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对话式 AI 如何实现联网能力？
最近更新时间：2025.11.19 11:47:51首次发布时间：2025.05.15 10:26:17
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在实时对话式 AI 场景，你可以为 AI 智能体赋予联网搜索的能力，使其能够回答关于时事、天气、股价等动态信息的问题。

联网实现方式

注意

仅在使用火山方舟模型时，支持通过以下方式实现联网能力。

附录：MCP、联网问答 Agent 及 FC 的区别

维度MCP接入联网问答 AgentFunction Calling
性质标准协议框架：为 LLM 与外部工具的交互提供标准化的协议和路由机制。端到端托管服务：火山引擎提供的一站式联网搜索与问答解决方案。大模型内置的原生能力：让 LLM 能调用外部函数来完成特定任务。
工作机制
  1. LLM 决策调用工具。
  2. 请求经 MCP Server 路由至后端服务。
  3. 后端服务返回原始搜索数据，作为 LLM 生成回复的上下文。
  4. LLM 基于返回的数据，自行组织语言并生成最终回复。
  1. LLM 识别联网意图。
  2. 任务被委托给 Agent 服务。
  3. Agent 服务在内部完成搜索、信息抽取、内容总结全流程。
  4. Agent 返回结果为最终回复，由 TTS 直接播报。
  1. LLM 决策调用工具。
  2. 请求由开发者业务后端接收和处理。
  3. 后端执行后返回结构化数据，作为 LLM 生成回复的上下文。
  4. LLM 基于返回的数据，自行组织语言并生成最终回复。
开发成本中：遵循 MCP 协议自行开发或适配后端工具，也可直接复用 MCP MarketPlace 的现有服务。较低：纯 API 配置，开箱即用。高：需要为每个工具单独开发和适配函数。
灵活度高：可在 MCP Server 上混合编排多种工具（联网、RAG、业务API等）。中：联网的搜索源和总结逻辑由火山引擎标准化提供。较高：可完全控制搜索引擎、摘要算法等每一个环节。
适用场景复杂、多源场景：需要访问和整合多个、异构的外部工具或数据源，如企业级知识库、复杂的业务API编排。快速、标准化的联网需求：需要快速为智能体增加通用实时信息查询能力。简单、单一任务：多用于调用单个、明确的外部函数，如查询天气、联网搜索等。