作为连接大模型和工具的通用协议，MCP让转载请注明出处：www.tangshuang.net【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】全世界优秀的软件连接，从而，可以在类似C【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。hatGPT之类的聊天类应用中，完成智能【未经授权禁止转载】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）【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。。
【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。当我们在聊天界面中，连接了工具体系时，可转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。能会有一个疑问：这几乎和我们接触的智能体转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】并无二致，我们还有必要深入研究Agent【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文作者：唐霜，转载请注明出处。技术吗？
本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net今天，我想聊一聊这个问题，并结合自己的实【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】际落地场景，来聊一聊未来可能的一种协议架【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。构。
未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netMCP未解决之点
通过我前面的文章，我们可以大致理解MCP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。的工作原理，基于此，我们知道，MCP解决本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net的是和Function Calling类【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】似的问题，即让大模型在与用户对话过程中，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。可以返回用来调用工具的元数据，从而可以在著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.netchat应用层面去调用工具。然而，这个c【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】all的过程，实际上只解决了大模型调用工【本文受版权保护】【本文受版权保护】具的问题。MCP并没有颠覆已有的程序交互【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创不易，请尊重版权】模式，只是将原来的事实方案，进行了标准化【原创内容，转载请注明出处】【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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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，【本文受版权保护】【作者：唐霜】MCP还有多个没有考虑和解决的问题。
【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。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【版权所有，侵权必究】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。越高。但是由于全球数据枯竭，这种智能提升【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。的速度越来越慢。而即使智能程度越来越高，本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文受版权保护】也无法理想化的理解用户输入的真实意图。原【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。因包括但不限于如下：
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】- 人类语言的随机性，同一句话在不同背景下意【版权所有，侵权必究】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。图不同 未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】
- 大模型的幻觉，会自动联想用户意图，而这部【转载请注明来源】【版权所有，侵权必究】分可能与用户的真实意图有偏差 【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】
- 用户真实意图无法完全用语言表达 本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net
- 用户表达错误 本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。
而Agent是怎么解决的呢？主要涉及到如【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】下内容：
【作者：唐霜】【本文受版权保护】- 记忆，Agent和单一用户之间形成了长期【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】记忆，从而能够判断用户当下需求背景，提升【未经授权禁止转载】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】理解意图能力 原创内容，盗版必究。【本文受版权保护】转载请注明出处：www.tangshuang.net
- 多轮交流，Agent会与用户多轮交流，让【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。用户补充需求细节 【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。
- 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。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。”的方案，通过用例来对其用户需求 【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。未经授权，禁止复制转载。
- 动态调整，Agent在执行任务过程中，用【本文首发于唐霜的博客】未经授权，禁止复制转载。户可根据阶段结果进行调整，避免过度跑偏的原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net情况 【本文首发于唐霜的博客】【原创内容，转载请注明出处】
可见，Agent作为上层应用，并不完全依【版权所有，侵权必究】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。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】本文作者：唐霜，转载请注明出处。计来让程序更能准确执行用户目标。
【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】【原创不易，请尊重版权】规划更为合理的任务
虽然类似deepseek之类的大模型，在【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。规划的表现上非常不错，但是存在的问题是，【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。大模型只能一次性的生成任务列表，而想要完【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【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【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。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。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】chat应用无法直接进行反馈修改。而Ag【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】ent则可以从应用层面，采取一定的策略来原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】规划任务，比如通过与用户的互动来确定最终【作者：唐霜】【原创不易，请尊重版权】任务列表和阶段，比如根据系统设定，让特定【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】类型的任务有固定的规划框架等等。
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】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。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，工具著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】的选择是否正确，结果是否符合预期，都需要【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】用户来决策。大模型应用往往只能一次执行一【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。个任务，即根据上一次的结果选择工具执行，【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】并拿到结果后返回给用户。
【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有，侵权必究】【本文受版权保护】而Agent在执行任务时，则更可控。它可【版权所有，侵权必究】【未经授权禁止转载】以阶段化执行任务，通过任务规划列表，一步【原创不易，请尊重版权】【未经授权禁止转载】一步的执行，而在执行过程中，可与用户交互【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。，也可在多智能体框架下并行或窜行任务，并【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创内容，转载请注明出处】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】原创内容，盗版必究。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】转载请注明出处：www.tangshuang.net式的演进方式，一点点的向目标推进。
