前不久,我们发布了推理模型通义千问QwQ-32B,在 LiveBench 榜单上取得了开源模型的最佳成绩。在针对模型的 Agent 能力的 BFCL评测中,千问 QwQ-32B 模型在工具调用准确率、复杂参数解析等核心指标上均有不凡表现,展现出领先的函数调用与多步骤推理能力。
本文围绕大语言模型(LLMs)智能应用中的工具与数据接入问题,系统介绍了两种主流方案:基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP(Model Context Protocol)的标准化接入框架。通过梳理各自的工作原理、应用流程及典型实践,分析了不同场景下的适用性选择。同时,结合实际部署经验,探讨了两种模式在未来智能系统演进中的协同融合方向。
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