有了MCP，还需要深入研究Agent吗？-唐霜

作为连接大模型和工具的通用协议，MCP让【本文首发于唐霜的博客】【原创内容，转载请注明出处】用户可以有机会将自己正在使用的大模型，与本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。全世界优秀的软件连接，从而，可以在类似C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。hatGPT之类的聊天类应用中，完成智能【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的任务处理（期间调用工具来实现特定目的）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。。

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今天，我想聊一聊这个问题，并结合自己的实【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】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。

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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【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。的工作原理，基于此，我们知道，MCP解决【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。的是和Function Calling类【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。似的问题，即让大模型在与用户对话过程中，【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】可以返回用来调用工具的元数据，从而可以在本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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，禁止复制转载。all的过程，实际上只解决了大模型调用工【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】具的问题。MCP并没有颠覆已有的程序交互未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。模式，只是将原来的事实方案，进行了标准化原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】设计，以让任何大模型应用都可以按照这个标著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】准进行工具调用。但是，与Agent相比，【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】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作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】越高。但是由于全球数据枯竭，这种智能提升原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】的速度越来越慢。而即使智能程度越来越高，【本文首发于唐霜的博客】【原创内容，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。原未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。因包括但不限于如下：

人类语言的随机性，同一句话在不同背景下意【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。图不同

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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】转载请注明出处：www.tangshuang.net分可能与用户的真实意图有偏差

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用户真实意图无法完全用语言表达

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用户表达错误

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而Agent是怎么解决的呢？主要涉及到如著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。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，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。记忆，从而能够判断用户当下需求背景，提升【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】理解意图能力

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多轮交流，Agent会与用户多轮交流，让未经授权，禁止复制转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】用户补充需求细节

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验证，部分Agent会提供类似“测试用例【作者：唐霜】本文作者：唐霜，转载请注明出处。”的方案，通过用例来对其用户需求

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动态调整，Agent在执行任务过程中，用【转载请注明来源】【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【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】情况

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规划更为合理的任务

虽然类似deepseek之类的大模型，在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】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本文作者：唐霜，转载请注明出处。大模型只能一次性的生成任务列表，而想要完【作者：唐霜】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】全符合用户目标，则需要人的参与，并且需要【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net再次重新全部生成。而且，作为对话，大模型转载请注明出处：www.tangshuang.net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本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】ent则可以从应用层面，采取一定的策略来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】规划任务，比如通过与用户的互动来确定最终【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshuang.net任务列表和阶段，比如根据系统设定，让特定著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创内容，转载请注明出处】类型的任务有固定的规划框架等等。

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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】的选择是否正确，结果是否符合预期，都需要转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。用户来决策。大模型应用往往只能一次执行一【版权所有，侵权必究】【原创内容，转载请注明出处】个任务，即根据上一次的结果选择工具执行，【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。并拿到结果后返回给用户。

而Agent在执行任务时，则更可控。它可转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。以阶段化执行任务，通过任务规划列表，一步【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】一步的执行，而在执行过程中，可与用户交互【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】，也可在多智能体框架下并行或窜行任务，并未经授权，禁止复制转载。【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转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。段结果不满意时，动态调整整个需求，以螺旋【本文首发于唐霜的博客】【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。

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以GenSpark编程目标为例，我们在G本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.netenSpark中发起一个编程任务时，它会【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net经历从需求理解到架构设计，再到原型稿，开【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net发MVP，再到写代码，做测试。这些阶段化【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。的步骤，让Agent在执行过程中，并不急【原创内容，转载请注明出处】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】于立即得到结果，而是在每一步都力求把步骤【版权所有，侵权必究】未经授权，禁止复制转载。目标实现好。

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。【未经授权禁止转载】

自动执行

Agent的另外一大特色是自动执行，即在原创内容，盗版必究。【原创不易，请尊重版权】一定条件下，完全无需人工干预，由它自己完【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。成决策和执行。这种自动执行有别于传统的R【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】PA软件，RPA是人设定了自动执行的路径【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】，软件按照这个固定路径自动执行。而Age转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】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。转载请注明出处：www.tangshuang.net而是由Agent在过程中动态地自主判断和【转载请注明来源】【原创不易，请尊重版权】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，盗版必究。人来说，只需要提出需求，获得结果（当然，【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】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。【转载请注明来源】而无需在过程中参与，这对节省时间和成本提【版权所有，侵权必究】未经授权，禁止复制转载。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【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。行提升，一方面，MCP社区会出现非常多的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】MCPServer可以作为备用工具，另一【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】方面，Agent可以使用智能度更高的大模【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net型来作为工具调度的“大脑”，从而让工具调【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。用更准确。

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但是，MCP不是专为Agent设计的，我【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。们在开发Agent时，接入MCP还需要做【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。基础建设开发。

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Agent是一个系统，包含调度系统、执行原创内容，盗版必究。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【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】一个小点。另外，目前市场上对感知系统的讨原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net论还不多，我个人理解，感知系统也依赖工具【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】，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】【本文首发于唐霜的博客】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。【原创不易，请尊重版权】是对远端Server进行订阅，获得来自远【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】端Server的消息通知。不过，从安全性转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】的角度，这种依赖远端的方案，会在远端不工本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】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。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】一个深度更深的话题，也是没有成为行业主流【原创内容，转载请注明出处】【转载请注明来源】讨论的原因。

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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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】未提出过不同厂商的Agent之间的交互协【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net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。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。A2A协议方案。该方案旨在解决Agent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】之间的交互标准化问题。不过从google【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。的调性，我不认为他们能将该标准推向通用化【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。。

【关注微信公众号：wwwtangshua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.netngnet】【转载请注明来源】

不过，A2A协议标准必然会出现。我在之前著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【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【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。Agent为自己服务，而单一Agent往未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】往无法解决所有问题，此时，自然而然能想到【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的方案就是，调用其他Agent来解决特定未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】问题，但是又不想再去购买新的Agent，本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。所以接入其他Agent来实现特定目的，而【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】完成特定任务之后，立即将其释放或断开，既【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshuang.net环保又便捷。

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

结语

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

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2025-04-13 3417

唐霜

有了MCP，还需要深入研究Agent吗？

MCP未解决之点

理解用户的真实意图

规划更为合理的任务

阶段化螺旋式任务执行

自动执行

MCP和Agent的关系

Agent之间的交互协议

结语

为价值买单，打赏一杯咖啡

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