探索大语言模型（LLM）：ReAct、Function Calling与MCP——执行流程、优劣对比及应用场景
前言
在人工智能技术快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的应用不断拓展，ReAct和Function Calling作为优化模型输出的重要技术，各自展现出独特优势。与此同时，多智能体协作规划（MCP）也在复杂任务处理中崭露头角。ReAct能够在不具备Function Calling能力的模型上发挥作用，而MCP则通过多智能体协同带来新的解决思路。接下来，我们将深入探讨这三者的执行思路、流程、优缺点以及适用场景，帮助大家更好地理解和应用这些技术。
一、ReAct执行思路与流程
ReAct（Reasoning + Action）是一种将推理和行动相结合的方法，核心在于让大语言模型在解决问题时，通过显式的推理步骤来决定采取何种行动，从而提升模型的可解释性和决策合理性。该方法无需模型具备特殊的函数调用接口，仅依靠文本形式的推理和行动指令，就能驱动模型完成任务，因此在各类大语言模型中都能适用。
执行思路
ReAct使模型在生成回答前，先进行一系列的推理思考，并以文本形式呈现推理过程，随后依据推理结果决定执行操作，例如查询工具、调用API等，最后基于操作结果生成最终答案。在这个过程中，模型借助自然语言描述推理和行动步骤，实现对任务的拆解与解决，即使在不支持Function Calling的模型上也能正常运行。
执行流程
以“2023年全球票房最高的电影是哪部？”这一问题为例，不具备Function Calling能力的模型会先通过文本推理，明确需要查询电影票房相关的知识库，接着以文本指令触发查询操作，获取数据后，结合推理过程得出最终答案，整个过程仅依赖模型的自然语言处理能力。
二、Function Calling执行思路与流程
Function Calling允许大语言模型调用外部定义的函数，通过解析模型输出、提取函数调用参数、执行函数并将结果返回给模型，实现更复杂的功能和任务处理。不过，该方法依赖模型具备特定的函数调用解析能力，在一些基础或不支持此功能的模型上无法使用。
执行思路
当用户输入请求后，模型首先判断是否需要调用函数。若有需求，模型生成包含函数名和参数的调用指令，系统解析指令并调用相应函数，将函数执行结果返回给模型，最后模型基于结果生成最终响应。
执行流程
比如，当用户要求“将‘Hello, World!’翻译成中文”时，支持Function Calling的模型会判断需要调用翻译函数，生成调用指令，系统调用翻译函数得到“你好，世界！”，模型再将此结果返回给用户。若模型不具备该能力，则无法完成此类操作。
三、MCP执行思路与流程
多智能体协作规划（MCP）聚焦于多个智能体之间的协同工作，通过智能体间的信息交互、分工协作，共同完成复杂任务。在MCP中，每个智能体都有其独特的能力和职责，它们通过协商、规划来制定解决方案。
执行思路
首先明确任务目标，将任务分解为多个子任务，分配给不同的智能体。智能体依据自身能力和接收到的子任务，进行独立分析与处理，在处理过程中，智能体之间不断进行信息交流和共享，对方案进行调整和优化，最终整合各智能体的结果，形成完整的任务解决方案。
执行流程
例如在城市交通优化任务中，可将任务分解为路况监测、路线规划、交通流量调控等子任务，分别由不同的智能体负责。负责路况监测的智能体实时收集数据并分享给其他智能体，路线规划智能体根据路况数据和历史信息规划最优路线，交通流量调控智能体依据路线规划和实时流量进行信号灯控制等操作，最终实现城市交通的优化。
四、三者对比
优点对比
| 方法 | 优点 |
|---|---|
| ReAct | 1. 高可解释性，推理过程透明 2. 适应性强，可用于多种模型 3. 无需特殊模型功能支持 |
| Function Calling | 1. 能快速调用外部函数完成复杂操作，效率高 2. 函数可复用，便于维护和扩展 |
| MCP | 1. 可处理复杂大型任务，通过智能体协作发挥各自优势 2. 具有良好的扩展性，可根据任务需求增减智能体 |
缺点对比
| 方法 | 缺点 |
|---|---|
| ReAct | 1. 推理过程耗时，计算成本高 2. 复杂操作处理能力有限 |
| Function Calling | 1. 依赖预先定义函数，灵活性不足 2. 对模型函数调用解析能力要求高 3. 应用范围受限 |
| MCP | 1. 智能体间通信和协调复杂，增加系统复杂度 2. 任务分配和协作机制设计难度大 |
适用场景对比
| 方法 | 适用场景 |
|---|---|
| ReAct | 1. 知识问答、问题解决场景 2. 对可解释性要求高的应用 3. 不支持Function Calling的模型场景 |
| Function Calling | 1. 涉及特定功能调用，如数据处理、API调用，且模型支持该功能的场景 2. 追求高效执行的场景 |
| MCP | 1. 复杂大型任务，如城市规划、灾难应急处理 2. 需要多方面能力协作的场景 |
五、总结
ReAct、Function Calling和MCP在人工智能领域都有着重要的应用价值。ReAct凭借其对模型的广泛适应性和可解释性，在众多场景中发挥作用；Function Calling在支持其功能的模型上，高效处理复杂操作；MCP则通过多智能体的协同，为复杂任务提供解决方案。在实际应用中，开发者需根据任务特点、模型能力等因素，合理选择合适的方法，也可尝试将多种方法结合使用，充分发挥它们的优势。随着技术的不断进步，未来这些方法可能会相互融合、创新，为人工智能的发展带来更多可能。