如果你最近一直在深入研究大模型，那么你很可能聽說過兩個術語：AI 智能體 和 MCP（模型上下文協議）。這兩個術語聽起來很相似，甚至有重疊之處，但它們解決的是完全不同的問題。

今天，我將深入剖析這兩個概念：它們是什么，各自的優勢在哪里，以及為什么理解它們的區別對我們構建更持久的 AI 系統至關重要。

下文我們詳細剖析之。

一、基于 MCP 實現 AI 智能體的新架構設計 

1、AI 智能體：思考、行動、重復

AI 智能體是一個利用大語言模型來思考目標并采取行動的系統，通常會形成一個循環。它們的設計目標是：

1. 接收任務：例如“幫我訂一張去巴黎的機票”。
2. 分解任務：例如“搜索航班 → 比較價格 → 訂票”。
3. 執行每個步驟：使用工具、API 等。
4. 根據需要循環返回。

第一、AI 智能體是如何工作的

這種循環通常是基于 ReAct 模式（推理 + 行動） 構建的。可以這樣理解：

• 思考：我需要搜索航班。
• 行動：調用搜索 API（“去巴黎的航班”）。
• 觀察：收到航班選項。
• 思考：讓我選最便宜的那個。

AI 智能體之所以令人興奮，是因為它們模擬了多步驟思考、反思、重試邏輯和規劃等認知過程。

第二、ReAct AI 智能體：它們的特別之處

• 自主性：這是關鍵。與普通程序只是按照腳本執行不同，AI 智能體可以自主決定如何實現目標，而不需要你告訴它每一個步驟。它們是主動的、以目標為導向的。
• 推理與規劃：它可以將復雜目標分解為較小的任務，找出最佳行動順序，甚至在情況發生變化時調整計劃。想象一下它為你規劃一個多站旅程。
• 記憶與學習：優秀的AI 智能體會記住它們做過的事情、哪些有效以及哪些無效。它們會從互動中學習并隨著時間的推移而改進。想象一下一個智能助手，隨著你們合作的增多，它越來越擅長幫助你。
• 工具使用：這才是真正的魔法所在。AI 智能體可以“使用工具”，在數字世界中，這意味著與軟件、API 或數據庫集成，以獲取信息或執行操作。例如，為了規劃旅行，智能體可能會使用航班預訂工具、酒店搜索引擎和天氣應用程序，就像你會打開不同的瀏覽器標簽頁一樣。

第三、但是，有一個問題

• 它們很容易忘記：它們的“記憶”通常在提示詞中，上下文很快就會耗盡。
• 工具的使用可能會變得不穩定：除非精心協調，否則工具的使用可能會變得不穩定。

2、MCP：把它想象成長期記憶的結構化版本

這不是一個框架、一個軟件包，也不是一個聊天機器人工具。它是一個協議，旨在為跨越多次交互、工具和目標的長篇、不斷演變的大語言模型對話提供結構。

MCP 的引入是為了解決這個問題：大語言模型只能處理有限的上下文（即使達到 100 萬 tokens）。如何在多個任務、工具、重試和模塊之間保持連貫的記憶和推理流程呢？

第一、那么，MCP 到底是什么？

1. 標準化通信

想象你有一系列不同的工具（日歷應用、電子郵件服務、數據庫）。傳統上，AI 模型需要特定的自定義代碼才能與每一個工具交互。MCP 提供了一種通用的、標準化的方式，讓模型能夠與支持該協議的任何工具“對話”。這就像一個通用適配器，有人將其稱為 AI 應用的 USB-C 接口。

2. 暴露能力

MCP 允許系統將其能力以“工具”的形式“暴露”給 AI 模型。因此，你的日歷應用可以告訴 AI：“嘿，我可以創建事件、檢查你的可用性并列出你的預約”，以 AI 能夠理解的格式呈現。

3. 工具發現

使用 MCP 的 AI 智能體可以動態發現可用的工具以及如何使用它們，而無需將它們硬編碼。這使得 AI 系統變得更加靈活和適應性強。開發人員無需費力地集成每一個新工具。

4. 上下文管理

它幫助 AI 在不同的交互和工具使用中保持上下文。這對于多步驟任務至關重要，AI 需要記住先前的信息以便做出明智的決策。

第二、模型上下文協議（MCP）概覽

你可以把它想象成一個思想協議緩沖區，一種 AI 智能體和工具之間達成一致的格式，以便清晰地進行通信、跟蹤過去的步驟，并且在任務中途不會出現空白。

它是一種結構化的方式，用于：

• 在工具調用和推理步驟之間保持持久記憶。
• 傳遞語義上下文（我們在做什么以及為什么這樣做）。
• 讓工具增強型智能體變得更聰明而不是健忘。
• 并且以一致的方式協調多個智能體、工具和計劃。

第三、使用 MCP 之前與之后

你可以把它想象成一個思想協議緩沖區，一種智能體和工具之間達成一致的格式，以便清晰地進行通信、跟蹤過去的步驟，并且在任務中途不會出現空白。

3、AI 智能體與 MCP：現實世界中的例子

第一、構建創業顧問 AI

假設你正在構建一個名為 FounderGPT 的系統，這是一個為早期創業者的 AI 顧問。目標是什么？幫助他們將一個模糊的創業想法轉化為一份詳細的商業計劃書，其中包含市場分析、路線圖和技術可行性報告。

