前言

“大模型的应用是玩出来的而不是看出来的，多体验和尝试不同的模型之间的功能和区别才能让你真正了解大模型的能力。”

在关于大模型应用方面，虽然也了解和应用过其中的一些技术；但经过这段时间的实践和思考发现，对大模型应用的认识还很浅显，因此在此记录一下自己的思考。

大模型应用的思考

大模型作为人工智能应用的底座技术，所有应用场景和技术都是构建在大模型之上；但很多时候我们都搞错了一件事，那就是我们没有搞清楚大模型能力和其它技术的关联和区别。

因此，在这里我们要搞清楚一个概念，那就是大模型能力；所谓大模型的能力，就是模型开发人员怎么把模型做的更好更强，其中设计到模型的设计，训练等；具体有神经网络架构，模型蒸馏等等。

当然，我们不需要关心大模型是怎么做出来的，以及大模型为什么能做那么好或者那么差；我们仅需要知道大模型有哪些能力和功能即可。

比如爆火的deekseep的V3模型和R1模型，其中V3更多的偏向生成模型，而R1更擅长的是推理。

前面说了这么多，可能很多人还没理解其中的含义；之所以说大模型的能力，那就是说我们要明白大模型就是大模型，其它任何附属于大模型的技术都不属于大模型的范畴。

比如说，RAG技术，function call技术，MCP技术，其实他们并不属于大模型本身的功能；特别是RAG，从技术上来看完全可以说RAG和大模型没什么关系。

而function call和MCP技术只是大模型使用外界功能，也就是调用外部接口的能力；而思维链才属于大模型本身的技术，让模型具备分析和推理的能力。

但至于怎么让大模型使用外部工具，这个就是function call和MCP需要考虑的事情。

所以说，模型就是模型，功能就是功能，工具就是工具；但往往我们很多时候都会把这些混为一谈；导致的直接结果就是，在构建应用的时候分不清什么技术解决了什么问题，也不知道自己能做什么应用。

这也是为什么很多基于大模型开发的功能平台，它的核心能力其实是平台的设计和功能；和具体的大模型没直接关系，市面上有了更好的模型出现，那么直接把现有的模型换掉就行了，并不会影响到这些平台本身的业务和功能。

其实从这个角度来思考，事实上这就是一种方法论，很多人不知道怎么使用人工智能解决自己工作和生活中的问题，原因就在于不懂这种方法论；导致自己的认知和方向有偏差，感觉自己明明学了好多东西，但却不知道能干啥。

大模型是核心，function call和MCP既是一种技术，也是一种工具；大模型可以选择集成function call和MCP的能力，也可以选择不使用这些功能。

function call和MCP属于大模型能力的一种扩展，就类似于一种可插拔组件，其是实现智能体(Agent)的技术手段。而思维链才是属于大模型本身的能力，大模型先具备独立思考的能力，学会分析和拆解任务，其次再使用外部工具来完成任务。

当然，大模型实现function call并不需要具备网络接口调用的能力，大模型只需要按照需求生成调用接口所需要的参数，然后把参数传递给开发者写好的代码中即可。

最后的最后

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