作为连接大模型和工具的通用协议，MCP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。用户可以有机会将自己正在使用的大模型，与【本文首发于唐霜的博客】【原创不易，请尊重版权】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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】hatGPT之类的聊天类应用中，完成智能未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】的任务处理（期间调用工具来实现特定目的）【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。。
转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】当我们在聊天界面中，连接了工具体系时，可【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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。并无二致，我们还有必要深入研究Agent【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。技术吗？
原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。今天，我想聊一聊这个问题，并结合自己的实本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文受版权保护】际落地场景，来聊一聊未来可能的一种协议架转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】构。
本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】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。【作者：唐霜】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。原创内容，盗版必究。的是和Function Calling类著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。似的问题，即让大模型在与用户对话过程中，【未经授权禁止转载】原创内容，盗版必究。可以返回用来调用工具的元数据，从而可以在未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。chat应用层面去调用工具。然而，这个c【转载请注明来源】本文作者：唐霜，转载请注明出处。all的过程，实际上只解决了大模型调用工著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】具的问题。MCP并没有颠覆已有的程序交互本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。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。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】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】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，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。MCP还有多个没有考虑和解决的问题。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】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】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net越高。但是由于全球数据枯竭，这种智能提升本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】的速度越来越慢。而即使智能程度越来越高，【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。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。【未经授权禁止转载】因包括但不限于如下：
【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】- 人类语言的随机性，同一句话在不同背景下意【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshuang.net图不同 本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net
- 大模型的幻觉，会自动联想用户意图，而这部本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。分可能与用户的真实意图有偏差 转载请注明出处：www.tangshuang.net【转载请注明来源】转载请注明出处：www.tangshuang.net
- 用户真实意图无法完全用语言表达 转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文受版权保护】
- 用户表达错误 未经授权，禁止复制转载。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【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】下内容：
【本文受版权保护】【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。- 记忆，Agent和单一用户之间形成了长期著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【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，提升转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】理解意图能力 【版权所有，侵权必究】【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】【转载请注明来源】
- 多轮交流，Agent会与用户多轮交流，让本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】用户补充需求细节 【本文受版权保护】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
- 验证，部分Agent会提供类似“测试用例转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】”的方案，通过用例来对其用户需求 【版权所有，侵权必究】【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。
- 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。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】户可根据阶段结果进行调整，避免过度跑偏的【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】情况 原创内容，盗版必究。原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。
可见，Agent作为上层应用，并不完全依【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。赖大模型来解决问题，而是通过巧妙的架构设【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【转载请注明来源】计来让程序更能准确执行用户目标。
【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net规划更为合理的任务
虽然类似deepseek之类的大模型，在【版权所有，侵权必究】【未经授权禁止转载】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】转载请注明出处：www.tangshuang.net大模型只能一次性的生成任务列表，而想要完【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】全符合用户目标，则需要人的参与，并且需要著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】再次重新全部生成。而且，作为对话，大模型原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。chat应用无法直接进行反馈修改。而Ag著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】ent则可以从应用层面，采取一定的策略来【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】规划任务，比如通过与用户的互动来确定最终【原创不易，请尊重版权】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。类型的任务有固定的规划框架等等。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net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【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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，都需要本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】用户来决策。大模型应用往往只能一次执行一【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。个任务，即根据上一次的结果选择工具执行，【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net并拿到结果后返回给用户。
本文作者：唐霜，转载请注明出处。原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】而Agent在执行任务时，则更可控。它可未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。以阶段化执行任务，通过任务规划列表，一步【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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，并未经授权，禁止复制转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】反复确认和验证。甚至，它内部可以对任务阶著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net段结果不满意时，动态调整整个需求，以螺旋【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。式的演进方式，一点点的向目标推进。
本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文受版权保护】以GenSpark编程目标为例，我们在G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】enSpark中发起一个编程任务时，它会【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。经历从需求理解到架构设计，再到原型稿，开【作者：唐霜】【本文受版权保护】发MVP，再到写代码，做测试。这些阶段化本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。的步骤，让Agent在执行过程中，并不急【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net于立即得到结果，而是在每一步都力求把步骤【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。目标实现好。
【未经授权禁止转载】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【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】自动执行
Agent的另外一大特色是自动执行，即在【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。一定条件下，完全无需人工干预，由它自己完【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】PA软件，RPA是人设定了自动执行的路径【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。，软件按照这个固定路径自动执行。而Age本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netnt的自动执行则不需要人去设定执行路径，本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有，侵权必究】而是由Agent在过程中动态地自主判断和原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】决策执行。这对人们工作来说极为重要，对于【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。人来说，只需要提出需求，获得结果（当然，【版权所有，侵权必究】【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），本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】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】【本文受版权保护】升效率极为重要。
未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。MCP和Agent的关系
MCP可以帮助Agent在调用工具层面进【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。行提升，一方面，MCP社区会出现非常多的【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。MCPServer可以作为备用工具，另一未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】方面，Agent可以使用智能度更高的大模【本文受版权保护】【原创不易，请尊重版权】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】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。用更准确。
【转载请注明来源】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。但是，MCP不是专为Agent设计的，我【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。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。【原创内容，转载请注明出处】基础建设开发。
【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】Agent是一个系统，包含调度系统、执行未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。系统、感知系统。而MCP只是执行系统中的【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。一个小点。另外，目前市场上对感知系统的讨【作者：唐霜】【版权所有，侵权必究】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。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】，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。【版权所有，侵权必究】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。【版权所有，侵权必究】是对远端Server进行订阅，获得来自远【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容，转载请注明出处】端Server的消息通知。不过，从安全性【本文受版权保护】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。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】【本文首发于唐霜的博客】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】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【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。讨论的原因。
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。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转载请注明出处：www.tangshuang.net未提出过不同厂商的Agent之间的交互协原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】议，而昨日google发布会公布了他们的【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】A2A协议方案。该方案旨在解决Agent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】【作者：唐霜】的调性，我不认为他们能将该标准推向通用化著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net。
【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。原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。不过，A2A协议标准必然会出现。我在之前转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。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。【原创不易，请尊重版权】Agent为自己服务，而单一Agent往原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。往无法解决所有问题，此时，自然而然能想到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的方案就是，调用其他Agent来解决特定【本文受版权保护】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。问题，但是又不想再去购买新的Agent，【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net所以接入其他Agent来实现特定目的，而【本文受版权保护】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【转载请注明来源】转载请注明出处：www.tangshuang.net环保又便捷。
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。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】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。【本文首发于唐霜的博客】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。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。这里也会有一个问题。在整个过程中，人仍然未经授权，禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】起着主导作用。而Agent则更多的将决策【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】交给机器，人只是需求方，Agent是交付本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。方。当Agent网络越来越成熟时，甚至可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】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。【原创内容，转载请注明出处】系。即我们在有些科幻文中所描述的，多个A【原创不易，请尊重版权】转载请注明出处：www.tangshuang.netgent形成了一个社会网络，各自扮演不同转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。角色，相互交流和数据互通，无需人类干涉。
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本文简单讨论了MCP和Agent之间的区【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。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】【未经授权禁止转载】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。【原创内容，转载请注明出处】识和技术。2025年，作为Agent的爆原创内容，盗版必究。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【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】开发商已经在盈利，但同时，Agent的执【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】行结果距离人们理想化的结果还有一定距离。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】随着对执行结果要求的越来越高，未来，开发【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net商们肯定会不断的优化Agent，使之在结原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】果和预期之间，找到更优的解决道路。
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