中国の開発者による最近のベンチマークでは、OpenAIのFunction Calling、AnthropicのMCP、研究プロトタイプのToolformerという3つの主要なエージェントツール呼び出しフレームワークを比較しています。この研究では、複数のテストシナリオでレイテンシと成功率を測定し、Function Callingが単純なタスクで最も低いレイテンシを提供する一方、MCPは複雑なマルチステップワークフローで優れていることが明らかになりました。Toolformerは有望ですが、本番環境での準備にはまだ課題があります。AIエージェントを構築するエンジニアリングチームにとって、このデータはタスクの複雑さとパフォーマンス要件に基づいたフレームワーク選択の参考になります。
3つのエージェントツール呼び出しフレームワークをレイテンシと成功率で比較した詳細な分析。