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。【本文首发于唐霜的博客】用户可以有机会将自己正在使用的大模型，与【版权所有，侵权必究】【本文受版权保护】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【原创不易，请尊重版权】hatGPT之类的聊天类应用中，完成智能【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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】本文作者：唐霜，转载请注明出处。。
未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。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【未经授权禁止转载】能会有一个疑问：这几乎和我们接触的智能体未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】并无二致，我们还有必要深入研究Agent原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】技术吗？
【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。今天，我想聊一聊这个问题，并结合自己的实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。际落地场景，来聊一聊未来可能的一种协议架未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。构。
【访问 www.tangshuang.n【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。et 获取更多精彩内容】【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。MCP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。【作者：唐霜】的工作原理，基于此，我们知道，MCP解决著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】的是和Function Calling类著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。似的问题，即让大模型在与用户对话过程中，【原创内容，转载请注明出处】未经授权，禁止复制转载。可以返回用来调用工具的元数据，从而可以在【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。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。【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未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net具的问题。MCP并没有颠覆已有的程序交互转载请注明出处：www.tangshuang.net【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【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshuang.net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。【原创不易，请尊重版权】准进行工具调用。但是，与Agent相比，【本文受版权保护】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。
【本文受版权保护】【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshu未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】ang.net【本文首发于唐霜的博客】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【原创不易，请尊重版权】【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【作者：唐霜】【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，【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】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。转载请注明出处：www.tangshuang.net因包括但不限于如下：
转载请注明出处：www.tangshua【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】ng.net【未经授权禁止转载】- 人类语言的随机性，同一句话在不同背景下意原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】图不同 【版权所有】唐霜 www.tangshu未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】ang.net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。
- 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 【版权所有】唐霜 www.tangshu转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】ang.net【原创内容，转载请注明出处】
- 用户真实意图无法完全用语言表达 【原创内容，转载请注明出处】【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshua【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。ngnet】【版权所有，侵权必究】
- 用户表达错误 原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】
而Agent是怎么解决的呢？主要涉及到如【原创不易，请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】下内容：
转载请注明出处：www.tangshua【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netng.net【版权所有，侵权必究】【作者：唐霜】- 记忆，Agent和单一用户之间形成了长期未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】记忆，从而能够判断用户当下需求背景，提升原创内容，盗版必究。原创内容，盗版必究。理解意图能力 【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】
- 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。【转载请注明来源】用户补充需求细节 转载请注明出处：www.tangshua原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】ng.net【版权所有，侵权必究】
- 验证，部分Agent会提供类似“测试用例【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】”的方案，通过用例来对其用户需求 【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshu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。ang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。
- 动态调整，Agent在执行任务过程中，用【原创内容，转载请注明出处】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。户可根据阶段结果进行调整，避免过度跑偏的【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】情况 【原创内容，转载请注明出处】【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】
可见，Agent作为上层应用，并不完全依未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】赖大模型来解决问题，而是通过巧妙的架构设本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net计来让程序更能准确执行用户目标。
【访问 www.tangshuang.n【原创不易，请尊重版权】【本文受版权保护】et 获取更多精彩内容】【作者：唐霜】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】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】规划的表现上非常不错，但是存在的问题是，【原创不易，请尊重版权】【原创内容，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【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】全符合用户目标，则需要人的参与，并且需要【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易，请尊重版权】再次重新全部生成。而且，作为对话，大模型【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】chat应用无法直接进行反馈修改。而Ag【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】ent则可以从应用层面，采取一定的策略来未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】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】本文作者：唐霜，转载请注明出处。任务列表和阶段，比如根据系统设定，让特定未经授权，禁止复制转载。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。
【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshu转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。ang.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【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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。转载请注明出处：www.tangshuang.net用户来决策。大模型应用往往只能一次执行一本文作者：唐霜，转载请注明出处。【未经授权禁止转载】个任务，即根据上一次的结果选择工具执行，【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。并拿到结果后返回给用户。
原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。而Agent在执行任务时，则更可控。它可【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】以阶段化执行任务，通过任务规划列表，一步【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。一步的执行，而在执行过程中，可与用户交互【原创不易，请尊重版权】【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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net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。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，以螺旋本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创不易，请尊重版权】式的演进方式，一点点的向目标推进。
