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online tools website : 01022.hk/zh/formatsql.html */ from langchain_core.tools import tool tool def calculate_compound_interest( principal: float, rate: float, years: int ) - float: 计算复利。 Args: principal: 本金 rate: 年利率如 0.05 表示 5% years: 投资年数 Returns: 最终金额 return principal * (1 rate) ** years # 运行时直接通过函数指针调用 result calculate_compound_interest.invoke({ principal: 10000, rate: 0.05, years: 10 }) # result 16288.95内存中的 float 对象1.1.4 拓扑图解graph TB subgraph Process[单体宿主进程 (Python Runtime)] LLM[LLM 推理核心br/生成 tool_calls] Runtime[LangGraph Runtimebr/工具调度器] SymbolTable[(符号表br/locals / globals)] subgraph ToolRegistry[工具注册表] Tool1[toolbr/calculate_interest] Tool2[toolbr/query_database] Tool3[toolbr/send_email] end LLM --|1. 输出结构化调用意图br/tool_calls: [...]| Runtime Runtime --|2. 符号查找br/getattr()| SymbolTable SymbolTable --|3. 函数指针| ToolRegistry ToolRegistry --|4. return 内存对象| Runtime Runtime --|5. 构造 ToolMessage| LLM end style Process fill:#f5f5f5,stroke:#333,stroke-width:2px style LLM fill:#bbdefb,stroke:#1976d2 style Runtime fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c style ToolRegistry fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d style SymbolTable fill:#ffecb3,stroke:#ffa0001.1.5 优势与局限优势局限零网络延迟调用速度极快工具故障可能导致整个进程崩溃调试简单可直接断点跟踪必须使用相同编程语言无序列化开销无法独立扩展工具实例共享进程上下文如数据库连接池资源隔离困难1.2 模式 BMCP 协议架构 (Model Context Protocol)这是面向未来的组件化模式由 Anthropic 于 2024 年提出并开源。1.2.1 架构定义松耦合Loosely CoupledRuntime 不再持有函数代码而是持有连接通道。工具作为独立进程或服务运行通过标准化协议通信。1.2.2 MCP 协议栈详解MCP 建立在 JSON-RPC 2.0 之上定义了三层抽象graph TB subgraph ProtocolStack[MCP 协议栈] direction TB subgraph ApplicationLayer[应用层] Tools[tools/* 方法] Resources[resources/* 方法] Prompts[prompts/* 方法] end subgraph MessageLayer[消息层] JSONRPC[JSON-RPC 2.0] Request[Request: id, method, params] Response[Response: id, result/error] end subgraph TransportLayer[传输层] Stdio[Stdiobr/标准输入输出] SSE[SSEbr/Server-Sent Events] WebSocket[WebSocketbr/计划中] end ApplicationLayer -- MessageLayer MessageLayer -- TransportLayer end style ProtocolStack fill:#fafafa,stroke:#424242 style ApplicationLayer fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0 style MessageLayer fill:#fff3e0,stroke:#e65100 style TransportLayer fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d321.2.3 核心交互流程工具发现阶段HandshakesequenceDiagram autonumber participant Client as MCP Clientbr/(LangGraph) participant Server as MCP Serverbr/(工具提供者) Note over Client,Server: 连接建立阶段 Client-Server: initializebr/{protocolVersion: 2024-11-05} Server--Client: {capabilities: {...}, serverInfo: {...}} Client-Server: initialized (通知) Note over Client,Server: 工具发现阶段 Client-Server: tools/list Server--Client: {tools: [br/ {name: query_db, description: ..., inputSchema: {...}},br/ {name: send_email, ...}br/]} Note over Client: Client 将工具 Schemabr/转换为 LLM 可理解的格式工具调用阶段InvocationsequenceDiagram autonumber participant LLM as LLM participant Runtime as LangGraph Runtime participant Client as MCP Client Stub participant Transport as 传输层br/(Stdio/SSE) participant Server as MCP Server participant Logic as 业务逻辑 LLM-Runtime: tool_calls: [{name: query_db, args: {...