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如何实现联网能力？

如何实现联网能力？

支持通过 MCP 协议集成联网工具、接入联网问答、或自定义 Function Calling 三种方式，让智能体具备联网搜索的能力，使其能够回答关于时事、天气、股价等动态信息的问题。

实现方式及对比

实现方式	通过 MCP 协议集成联网工具	接入联网问答 Agent	自定义 Function 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。
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。
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。
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。
工作机制	LLM 决策调用工具。请求经 MCP Server 路由至后端服务。后端服务返回原始搜索数据，作为 LLM 生成回复的上下文。 LLM 基于返回的数据，自行组织语言并生成最终回复。	LLM 识别联网意图。任务被委托给 Agent 服务。 Agent 服务在内部完成搜索、信息抽取、内容总结全流程。 Agent 返回结果为最终回复，由 TTS 直接播报。	LLM 决策调用工具。请求由开发者业务后端接收和处理。后端执行后返回结构化数据，作为 LLM 生成回复的上下文。 LLM 基于返回的数据，自行组织语言并生成最终回复。
相关文档	MCP 接入融合信息搜索服务	接入联网问答 Agent	自定义 Function Calling

最近更新时间：2025.12.01 22:42:43

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