【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。以GenSpark编程目标为例，我们在G【转载请注明来源】【原创不易，请尊重版权】enSpark中发起一个编程任务时，它会【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。经历从需求理解到架构设计，再到原型稿，开【转载请注明来源】【原创不易，请尊重版权】发MVP，再到写代码，做测试。这些阶段化【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 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】【作者：唐霜】于立即得到结果，而是在每一步都力求把步骤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】目标实现好。
【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshua【原创内容，转载请注明出处】未经授权，禁止复制转载。ng.net转载请注明出处：www.tangshua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。ng.net原创内容，盗版必究。自动执行
Agent的另外一大特色是自动执行，即在【版权所有，侵权必究】【本文受版权保护】一定条件下，完全无需人工干预，由它自己完原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】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】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】PA软件，RPA是人设定了自动执行的路径本文作者：唐霜，转载请注明出处。【未经授权禁止转载】，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】原创内容，盗版必究。nt的自动执行则不需要人去设定执行路径，【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。而是由Agent在过程中动态地自主判断和【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。决策执行。这对人们工作来说极为重要，对于【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】人来说，只需要提出需求，获得结果（当然，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。这个结果也可以在不符合预期的时候舍弃），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。而无需在过程中参与，这对节省时间和成本提【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】升效率极为重要。
【访问 www.tangshuang.n原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。et 获取更多精彩内容】【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.tangshu【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。ang.netMCP和Agent的关系
MCP可以帮助Agent在调用工具层面进【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】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】【本文首发于唐霜的博客】MCPServer可以作为备用工具，另一本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文受版权保护】方面，Agent可以使用智能度更高的大模未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net型来作为工具调度的“大脑”，从而让工具调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用更准确。
【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。但是，MCP不是专为Agent设计的，我【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】们在开发Agent时，接入MCP还需要做【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】基础建设开发。
【本文受版权保护】【作者：唐霜】【访问 www.tangshuang.n【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】et 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。Agent是一个系统，包含调度系统、执行未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】系统、感知系统。而MCP只是执行系统中的未经授权，禁止复制转载。【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转载请注明出处：www.tangshuang.net【转载请注明来源】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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【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【转载请注明来源】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】是对远端Server进行订阅，获得来自远本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net端Server的消息通知。不过，从安全性转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】的角度，这种依赖远端的方案，会在远端不工【转载请注明来源】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】作时，造成本地系统的破坏。因此，这可能是【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。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，盗版必究。讨论的原因。
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】【关注微信公众号：wwwtangshua转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。ngnet】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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】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【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】议，而昨日google发布会公布了他们的转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netA2A协议方案。该方案旨在解决Agent原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】之间的交互标准化问题。不过从google【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】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【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。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。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本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的文章中曾提到过，用户将来可能只会有一个未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】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。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】往无法解决所有问题，此时，自然而然能想到著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】的方案就是，调用其他Agent来解决特定【作者：唐霜】【未经授权禁止转载】问题，但是又不想再去购买新的Agent，【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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【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。完成特定任务之后，立即将其释放或断开，既转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。环保又便捷。
【访问 www.tangshuang.n未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。et 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】目前，MCP市场火热，这让我们调用工具来未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。得到特定结果的场景变得越来越简单。但是，本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net这里也会有一个问题。在整个过程中，人仍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。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。本文作者：唐霜，转载请注明出处。交给机器，人只是需求方，Agent是交付【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】方。当Agent网络越来越成熟时，甚至可【本文首发于唐霜的博客】未经授权，禁止复制转载。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。【转载请注明来源】系。即我们在有些科幻文中所描述的，多个A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。gent形成了一个社会网络，各自扮演不同【转载请注明来源】【原创内容，转载请注明出处】角色，相互交流和数据互通，无需人类干涉。
【访问 www.tangshuang.n未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】et 获取更多精彩内容】【作者：唐霜】结语
本文简单讨论了MCP和Agent之间的区【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。别和联系，让读者可以通过简单的语言了解从本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】MCP到Agent之间，还需要具备哪些知【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】识和技术。2025年，作为Agent的爆未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。发之年，我已经看到市面上很多Agent的著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创内容，转载请注明出处】开发商已经在盈利，但同时，Agent的执转载请注明出处：www.tangshuang.net【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。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】随着对执行结果要求的越来越高，未来，开发【转载请注明来源】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】商们肯定会不断的优化Agent，使之在结【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。果和预期之间，找到更优的解决道路。
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