ChatGPT阅读了最新的文章《一文详解 MCP 与 Function Calling》，摘要如下

本文探讨了Function Calling与MCP在AI应用中的作用，前者使模型能调用工具获取实时数据，后者作为执行平台，二者协同构建智能体的分层架构，实现模型与真实世界的交互。

以下是将原文内容整理成的 10条关于产品经理的建议：

1. 产品经理应关注AI能力的现实落地与用户真实需求。
随着大语言模型技术的发展，产品经理不应局限于传统问答模式，而要探索如何让AI完成更复杂的现实任务，如获取实时信息、调用外部系统等。

2. 产品经理需要理解“缸中大脑”与真实世界交互的挑战。
大语言模型本质上是静态的“缸中大脑”，缺乏与真实世界的实时交互能力，因此需要借助工具和系统实现与外界的连接。

3. 产品经理要掌握Function Calling的核心逻辑。
Function Calling 是模型在文本层面上调用外部工具的能力，包括识别合适的工具和生成正确的请求参数，这是实现模型“行动”能力的关键。

4. 产品经理需关注工具与模型的协同机制。
Function Calling 是能力，而 MCP 是施展这种能力的舞台。产品经理需要理解这两部分如何协同工作，共同完成模型与现实世界的交互。

5. 产品经理应推动MCP（模型上下文协议）的设计与实现。
MCP 是模型与外部工具之间的一个标准化协议，产品经理需要参与搭建 MCP Server，为模型提供稳定、可扩展的执行环境。

6. 产品经理需构建清晰的功能边界和职责划分。
在AI系统设计中，Function Calling 负责“决策生成”，MCP 负责“决策执行”，产品经理要明确两者的分工，避免能力混淆。

7. 产品经理应推动分层协作架构的落地。
通过构建“能力层”与“执行层”的分层系统，AI可以专注于认知推理，而开发者可以专注于工具和服务的构建，提升系统整体效率与可靠性。

8. 产品经理要具备技术理解与产品落地的双重能力。
理解Function Calling与MCP的技术逻辑，是将AI能力转化为真实用户价值的前提，产品经理需具备技术思维与产品思维的结合。

9. 产品经理需要推动AI Agent的可持续发展。
通过Function Calling与MCP的协同，AI Agent可以具备更强大的执行力和适应性，产品经理应着眼于长期价值，构建可扩展的AI系统。

10. 产品经理应善于整合内外部资源，推动AI与业务的深度融合。
AI不是孤立的技术，而是业务能力的延伸。产品经理要善于整合工具、数据、场景等资源，推动AI在实际业务场景中落地与迭代。

这些建议不仅适用于AI产品经理，也适用于任何涉及AI系统构建与落地的产品管理者。
原文链接：https://www.woshipm.com/ai/6256593.html