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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