}}] Runtime-Client: 路由到对应 MCP 连接 Note over Client,Transport: 序列化 (Marshaling) Client-Transport: JSON-RPC Requestbr/{jsonrpc: 2.0, id: 1,br/method: tools/call,br/params: {name: query_db, arguments: {...}}} Transport-Server: 字节流传输 Server-Logic: 反序列化 分发 Logic-Logic: 执行 SQL 查询 Logic--Server: 返回结果 Note over Server,Transport: 响应序列化 Server--Transport: {jsonrpc: 2.0, id: 1,br/result: {content: [{type: text, text: ...}]}} Transport--Client: 字节流传输 Client--Runtime: 解析为 ToolMessage Runtime--LLM: 注入对话上下文1.2.4 完整拓扑图解graph LR subgraph AgentSystem[AI Agent 主系统] LLM[LLM 推理核心] Runtime[LangGraph Runtime] ClientPool[MCP Client Pool] LLM -- Runtime Runtime -- ClientPool end subgraph TransportBus[通信总线] Pipe1[JSON-RPC Channel 1br/(Stdio)] Pipe2[JSON-RPC Channel 2br/(SSE)] end subgraph ExternalServices[独立工具进程群] subgraph Server1[MCP Server: 数据库] Dispatcher1[请求分发器] DB[SQLite/PostgreSQL] Dispatcher1 -- DB end subgraph Server2[MCP Server: 文件系统] Dispatcher2[请求分发器] FS[本地文件系统] Dispatcher2 -- FS end end ClientPool --|序列化| Pipe1 ClientPool --|序列化| Pipe2 Pipe1 --|反序列化| Dispatcher1 Pipe2 --|反序列化| Dispatcher2 Dispatcher1 -.-|Result| Pipe1 Dispatcher2 -.-|Result| Pipe2 Pipe1 -.-|ToolMessage| ClientPool Pipe2 -.-|ToolMessage| ClientPool style AgentSystem fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px style ExternalServices fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px style TransportBus fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-dasharray: 5 51.2.5 MCP Server 实现示例/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/formatsql.html */ # mcp_server_sqlite.py from mcp.server import Server from mcp.types import Tool, TextContent import sqlite3 server Server(sqlite-server) server.list_tools() async def list_tools(): return [ Tool( namequery_db, description执行 SQL 查询并返回结果, inputSchema{ type: object, properties: { sql: {type: string, description: SQL 查询语句} }, required: [sql] } ) ] server.call_tool() async def call_tool(name: str, arguments: dict): if name query_db: conn sqlite3.connect(data.db) cursor conn.execute(arguments[sql]) rows cursor.fetchall() conn.close() return [TextContent(typetext, textstr(rows))] raise ValueError(fUnknown tool: {name}) # 启动python -m mcp.server.stdio mcp_server_sqlite1.3 核心差异对比表维度NativetoolMCP Protocol执行位置本地内存 (In-Process)远程/独立进程 (Out-of-Process)调用方式函数指针 (Function Pointer)消息传递 (Message Passing)上下文共享可访问全局变量、共享连接池完全隔离 (Context Blindness)故障影响宿主进程崩溃风险进程级沙箱隔离 (Sandboxed)技术栈约束必须与宿主语言一致多语言互通 (Polyglot)部署扩展随主进程扩缩容独立扩缩容支持分布式部署版本管理与主应用耦合独立版本控制与发布延迟特征微秒级毫秒级含序列化传输1.4 架构选型决策树flowchart TD Start[需要集成外部工具] -- Q1{工具是否需要br/访问进程内状态} Q1 --|是| Native[选择 toolbr/原生调用] Q1 --|否| Q2{是否需要br/多语言支持} Q2 --|是| MCP[选择 MCP] Q2 --|否| Q3{是否需要br/故障隔离} Q3 --|是| MCP Q3 --|否| Q4{是否需要br/独立扩缩容} Q4 --|是| MCP Q4 --|否| Native Native -- NativeNote[适用场景br/- 原型开发br/- 简单工具br/- 性能敏感场景] MCP -- MCPNote[适用场景br/- 企业级部署br/- 多团队协作br/- 工具复用] style Start fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0 style Native fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d style MCP fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c style NativeNote fill:#fffde7,stroke:#f9a825 style MCPNote fill:#e8f5e9,stroke:#43a047第二章认知与执行 —— ReAct 在 MCP 上的运行机制如果说第一章解决了手脚如何连接的问题本章将解决大脑如何驱动手脚的问题。