乏跨模型的一致性，不同模型的接口差異迫使開發者需為不同模型做額外適配，增加了開發成本和複雜度，也不容易實現複雜的函數鏈式調用。

其次，Anthropic提出的MCP協議旨在解決AI模型與外部工具整合的標準化問題。它採用客戶端-伺服器架構，包含MCP主機（如AI應用）、MCP客戶端、MCP伺服器（連接模型與數據源）及數據源（本地或遠端服務）。MCP通過標準化協議讓不同AI模型能安全高效地訪問各種工具和數據，將Function Calling中潛在的M個模型對N個工具的M×N對接問題簡化為M+N，大幅提高了可擴展性和開發效率。

最後，Google推出的A2A開放協議專注於不同Agent之間的通信與協作。其核心概念包括Agent Card（描述Agent能力）、A2A Server（管理任務執行）、A2A Client（發送請求啟動任務）及任務、消息等工作單元。A2A的工作流程涉及任務啟動、交互、Agent發現、任務處理和完成。它使得具備不同能力的Agent能夠互相協調，共同完成複雜任務，例如數據收集Agent與數據分析Agent協作生成報告。

影片總結認為，Function Calling和MCP主要解決Agent「做什麼」（使用工具）的問題，而A2A則解決Agent「與誰合作」的問題。這三種機制功能互補，未來可能朝向融合發展，以推動AI生態系統進步。儘管商業利益考量可能影響技術選擇，但從技術趨勢看，融合是必然方向。

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⓷ 觀點 Viewpoints

1. Function Calling讓大型語言模型能呼叫外部工具（如API）以獲取訓練數據以外的即時資訊，解決了模型知識停滯的問題。
2. Function Calling的實現對開發者而言相對直觀，特別適用於簡單的單一模型與工具互動場景。
3. Function Calling的主要限制在於不同AI模型的接口標準不一致，增加了支援多個模型時的開發與維護複雜度。
4. MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的標準化協議，旨在解決AI模型與外部工具整合的擴展性問題。
5. MCP採用客戶端-伺服器架構，透過標準化介面讓AI能更有效率地存取各種數據源和服務，降低了整合新工具或模型的邊際成本。
6. A2A（Agent2Agent）是Google提出的開放協議，專注於實現不同AI Agent之間的通信與協作，讓Agent可以分工合作完成複雜任務。
7. MCP主要解決Agent如何使用工具（做什麼）的問題，而A2A主要解決不同Agent如何協同合作（與誰合作）的問題，兩者功能互補。
8. 未來AI技術發展趨勢顯示，這類外部互動與協作機制可能將朝向融合發展。

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⓸ 摘要 Abstract

✅ Function Calling讓AI模型能透過API呼叫外部工具獲取即時資訊。
📌 Function Calling將自然語言轉換為結構化參數（如JSON）供外部函數使用。
⚠️ Function Calling在跨不同AI模型時缺乏統一標準，增加開發複雜度。
✅ MCP提供一套標準協議，解決AI模型與外部工具整合的標準化和擴展性問題。
📌 MCP採用客戶端-伺服器架構，促進AI安全高效地存取數據和工具。
✅ A2A協議使不同的AI Agent能夠互相通信並協同完成任務。
📌 A2A透過Agent Card描述Agent的能力，方便其他Agent發現與協作。
✅ MCP側重於AI如何使用工具，A2A側重於AI Agent間如何協作。
📌 這三種機制功能上具有互補性。
✅ 未來趨勢預計這些不同的AI交互協議將會逐漸融合。

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⓹ FAQ 測驗

第一題：以下哪一個協議主要旨在標準化AI模型與外部工具之間的互動，以解決不同模型接口不一致的問題？
A. Function Calling
B. MCP
C. A2A
D. Agent Card
正確答案：B
解釋：MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出，其核心目標就是標準化AI模型與外部工具的整合方式，提高效率和可擴展性，正是為了解決Function Calling在跨模型一致性上的不足。

第二題：Google提出的A2A協議主要解決的是AI領域的哪個問題？
A. AI模型獲取即時資料的能力
B. 不同AI Agent之間的通信與協作
C. AI模型如何定義可呼叫的外部函數
D. AI模型存取本地數據的安全性
正確答案：B
解釋：A2A（Agent2Agent）協議的核心功能是促進不同AI Agent之間的互相發現、通信與協作，讓它們能夠像團隊一樣分工合作完成複雜任務。

第三題：與MCP相比，OpenAI的Function Calling在應用上的主要限制之一是什麼？
A. 無法轉換自然語言為API呼叫
B. 需要開發者為不同AI模型做額外的接口適配工作
C. 無法取得任何外部的即時資訊
D. 需要非常複雜的伺服器架構來支援
正確答案：B
解釋：影片中明確指出，Function Calling的一個主要缺點是缺乏跨模型的一致性，不同的AI模型接口格式不同，導致開發者需要為每個模型進行適配，增加了開發負擔。

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