有了MCP,还需要深入研究Agent吗?

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作为连接大模型和工具的通用协议,MCP让原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。用户可以有机会将自己正在使用的大模型,与【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】全世界优秀的软件连接,从而,可以在类似C【作者:唐霜】原创内容,盗版必究。hatGPT之类的聊天类应用中,完成智能【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.net的任务处理(期间调用工具来实现特定目的)未经授权,禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】

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当我们在聊天界面中,连接了工具体系时,可【作者:唐霜】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】能会有一个疑问:这几乎和我们接触的智能体【作者:唐霜】【转载请注明来源】并无二致,我们还有必要深入研究Agent【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有,侵权必究】技术吗?

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今天,我想聊一聊这个问题,并结合自己的实【版权所有,侵权必究】【转载请注明来源】际落地场景,来聊一聊未来可能的一种协议架【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。构。

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MCP未解决之点【未经授权禁止转载】

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通过我前面的文章,我们可以大致理解MCP【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net的工作原理,基于此,我们知道,MCP解决原创内容,盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net的是和Function Calling类【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net似的问题,即让大模型在与用户对话过程中,本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。可以返回用来调用工具的元数据,从而可以在转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。chat应用层面去调用工具。然而,这个c本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】all的过程,实际上只解决了大模型调用工本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【作者:唐霜】具的问题。MCP并没有颠覆已有的程序交互【原创不易,请尊重版权】原创内容,盗版必究。模式,只是将原来的事实方案,进行了标准化本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】设计,以让任何大模型应用都可以按照这个标【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】准进行工具调用。但是,与Agent相比,【版权所有,侵权必究】【本文受版权保护】MCP还有多个没有考虑和解决的问题。

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理解用户的真实意图【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net

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虽然随着时间的推移,大模型的智能程度越来原创内容,盗版必究。【转载请注明来源】越高。但是由于全球数据枯竭,这种智能提升转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有,侵权必究】的速度越来越慢。而即使智能程度越来越高,著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。也无法理想化的理解用户输入的真实意图。原【原创内容,转载请注明出处】本文作者:唐霜,转载请注明出处。因包括但不限于如下:

【作者:唐霜】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。
  • 人类语言的随机性,同一句话在不同背景下意【作者:唐霜】【本文首发于唐霜的博客】图不同
  • 【版权所有,侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】未经授权,禁止复制转载。
  • 大模型的幻觉,会自动联想用户意图,而这部【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】分可能与用户的真实意图有偏差
  • 转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创不易,请尊重版权】
  • 用户真实意图无法完全用语言表达【本文受版权保护】
  • 转载请注明出处:www.tangshuang.net【作者:唐霜】原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有,侵权必究】
  • 用户表达错误【原创不易,请尊重版权】
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而Agent是怎么解决的呢?主要涉及到如【原创不易,请尊重版权】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。下内容:

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  • 记忆,Agent和单一用户之间形成了长期原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】记忆,从而能够判断用户当下需求背景,提升【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】理解意图能力
  • 本文版权归作者所有,未经授权不得转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有,侵权必究】
  • 多轮交流,Agent会与用户多轮交流,让【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】用户补充需求细节
  • 【作者:唐霜】【本文受版权保护】未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】
  • 验证,部分Agent会提供类似“测试用例原创内容,盗版必究。【版权所有,侵权必究】”的方案,通过用例来对其用户需求
  • 【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创不易,请尊重版权】
  • 动态调整,Agent在执行任务过程中,用【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。户可根据阶段结果进行调整,避免过度跑偏的未经授权,禁止复制转载。【原创内容,转载请注明出处】情况
  • 【本文首发于唐霜的博客】【作者:唐霜】【原创内容,转载请注明出处】【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。

可见,Agent作为上层应用,并不完全依【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】赖大模型来解决问题,而是通过巧妙的架构设【版权所有,侵权必究】【原创不易,请尊重版权】计来让程序更能准确执行用户目标。

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规划更为合理的任务著作权归作者所有,禁止商业用途转载。

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虽然类似deepseek之类的大模型,在【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】规划的表现上非常不错,但是存在的问题是,【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【转载请注明来源】大模型只能一次性的生成任务列表,而想要完著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net全符合用户目标,则需要人的参与,并且需要【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】再次重新全部生成。而且,作为对话,大模型著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】chat应用无法直接进行反馈修改。而Ag本文作者:唐霜,转载请注明出处。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】ent则可以从应用层面,采取一定的策略来【版权所有,侵权必究】本文作者:唐霜,转载请注明出处。规划任务,比如通过与用户的互动来确定最终本文作者:唐霜,转载请注明出处。【作者:唐霜】任务列表和阶段,比如根据系统设定,让特定【转载请注明来源】转载请注明出处:www.tangshuang.net类型的任务有固定的规划框架等等。

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阶段化螺旋式任务执行【作者:唐霜】

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对于大模型而言,调用工具是一次性的,工具未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。的选择是否正确,结果是否符合预期,都需要著作权归作者所有,禁止商业用途转载。未经授权,禁止复制转载。用户来决策。大模型应用往往只能一次执行一【作者:唐霜】转载请注明出处:www.tangshuang.net个任务,即根据上一次的结果选择工具执行,本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】并拿到结果后返回给用户。

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而Agent在执行任务时,则更可控。它可【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】以阶段化执行任务,通过任务规划列表,一步【作者:唐霜】【版权所有,侵权必究】一步的执行,而在执行过程中,可与用户交互著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】,也可在多智能体框架下并行或窜行任务,并本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创不易,请尊重版权】反复确认和验证。甚至,它内部可以对任务阶【本文受版权保护】未经授权,禁止复制转载。段结果不满意时,动态调整整个需求,以螺旋【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。式的演进方式,一点点的向目标推进。