我们将经典的ReAct (Reasoning Acting)认知框架映射到 MCP 的通信协议上。2.1 ReAct 范式概述ReAct 由 Yao et al. (2022) 提出其核心思想是让 LLM 交替进行Reasoning推理生成自然语言的思考过程Acting行动调用外部工具执行操作Observing观察接收工具返回的结果graph LR subgraph ReActLoop[ReAct 认知循环] Thought[Thoughtbr/思考推理] Action[Actionbr/工具调用] Observation[Observationbr/结果观察] Thought --|决定行动| Action Action --|执行后获得| Observation Observation --|基于结果再思考| Thought end Input[用户输入] -- Thought Thought --|推理完成| Output[最终回答] style ReActLoop fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px style Thought fill:#e1bee7,stroke:#8e24aa style Action fill:#bbdefb,stroke:#1976d2 style Observation fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c2.2 架构分层原理在我们的架构中必须严格区分认知层与执行层graph TB subgraph CognitiveLayer[认知层 (Cognitive Layer)] direction LR State[状态管理br/对话历史] Reasoning[推理引擎br/LLM] Decision[决策输出br/tool_calls / answer] end subgraph ExecutionLayer[执行层 (Execution Layer)] direction LR Routing[请求路由br/工具分发] Transport[传输层br/MCP Protocol] Execution[实际执行br/外部系统] end CognitiveLayer --|Action 意图| ExecutionLayer ExecutionLayer --|Observation 结果| CognitiveLayer Note1[负责 WHYbr/为什么这样做] -- CognitiveLayer Note2[负责 HOWbr/如何执行] -- ExecutionLayer style CognitiveLayer fill:#e8eaf6,stroke:#3949ab,stroke-width:2px style ExecutionLayer fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px层级职责实现位置状态特征认知层 (ReAct)推理、决策、记忆LLM 上下文窗口有状态 (Stateful)执行层 (MCP)工具调用、结果传输网络通信管道无状态 (Stateless)2.3 ReAct 循环的协议映射一个完整的 ReAct 步骤思考-行动-观察在 MCP 架构中被物理拆解为以下流程stateDiagram-v2 [*] -- Thought: 用户输入 Thought -- Action: 需要外部信息 Thought -- FinalAnswer: 可直接回答 state Thought (思考) as Thought { [*] -- Analyze: 分析问题 Analyze -- Plan: 制定计划 Plan -- Decide: 决策 } state Action (行动) as Action { [*] -- Serialize: 序列化请求 Serialize -- Transport: MCP 传输 Transport -- Execute: 远程执行 } state Observation (观察) as Observation { [*] -- Receive: 接收结果 Receive -- Parse: 解析响应 Parse -- Inject: 注入上下文 } Action -- Observation: 执行完成 Observation -- Thought: 继续推理 FinalAnswer -- [*]A. Thought (思考) → 纯神经活动场景LLM 分析用户需求规划解决方案系统行为仅涉及 Prompt 计算无网络流量MCP 状态Server 处于静默状态用户: 查询库存中 Item B 的数量 LLM 内部思考: Thought: 用户想要查询库存信息。 我需要使用 query_db 工具执行 SQL 查询。 SQL 语句应该是: SELECT quantity FROM items WHERE name Item BB. Action (行动) → 协议请求 (Request)ReAct 语义模型决定采取行动MCP 映射意图被序列化为 JSON-RPC 请求flowchart LR subgraph LLMOutput[LLM 输出] Intent[tool_calls: [{br/ name: query_db,br/ arguments: {sql: SELECT...}br/}]] end subgraph MCPClient[MCP Client] Serialize[序列化器] end subgraph Transport[传输层] JSONPacket[JSON-RPC Packetbr/{jsonrpc: 2.0,br/ method: tools/call,br/ params: {...}}] end Intent -- Serialize Serialize -- JSONPacket JSONPacket --|Stdio / SSE| Server[MCP Server] style LLMOutput fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0 style MCPClient fill:#fff3e0,stroke:#e65100 style Transport fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32C. Observation (观察) → 协议响应 (Response)ReAct 语义模型通过观察结果来修正或确认下一步MCP 映射响应被反序列化并注入 LLM 上下文flowchart RL subgraph Server[MCP Server] Execute[执行 SQL] Result[结果: [(Item B, 0)]] end subgraph Transport[传输层] ResponsePacket[JSON-RPC Responsebr/{result: {content: [...]