現(xiàn)在很多人讓大模型調(diào)用外部工具，最常見的做法就是FunctionCalling。乍一看，能調(diào)起來沒問題。但真要接多個(gè)服務(wù)、跑一個(gè)完整流程，F(xiàn)unctionCalling就顯得太粗糙了——定義繁瑣、結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一、模型換一個(gè)就得重寫一遍。本質(zhì)上，它解決的只是“能不能調(diào)用”，但沒解決“怎么標(biāo)準(zhǔn)、高效地調(diào)用”。而MCP出現(xiàn)，就是為了解決這個(gè)“工程化不成體系”的問題。我認(rèn)為FunctionCalling更像是“你教模型怎么用某個(gè)函數(shù)”；而MCP，是“你把這...

很多人想部署大模型，比如GLM、ChatGLM、DeepSeek、MiniCPM，一到實(shí)際部署就開始發(fā)愁：到底要不要3090？用A10行不行？這個(gè)模型說自己是7B，我電腦夠嗎？為啥有的說13G能跑，有的一跑就爆顯存？其實(shí)這些都不是玄學(xué)，只要你搞清楚：模型有多大、怎么壓縮、你準(zhǔn)備怎么用，機(jī)器需求是能算出來的。給大家一個(gè)計(jì)算顯存的公式：顯存≈參數(shù)量×精度字節(jié)數(shù)×1.52（考慮運(yùn)行中額外占用）一、先把問題拆開：我們到底要算啥？按照Agent的思...