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从“功能集成”到“智能内生”：AI Agent引领的产品革命与未来图景
AI Agent正在以前所未有的速度重构产品形态与人机交互逻辑。从企业SaaS的三分之二集成率到78%用户将工作完全交付AI处理，这场代际跃迁正在颠覆我们对产品本质的认知。本文深度解析AI Agent的四核驱动模型与闭环机制，揭示其如何通过感知层、记忆层、推理与规划层、行动层实现从被动工具到智能伙伴的蜕变。
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把大模型从“聊天玩具”升级成“业务员工”的核心开关，就藏在两条技术路线里：Function Calling 与 MCP。前者像给模型一部“内线电话”，随时调用你的 CRM、ERP；后者干脆为它配了“万能插座”，插件、记忆、权限一键热插拔。我们对比实测发现：Function Calling 平均延迟 400ms，适合高并发订单查询；MCP 在跨平台编排上胜率高出 32%，却多了 18% 的 Token 消耗。
MCP与Function Calling：从小白视角看懂AI Agent的核心交互逻辑
本文旨在为初学者揭开MCP和Function Calling的神秘面纱，以清晰易懂的方式澄清二者之间的关系。我们将基于当前主流的学习趋势，解释它们为何对AI的未来发展至关重要。要厘清它们的关系，我们首先需要独立地理解每一个概念的定义和作用。
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