📄 Agent 与 MCP 协议
Agent 与 MCP 协议
AI Agent 是什么
AI Agent 是能够自主规划、决策和执行的 AI 系统，不只是回答问题，而是能使用工具完成复杂任务。
Agent 核心循环
感知 (Perceive) → 思考 (Think) → 行动 (Act) → 观察结果 → 循环
与普通 LLM 的区别
| 维度 | 普通 LLM | Agent |
|---|---|---|
| 交互 | 单轮问答 | 多步自主执行 |
| 工具 | 无 | 可调用外部工具 |
| 记忆 | 仅上下文窗口 | 持久化记忆 |
| 规划 | 无 | 分解任务步骤 |
MCP 协议 (Model Context Protocol)
MCP 是 Anthropic 提出的开放标准，用于连接 AI 模型与外部数据源和工具。
核心概念
- MCP Server：提供工具和数据的服务
- MCP Client：调用工具的 AI 应用
- Transport：通信协议（stdio / SSE / Streamable HTTP）
MCP 提供什么
- Tools：可调用的函数（如读写文件、查询数据库）
- Resources：可读取的数据源
- Prompts：预定义的提示词模板
实际应用
// 一个 MCP 工具定义示例
{
"name": "read_file",
"description": "读取文件内容",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"path": {"type": "string"}
}
}
}
常见 Agent 框架
| 框架 | 特点 |
|---|---|
| LangGraph | 图结构工作流 |
| CrewAI | 多 Agent 协作 |
| AutoGen | 微软出品 |
| OpenCode | CLI Agent |