}}] end subgraph MCPClient[MCP Client] Deserialize[反序列化器] end subgraph LLMContext[LLM 上下文] ToolMessage[ToolMessage:br/Item B 库存: 0] end Execute -- Result Result -- ResponsePacket ResponsePacket -- Deserialize Deserialize -- ToolMessage style Server fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32 style Transport fill:#fff3e0,stroke:#e65100 style MCPClient fill:#ffecb3,stroke:#ffa000 style LLMContext fill:#e3f2fd,stroke:#1565c02.4 全链路时序图 (The ReAct-MCP Loop)下图展示了时间维度上Agent 如何利用 MCP 协议完成一次完整的认知闭环sequenceDiagram autonumber participant User as 用户 participant Context as LLM Contextbr/(记忆流) participant Runtime as LangGraph Runtime participant Bus as MCP Protocol Bus participant Server as MCP Serverbr/(SQLite) User-Context: 查询 Item B 的库存 rect rgb(232, 234, 246) Note over Context: 阶段 1: 思考 (Reasoning) Context-Context: Thought: 用户想查库存。br/我需要使用 query_db 工具。 end rect rgb(227, 242, 253) Note over Context,Runtime: 阶段 2: 行动 (Acting) Context-Runtime: Action: {tool: query_db,br/sql: SELECT * FROM items WHERE nameItem B} Runtime-Bus: 序列化: JSON-RPC requestbr/{method: tools/call, params: {...}} end rect rgb(232, 245, 233) Note over Bus,Server: 阶段 3: 执行 (Execution) Bus-Server: 传输请求 Server-Server: 执行 SQL 查询 Server--Bus: JSON-RPC responsebr/{result: Item B: quantity0} end rect rgb(255, 243, 224) Note over Runtime,Context: 阶段 4: 观察 (Observing) Bus--Runtime: 传输响应 Runtime-Context: 注入 Observation:br/ToolMessage(Item B: quantity0) end rect rgb(243, 229, 245) Note over Context: 阶段 5: 再思考 (Reasoning) Context-Context: Thought: 查询结果显示 Item B 库存为 0。br/我需要告知用户该商品缺货。 Context-User: Final Answer: Item B 目前缺货库存为 0。 end2.5 多轮工具调用示例复杂任务通常需要多次工具调用形成链式推理sequenceDiagram autonumber participant User as 用户 participant Agent as Agent participant DB as query_db participant Email as send_email User-Agent: 检查库存不足的商品并通知采购部 Note over Agent: Thought 1: 需要先查询库存 Agent-DB: Action 1: SELECT * FROM items WHERE quantity 10 DB--Agent: Observation 1: [(Item B, 0), (Item D, 5)] Note over Agent: Thought 2: 发现 2 个商品库存不足需要发邮件 Agent-Email: Action 2: send_email(topurchase...,br/subject库存预警,br/bodyItem B: 0, Item D: 5) Email--Agent: Observation 2: 邮件发送成功 Note over Agent: Thought 3: 任务完成 Agent-User: 已检测到 2 件商品库存不足br/已发送邮件通知采购部。2.6 鲁棒性设计错误即观察在 MCP 结合 ReAct 的架构中Server 端的运行时错误被设计为一种合法的观察值而非系统中断。flowchart TB subgraph Traditional[传统模式] Error1[SQL 语法错误] Exception[抛出 Exception] Crash[Agent 进程崩溃 ❌] Error1 -- Exception -- Crash end subgraph MCPReAct[MCP ReAct 模式] Error2[SQL 语法错误] ErrorResponse[返回错误响应br/{error: Syntax Error near...