【作者：唐霜】【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】以GenSpark编程目标为例，我们在G【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。enSpark中发起一个编程任务时，它会【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。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】本文作者：唐霜，转载请注明出处。发MVP，再到写代码，做测试。这些阶段化未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。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。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转载请注明出处：www.tangshuang.net【转载请注明来源】目标实现好。
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。自动执行
Agent的另外一大特色是自动执行，即在【原创不易，请尊重版权】转载请注明出处：www.tangshuang.net一定条件下，完全无需人工干预，由它自己完著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】成决策和执行。这种自动执行有别于传统的R【转载请注明来源】【转载请注明来源】PA软件，RPA是人设定了自动执行的路径未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。，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。未经授权，禁止复制转载。nt的自动执行则不需要人去设定执行路径，【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。而是由Agent在过程中动态地自主判断和著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】决策执行。这对人们工作来说极为重要，对于原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net人来说，只需要提出需求，获得结果（当然，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。这个结果也可以在不符合预期的时候舍弃），原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。而无需在过程中参与，这对节省时间和成本提【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。升效率极为重要。
【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netMCP和Agent的关系
MCP可以帮助Agent在调用工具层面进【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】行提升，一方面，MCP社区会出现非常多的【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】MCPServer可以作为备用工具，另一著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】方面，Agent可以使用智能度更高的大模【原创不易，请尊重版权】【本文受版权保护】型来作为工具调度的“大脑”，从而让工具调【版权所有，侵权必究】【版权所有，侵权必究】用更准确。
【原创内容，转载请注明出处】未经授权，禁止复制转载。但是，MCP不是专为Agent设计的，我【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】们在开发Agent时，接入MCP还需要做【未经授权禁止转载】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】基础建设开发。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】Agent是一个系统，包含调度系统、执行【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文作者：唐霜，转载请注明出处。系统、感知系统。而MCP只是执行系统中的【转载请注明来源】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转载请注明出处：www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】论还不多，我个人理解，感知系统也依赖工具本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】，例如依赖摄像头、传感器等，但是和调用工本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net具来执行得到结果不同，感知系统可能更多的未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。是对远端Server进行订阅，获得来自远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】端Server的消息通知。不过，从安全性【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】的角度，这种依赖远端的方案，会在远端不工【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。作时，造成本地系统的破坏。因此，这可能是【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。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。未经授权，禁止复制转载。讨论的原因。
【作者：唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【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。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【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文作者：唐霜，转载请注明出处。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。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net议，而昨日google发布会公布了他们的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】A2A协议方案。该方案旨在解决Agent【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。之间的交互标准化问题。不过从google【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。的调性，我不认为他们能将该标准推向通用化转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。。
转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。不过，A2A协议标准必然会出现。我在之前【未经授权禁止转载】【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【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。Agent为自己服务，而单一Agent往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。往无法解决所有问题，此时，自然而然能想到【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文首发于唐霜的博客】的方案就是，调用其他Agent来解决特定著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net问题，但是又不想再去购买新的Agent，【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】所以接入其他Agent来实现特定目的，而【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】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。未经授权，禁止复制转载。环保又便捷。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】目前，MCP市场火热，这让我们调用工具来本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】得到特定结果的场景变得越来越简单。但是，【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】这里也会有一个问题。在整个过程中，人仍然【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】起着主导作用。而Agent则更多的将决策本文作者：唐霜，转载请注明出处。【未经授权禁止转载】交给机器，人只是需求方，Agent是交付【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。方。当Agent网络越来越成熟时，甚至可原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】以脱离人的控制，形成自决策自执行的网络体著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net系。即我们在有些科幻文中所描述的，多个A著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】gent形成了一个社会网络，各自扮演不同著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】角色，相互交流和数据互通，无需人类干涉。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】结语
本文简单讨论了MCP和Agent之间的区【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。别和联系，让读者可以通过简单的语言了解从【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。MCP到Agent之间，还需要具备哪些知原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。识和技术。2025年，作为Agent的爆原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】发之年，我已经看到市面上很多Agent的【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。开发商已经在盈利，但同时，Agent的执【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。行结果距离人们理想化的结果还有一定距离。【版权所有，侵权必究】【作者：唐霜】随着对执行结果要求的越来越高，未来，开发【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。商们肯定会不断的优化Agent，使之在结【版权所有，侵权必究】【原创内容，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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