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以GenSpark编程目标为例,我们在G【未经授权禁止转载】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】enSpark中发起一个编程任务时,它会原创内容,盗版必究。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】经历从需求理解到架构设计,再到原型稿,开【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】发MVP,再到写代码,做测试。这些阶段化【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】转载请注明出处:www.tangshuang.net的步骤,让Agent在执行过程中,并不急【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。于立即得到结果,而是在每一步都力求把步骤著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。目标实现好。

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自动执行本文版权归作者所有,未经授权不得转载。

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Agent的另外一大特色是自动执行,即在【原创内容,转载请注明出处】【版权所有,侵权必究】一定条件下,完全无需人工干预,由它自己完【本文受版权保护】【原创内容,转载请注明出处】成决策和执行。这种自动执行有别于传统的R【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】PA软件,RPA是人设定了自动执行的路径【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。,软件按照这个固定路径自动执行。而Age未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】nt的自动执行则不需要人去设定执行路径,原创内容,盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】而是由Agent在过程中动态地自主判断和【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。决策执行。这对人们工作来说极为重要,对于【本文首发于唐霜的博客】【原创内容,转载请注明出处】人来说,只需要提出需求,获得结果(当然,【本文首发于唐霜的博客】本文作者:唐霜,转载请注明出处。这个结果也可以在不符合预期的时候舍弃),【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容,转载请注明出处】而无需在过程中参与,这对节省时间和成本提著作权归作者所有,禁止商业用途转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。升效率极为重要。

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MCP和Agent的关系著作权归作者所有,禁止商业用途转载。

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MCP可以帮助Agent在调用工具层面进【未经授权禁止转载】转载请注明出处:www.tangshuang.net行提升,一方面,MCP社区会出现非常多的【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】转载请注明出处:www.tangshuang.netMCPServer可以作为备用工具,另一【本文首发于唐霜的博客】原创内容,盗版必究。方面,Agent可以使用智能度更高的大模【转载请注明来源】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。型来作为工具调度的“大脑”,从而让工具调【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】用更准确。

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但是,MCP不是专为Agent设计的,我原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。们在开发Agent时,接入MCP还需要做本文版权归作者所有,未经授权不得转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。基础建设开发。

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Agent是一个系统,包含调度系统、执行本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net系统、感知系统。而MCP只是执行系统中的著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。一个小点。另外,目前市场上对感知系统的讨【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】论还不多,我个人理解,感知系统也依赖工具【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,例如依赖摄像头、传感器等,但是和调用工【版权所有,侵权必究】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。具来执行得到结果不同,感知系统可能更多的原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。是对远端Server进行订阅,获得来自远未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net端Server的消息通知。不过,从安全性本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。的角度,这种依赖远端的方案,会在远端不工【原创内容,转载请注明出处】【原创内容,转载请注明出处】作时,造成本地系统的破坏。因此,这可能是【本文首发于唐霜的博客】【版权所有,侵权必究】一个深度更深的话题,也是没有成为行业主流本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net讨论的原因。

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Agent之间的交互协议【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】

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一种新的协议架构,在此之前,市面上还正式【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】未提出过不同厂商的Agent之间的交互协本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。议,而昨日google发布会公布了他们的未经授权,禁止复制转载。未经授权,禁止复制转载。A2A协议方案。该方案旨在解决Agent【本文首发于唐霜的博客】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net之间的交互标准化问题。不过从google【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】转载请注明出处:www.tangshuang.net的调性,我不认为他们能将该标准推向通用化【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。

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不过,A2A协议标准必然会出现。我在之前【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】的文章中曾提到过,用户将来可能只会有一个本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】Agent为自己服务,而单一Agent往原创内容,盗版必究。【原创内容,转载请注明出处】往无法解决所有问题,此时,自然而然能想到【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权,禁止复制转载。的方案就是,调用其他Agent来解决特定【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】问题,但是又不想再去购买新的Agent,【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net所以接入其他Agent来实现特定目的,而【未经授权禁止转载】【版权所有,侵权必究】完成特定任务之后,立即将其释放或断开,既本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。环保又便捷。

【未经授权禁止转载】未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。

目前,MCP市场火热,这让我们调用工具来【作者:唐霜】【原创内容,转载请注明出处】得到特定结果的场景变得越来越简单。但是,本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创内容,转载请注明出处】这里也会有一个问题。在整个过程中,人仍然本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。起着主导作用。而Agent则更多的将决策转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文受版权保护】交给机器,人只是需求方,Agent是交付【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。方。当Agent网络越来越成熟时,甚至可未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。以脱离人的控制,形成自决策自执行的网络体原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。系。即我们在有些科幻文中所描述的,多个A【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】gent形成了一个社会网络,各自扮演不同原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。角色,相互交流和数据互通,无需人类干涉。

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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【作者:唐霜】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。未经授权,禁止复制转载。【未经授权禁止转载】

本文简单讨论了MCP和Agent之间的区【作者:唐霜】【本文首发于唐霜的博客】别和联系,让读者可以通过简单的语言了解从著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】MCP到Agent之间,还需要具备哪些知本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net识和技术。2025年,作为Agent的爆【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。发之年,我已经看到市面上很多Agent的本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net开发商已经在盈利,但同时,Agent的执原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。行结果距离人们理想化的结果还有一定距离。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。随着对执行结果要求的越来越高,未来,开发【版权所有,侵权必究】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。商们肯定会不断的优化Agent,使之在结本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】果和预期之间,找到更优的解决道路。

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2025-04-13 2937

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