聽起來像是一個很酷的 AI 產品，對吧？現在，讓我們看看兩種不同的實現方式：

第二、僅使用 AI 智能體

你開發了一個可以：

• 向創業者詢問關于他們的想法的問題。
• 在互聯網上研究競爭對手。
• 生成商業模式畫布。
• 建議技術棧。
• 創建幻燈片內容。

這個智能體使用 ReAct 風格的提示詞：它思考、選擇一個工具、行動、看看發生了什么，然后循環。

一開始，這看起來很強大。智能體搜索 Crunchbase、閱讀博客文章、總結趨勢，并開始生成商業計劃書。

但隨后問題開始出現：

• 它忘記了用戶之前提到的創業公司是“B2B”模式，卻建議了一個 B2C 的市場進入計劃。
• 在生成技術棧時，它沒有記住之前分享的預算限制。
• 最終的幻燈片存在不一致之處：第 2 頁說總可市場（TAM）是 500 億美元，第 6 頁卻說是 2000 億美元。

罪魁禍首是什么？上下文碎片化。智能體的記憶被限制在當前的提示窗口中，一旦它切換工具或深入推理循環，事情就會變得模糊不清。

第三、現在，使用 MCP

與其將每個步驟視為一次性的 LLM 提示詞，不如使用 MCP 來結構化整個過程：

• 每個步驟（市場分析、競爭對手研究、路線圖規劃、計劃生成）都會向共享內存中添加上下文。
• 當用戶說“我們正在為中型 SaaS 公司構建產品”時，這個事實被語義化地存儲起來，并作為相關上下文檢索用于后續任務。
• 當智能體推理計劃的每個部分時，MCP 確保了連續性：早期做出的決策（例如，市場進入策略、定價模型）會在后續階段被跟蹤并強制執行。
• 如果 LLM 選擇了一個工具（比如市場規模計算器），輸入/輸出會被封裝并存儲以供下一個推理步驟使用。

現在當生成第 6 頁時，智能體知道第 2 頁說了什么，因為 MCP 確保了記憶不僅僅是一串 tokens，而是一個結構化的地圖，記錄了已經說過、決定過和做過的事情。

第四、結果

• 幻覺（錯誤輸出）更少
• 一致性更高
• 用戶信任度大幅提升

而且還有一個關鍵點：如果創業者一周后回來并說“我們正在轉向企業市場，而不是中小企業（SMB）”，系統可以在內存中更新相關決策，并只重新生成受影響的計劃部分。

第五、你不再只是與一個 AI智能助手聊天

你正在與一個能夠記憶、適應和進化的 AI 智能系統進行協作。

第六、為什么這對我們很重要？

這種區別可能看起來有點技術性，但它對未來我們與技術的互動方式有著深遠的影響。

1. 更強大且更有用的 AI

這種協同作用意味著我們正迅速邁向一種不僅僅能夠回答問題或生成文本的 AI。我們說的是能夠為我們主動做事的 AI：自動化復雜的工作流程、管理復雜的項目，甚至作為一個超級高效的個人助手，貫穿我們所有的數字工具。想象一下一個 AI 根據幾個簡單的提示為你預訂整個旅行行程，包括航班、酒店以及當地體驗。

2. 更快的開發和創新

對于開發人員來說，MCP 是一個游戲規則的改變者。這意味著他們可以少花時間編寫繁瑣的“粘合代碼”來連接不同的系統，而將更多時間用于構建真正智能的行為和應用程序。這加快了新且更強大的 AI 應用程序的創建和部署速度。

3. 更高的互操作性

想象一下你的不同 AI 工具（日歷 AI、電子郵件 AI、任務管理 AI）能夠無縫通信和協調，因為它們都使用“MCP 語言”。這創造了一個真正集成且智能的數字生態系統，打破了不同軟件之間常常存在的隔閡。

4. 增強的安全性和治理

盡管更多的自主性可能會引發擔憂，但 MCP 帶來的標準化也提供了更好的安全性和治理機會。由于交互是通過協議結構化和定義的，因此更容易記錄、監控和控制 AI 智能體的行為，確保它們在規定的邊界和權限內運行。每個動作都可以被透明地跟蹤。

二、AI 智能體的新架構未來

我的看法是：

• AI 智能體是火花：它們展示了大語言模型不僅僅會說話。
• MCP 是腳手架：它幫助大語言模型跨越時間、記憶和行動進行思考。
• 它們一起構成了下一代 AI 系統的架構：研究副駕駛、個人助手、多日工作流程、自主調試智能體等。

在某種程度上，MCP 是更智能 AI 智能體背后的無形之手。它能讓它們記住你昨天說過的話，跟蹤它們做出決策的原因，并進行調整而不是僅僅猜測。幾年后，如果你的 AI 智能體感覺像一個真正的團隊成員，而不僅僅是一個帶有工具的鸚鵡學舌者，那是因為有人在幕后加入了一些 MCP 魔法。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