AI|Agent Basic

基础定义

简单来说：普通的LLM只负责解答问题，而AI Agent替人干活（完成具体岗位的实际工作）

AI Agent的能力：

• 对目标会进行分析拆解。用户只提出目的最终实现效果，Agent会拆解补全中间步骤。
• 会基于自己的理解自己想下一步应该做什么。
• 会使用工具，例如发送邮件，查询API，操作文件。
• 能反复尝试，遇到错误重试。

举一个最简单的例子，对AI说：帮我安排一个厦门两日游，预算 1500，带父母，尽量轻松。

普通的LLM：生成一段文字回复，结束。

AI Agent：

理解目标：地点：厦门 时间：两天 人群：父母 → 不要太累 预算：1500

自己拆任务：查交通、查住宿、查景点、排路线、控制预算

调用工具：查天气 API、查地图、查酒店平台、查高铁 / 飞机

反复判断

• 这个路线太累了 → 换
• 预算超了 → 调整
• 下雨 → 改室内景点

给你最终结果：一份“已经替你想过、算过、改过”的方案，虽然不是最终但却是可用的的版本。

MCP

简单来说：MCP是给AI Agent定的一套”标准工作接口”。其作用是让Agent能在实际干活的时候以更规范、安全、可复用的方式和外部工具、数据进行交互。

如果说 LLM 是领导大脑，AI Agent是实际干活的员工，那么MCP就相当于是员工干活时操作流程的系统，比如OA、财务系统、PMS等等。员工在干活时不需要关注财务的钱从哪来，项目怎么申报，只需要使用这些统一指定的系统接口就能在实际干活时运用并拓展自己的能力。