}] Observation[包装为 Observationbr/ToolMessage(error...)] Thought[LLM 自愈思考br/SQL 有误需要修正] FixAction[生成修复 Actionbr/新的正确 SQL] Success[成功执行 ✓] Error2 -- ErrorResponse -- Observation -- Thought -- FixAction -- Success end style Traditional fill:#ffebee,stroke:#c62828 style MCPReAct fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32 style Crash fill:#ef5350,stroke:#b71c1c,color:#fff style Success fill:#66bb6a,stroke:#2e7d32,color:#fff错误自愈时序示例sequenceDiagram autonumber participant Agent as Agent participant Server as MCP Server Note over Agent: 首次尝试含错误 Agent-Server: tools/call: SELEC * FROM items Server--Agent: {error: Syntax error: unknown keyword SELEC} Note over Agent: Thought: SQL 关键字拼写错误br/应该是 SELECT 而不是 SELEC Note over Agent: 修正后重试 Agent-Server: tools/call: SELECT * FROM items Server--Agent: {result: [(Item A, 50), (Item B, 0)]} Note over Agent: Thought: 查询成功可以回答用户了这种机制极大地提升了 Agent 系统的容错性和自主修复能力将异常处理从工程问题转化为认知问题。第三章LangGraph 集成实践本章展示如何在 LangGraph 中同时使用原生工具和 MCP 工具实现混合架构。3.1 架构概览graph TB subgraph LangGraphAgent[LangGraph Agent] StateGraph[StateGraphbr/状态机] AgentNode[Agent Nodebr/LLM 推理] ToolNode[Tool Nodebr/工具执行] StateGraph -- AgentNode AgentNode --|tool_calls| ToolNode ToolNode --|ToolMessage| AgentNode end subgraph ToolSources[工具来源] Native[原生 tool] MCPAdapter[MCP Adapter] end subgraph MCPServers[MCP Servers] SQLite[sqlite-server] FileSystem[filesystem-server] GitHub[github-server] end ToolNode -- Native ToolNode -- MCPAdapter MCPAdapter -- SQLite MCPAdapter -- FileSystem MCPAdapter -- GitHub style LangGraphAgent fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,stroke-width:2px style ToolSources fill:#fff3e0,stroke:#e65100 style MCPServers fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d323.2 代码实现import asyncio from langchain_core.tools import tool from langchain_openai import ChatOpenAI from langgraph.prebuilt import create_react_agent from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient # 1. 定义原生工具 tool def calculate(expression: str) - str: 计算数学表达式。例如: 2 3 * 4 try: result eval(expression, {__builtins__: {}}) return f计算结果: {result} except Exception as e: return f计算错误: {e} # 2. 配置 MCP 服务器 mcp_config { sqlite: { command: uvx, args: [mcp-server-sqlite, --db-path, ./data.db] }, filesystem: { command: npx, args: [-y, anthropic/mcp-server-filesystem, ./workspace] } } # 3. 创建混合 Agent async def create_hybrid_agent(): async with MultiServerMCPClient(mcp_config) as mcp_client: # 获取 MCP 工具 mcp_tools mcp_client.get_tools() # 合并所有工具 all_tools [calculate] mcp_tools # 创建 Agent llm ChatOpenAI(modelgpt-4o) agent create_react_agent(llm, all_tools) # 执行查询 result await agent.ainvoke({ messages: [{role: user, content: 计算 123 * 456然后查询数据库中的商品总数}] }) return result # 运行 asyncio.run(create_hybrid_agent())3.3 工具路由机制flowchart TB subgraph ToolDispatcher[Tool Node 分发逻辑] Input[接收 tool_calls] Check{检查工具类型} Input -- Check Check --|本地工具| LocalPath[本地调用路径] Check --|MCP 工具| MCPPath[MCP 调用路径] subgraph LocalPath[本地执行] LocalLookup[符号表查找] LocalExec[函数执行] LocalResult[返回结果] LocalLookup -- LocalExec -- LocalResult end subgraph MCPPath[MCP 执行] FindServer[定位 Server] Serialize[序列化请求] Transport[协议传输] Deserialize[反序列化响应] FindServer -- Serialize -- Transport -- Deserialize end LocalResult -- Merge[合并结果] Deserialize -- Merge Merge -- Output[返回 ToolMessage 列表] end style ToolDispatcher fill:#fafafa,stroke:#424242 style LocalPath fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d style MCPPath fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c3.4 状态流转图stateDiagram-v2 [*] -- AgentNode: 用户输入 AgentNode -- ShouldContinue: LLM 响应 ShouldContinue -- ToolNode: 有 tool_calls ShouldContinue -- [*]: 无 tool_calls (最终回答) state ToolNode { [*] -- Dispatch Dispatch -- NativeExec: 本地工具 Dispatch -- MCPExec: MCP 工具 NativeExec -- Collect MCPExec -- Collect Collect -- [*] } ToolNode -- AgentNode: ToolMessage note right of AgentNode LLM 执行推理 生成 Thought Action end note note right of ToolNode 执行工具调用 收集 Observation end note第四章生产环境考量4.1 性能对比分析graph LR subgraph Latency[延迟构成对比] subgraph Native[原生调用 ~0.1ms] N1[函数查找: 0.01ms] N2[参数传递: 0.01ms] N3[执行: ~0.08ms] end subgraph MCP[MCP 调用 ~5-50ms] M1[序列化: 0.5ms] M2[传输: 1-10ms] M3[反序列化: 0.5ms] M4[执行: ~3-40ms] end end style Native fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32 style MCP fill:#bbdefb,stroke:#1976d2指标原生 toolMCP (Stdio)MCP (SSE/HTTP)冷启动无50-200ms100-500ms单次调用0.01-0.1ms2-10ms10-50ms并发能力受 GIL 限制进程级并行高度可扩展内存隔离无完全隔离完全隔离4.2 安全架构graph TB subgraph SecurityLayers[安全防护层级] subgraph L1[Layer 1: 输入验证] Schema[JSON Schema 校验] Sanitize[输入消毒] end subgraph L2[Layer 2: 传输安全] Auth[认证机制] Encrypt[传输加密 (TLS)] end subgraph L3[Layer 3: 执行隔离] Sandbox[进程沙箱] Resource[资源限制 (CPU/Memory)] Timeout[超时控制] end subgraph L4[Layer 4: 审计追踪] Logging[调用日志] Metrics[指标监控] end end L1 -- L2 -- L3 -- L4 style L1 fill:#ffcdd2,stroke:#c62828 style L2 fill:#fff9c4,stroke:#f9a825 style L3 fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32 style L4 fill:#bbdefb,stroke:#1976d24.3 部署拓扑选型graph TB subgraph Development[开发环境] Dev[单机部署] DevAgent[Agent] DevMCP[MCP Server (Stdio)] DevAgent --|Stdio Pipe| DevMCP end subgraph Staging[测试环境] StagingLB[负载均衡] StagingAgent1[Agent 1] StagingAgent2[Agent 2] StagingMCP[MCP Server Pool] StagingLB -- StagingAgent1 StagingLB -- StagingAgent2 StagingAgent1 --|SSE| StagingMCP StagingAgent2 --|SSE| StagingMCP end subgraph Production[生产环境] ProdLB[负载均衡集群] ProdAgents[Agent 集群br/(K8s Deployment)] ProdMesh[Service Mesh] ProdMCPs[MCP Server 微服务群] ProdLB -- ProdAgents ProdAgents -- ProdMesh ProdMesh -- ProdMCPs end Development --|升级| Staging Staging --|升级| Production style Development fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32 style Staging fill:#fff3e0,stroke:#e65100 style Production fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0第五章总结与展望5.1 核心架构结论mindmap root((LLM 工具调用架构)) 原生调用 紧耦合 低延迟 适合原型开发 MCP 协议 松耦合 进程隔离 多语言支持 适合企业部署 ReAct 集成 认知层 执行层分离 错误即观察 自愈能力 最佳实践 混合架构 分层安全 渐进式迁移5.2 演进路线图timeline title LLM 工具调用技术演进 section 2023 Function Calling : OpenAI 引入结构化工具调用 LangChain Tools : tool 装饰器标准化 section 2024 MCP 发布 : Anthropic 开源 Model Context Protocol LangGraph 集成 : MCP Adapter 发布 生态扩展 : 数十个官方 MCP Server section 2025 Streamable HTTP : 新传输层标准 工具市场 : Tool-as-a-Service 生态 安全标准 : 企业级认证授权框架5.3 技术选型指南场景推荐方案理由快速原型验证原生 tool开发速度快调试方便多语言团队协作MCP工具开发与 Agent 开发解耦高安全性要求MCP 沙箱进程隔离故障不扩散极致性能要求原生 tool消除序列化和网络开销工具复用需求MCP一次开发多处使用渐进式迁移混合架构两种模式可共存附录 术语表术语定义Tool CallingLLM 生成结构化工具调用请求的能力MCPModel Context Protocol工具调用的标准化协议ReActReasoning Acting交替推理与行动的认知框架JSON-RPC 2.0MCP 底层使用的远程过程调用协议Stdio Transport基于标准输入输出的进程间通信方式SSE Transport基于 Server-Sent Events 的 HTTP 长连接通信ToolMessageLangChain 中封装工具执行结果的消息类型