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让未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net用户可以有机会将自己正在使用的大模型,与【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】全世界优秀的软件连接,从而,可以在类似C【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。hatGPT之类的聊天类应用中,完成智能【作者:唐霜】【本文首发于唐霜的博客】的任务处理(期间调用工具来实现特定目的)【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。

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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】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net能会有一个疑问:这几乎和我们接触的智能体原创内容,盗版必究。【未经授权禁止转载】并无二致,我们还有必要深入研究Agent未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】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】【原创不易,请尊重版权】际落地场景,来聊一聊未来可能的一种协议架本文作者:唐霜,转载请注明出处。【未经授权禁止转载】构。

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MCP未解决之点

通过我前面的文章,我们可以大致理解MCP本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net的工作原理,基于此,我们知道,MCP解决【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】的是和Function Calling类【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】似的问题,即让大模型在与用户对话过程中,本文作者:唐霜,转载请注明出处。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】可以返回用来调用工具的元数据,从而可以在原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】chat应用层面去调用工具。然而,这个c【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】all的过程,实际上只解决了大模型调用工【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】具的问题。MCP并没有颠覆已有的程序交互【本文受版权保护】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【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【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本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。准进行工具调用。但是,与Agent相比,【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。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

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

【版权所有,侵权必究】转载请注明出处:www.tangshua本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创内容,转载请注明出处】ng.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】
  • 人类语言的随机性,同一句话在不同背景下意【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net图不同
  • 原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.n【未经授权禁止转载】【原创内容,转载请注明出处】et 获取更多精彩内容】【作者:唐霜】
  • 大模型的幻觉,会自动联想用户意图,而这部著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】分可能与用户的真实意图有偏差
  • 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】本文作者:唐霜,转载请注明出处。【关注微信公众号:wwwtangshua本文作者:唐霜,转载请注明出处。【未经授权禁止转载】ngnet】
  • 用户真实意图无法完全用语言表达
  • 【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】
  • 用户表达错误
  • 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】本文作者:唐霜,转载请注明出处。

而Agent是怎么解决的呢?主要涉及到如【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】下内容:

本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【作者:唐霜】
  • 记忆,Agent和单一用户之间形成了长期【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】记忆,从而能够判断用户当下需求背景,提升【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】理解意图能力
  • 【本文受版权保护】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。
  • 多轮交流,Agent会与用户多轮交流,让【作者:唐霜】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】用户补充需求细节
  • 著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【作者:唐霜】
  • 验证,部分Agent会提供类似“测试用例著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【转载请注明来源】”的方案,通过用例来对其用户需求
  • 本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshua转载请注明出处:www.tangshuang.net【转载请注明来源】ng.net【转载请注明来源】
  • 动态调整,Agent在执行任务过程中,用著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net户可根据阶段结果进行调整,避免过度跑偏的【转载请注明来源】未经授权,禁止复制转载。情况
  • 【转载请注明来源】本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshua【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。ng.net

可见,Agent作为上层应用,并不完全依本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net赖大模型来解决问题,而是通过巧妙的架构设【本文受版权保护】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。计来让程序更能准确执行用户目标。

【原创不易,请尊重版权】原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.n著作权归作者所有,禁止商业用途转载。转载请注明出处:www.tangshuang.netet 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshua【原创内容,转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】ng.net

规划更为合理的任务

虽然类似deepseek之类的大模型,在著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】规划的表现上非常不错,但是存在的问题是,【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】大模型只能一次性的生成任务列表,而想要完【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】全符合用户目标,则需要人的参与,并且需要【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。再次重新全部生成。而且,作为对话,大模型【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。chat应用无法直接进行反馈修改。而Ag转载请注明出处:www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】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】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】规划任务,比如通过与用户的互动来确定最终著作权归作者所有,禁止商业用途转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。任务列表和阶段,比如根据系统设定,让特定【版权所有,侵权必究】原创内容,盗版必究。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

对于大模型而言,调用工具是一次性的,工具本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。的选择是否正确,结果是否符合预期,都需要【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】用户来决策。大模型应用往往只能一次执行一著作权归作者所有,禁止商业用途转载。未经授权,禁止复制转载。个任务,即根据上一次的结果选择工具执行,原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。并拿到结果后返回给用户。

未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshua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。ng.net【版权所有,侵权必究】【未经授权禁止转载】

而Agent在执行任务时,则更可控。它可未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。以阶段化执行任务,通过任务规划列表,一步【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。一步的执行,而在执行过程中,可与用户交互【转载请注明来源】转载请注明出处:www.tangshuang.net,也可在多智能体框架下并行或窜行任务,并【未经授权禁止转载】【版权所有,侵权必究】反复确认和验证。甚至,它内部可以对任务阶【未经授权禁止转载】【作者:唐霜】段结果不满意时,动态调整整个需求,以螺旋未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】式的演进方式,一点点的向目标推进。

【版权所有】唐霜 www.tangshu本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有,侵权必究】ang.net原创内容,盗版必究。

以GenSpark编程目标为例,我们在G原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】enSpark中发起一个编程任务时,它会未经授权,禁止复制转载。未经授权,禁止复制转载。经历从需求理解到架构设计,再到原型稿,开【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】发MVP,再到写代码,做测试。这些阶段化【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】的步骤,让Agent在执行过程中,并不急本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【作者:唐霜】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。本文作者:唐霜,转载请注明出处。目标实现好。

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自动执行

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

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MCP和Agent的关系

MCP可以帮助Agent在调用工具层面进【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】行提升,一方面,MCP社区会出现非常多的【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。MCPServer可以作为备用工具,另一转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】方面,Agent可以使用智能度更高的大模原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。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】转载请注明出处:www.tangshuang.net用更准确。

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但是,MCP不是专为Agent设计的,我转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net们在开发Agent时,接入MCP还需要做【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。系统、感知系统。而MCP只是执行系统中的【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】一个小点。另外,目前市场上对感知系统的讨【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。论还不多,我个人理解,感知系统也依赖工具【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】,例如依赖摄像头、传感器等,但是和调用工【转载请注明来源】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【版权所有,侵权必究】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】是对远端Server进行订阅,获得来自远【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。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。【版权所有,侵权必究】的角度,这种依赖远端的方案,会在远端不工【作者:唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net作时,造成本地系统的破坏。因此,这可能是未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net一个深度更深的话题,也是没有成为行业主流原创内容,盗版必究。【原创内容,转载请注明出处】讨论的原因。

【原创不易,请尊重版权】【本文受版权保护】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。

Agent之间的交互协议

一种新的协议架构,在此之前,市面上还正式转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文受版权保护】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本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.netA2A协议方案。该方案旨在解决Agent转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】之间的交互标准化问题。不过从google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的调性,我不认为他们能将该标准推向通用化【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】

转载请注明出处:www.tangshua转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】ng.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【关注微信公众号:wwwtangshua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。ngnet】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。

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

【作者:唐霜】原创内容,盗版必究。

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

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结语

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

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2025-04-13 3285

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