Prompt、Agent、MCP关系

AI基础概念概述

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Agent(智能体) :智能体是能够执行特定任务的程序或实体,它可以根据环境变化调整自身行为。
MCP(多通道协议) :MCP是一种专门用于规范Agent与工具服务之间交互的通信协议。
Prompt(提示词) :Prompt是用户向AI系统输入的信息,用于指导AI生成响应。
Function Coding(功能编码):Function Coding是对工具和服务进行标准化描述的一种方法,确保AI能够准确理解和调用这些工具。

1. User Prompt与System Prompt

  • User Prompt是用户向AI模型发送的信息,通常是问题或想说的话。 System Prompt用于描述AI的角色、性格、背景等非用户直接说出的内容。
  • 网站如ChatGPT提供Customize功能,允许用户自定义System Prompt。

2. AI Agent的概念

  • AI Agent是负责在模型工具和最终用户之间传递信息的程序。 Agent tool指的是提供给AI调用的函数或服务。
  • Auto GPT通过生成System Prompt实现AI任务执行。

3. Function Coding的作用

  • Function Calling通过标准化工具描述简化AI模型的调用。每个工具用JSON对象定义,包括名称、描述和参数。统一格式减少了用户端开发难度和Token消耗。

4. System Prompt与Function Coding的对比

  • System Prompt适合早期AI模型,但容易出现格式错误。
  • Function Coding提供了更规范的描述方式,但缺乏统一标准。
  • 两者目前在市场上并存,各有优劣。

5. MCP协议简介

  • MCP是一个通信协议,用于规范Agent与Tool服务之间的交互。
  • MCP Server提供工具信息和接口,MCP Client负责调用。
  • MCP Server可以提供数据、文件读写或提示词模板服务。

6. MCP协议的实现方式

  • MCP Server可与Agent在同一机器上通过标准输入输出通信。
  • 也可部署在网络中,通过HTTP进行通信。
  • MCP协议独立于AI模型,专注于管理工具资源和提示词。

7. 整体流程概述

  • 用户通过AI Agent询问问题,Agent将问题包装为User Prompt。
  • Agent通过MCP协议从MCP Server获取工具信息,并转化为System Prompt或Function Calling格式。
  • AI模型根据请求调用工具,Agent接收结果后反馈给用户。

8. AI Agent与AI模型的协作

  • AI Agent与AI模型并非替代关系,而是协同工作的整体。
  • AI Agent负责任务管理和工具调用,AI模型负责生成回复。
    这种协作模式构成了完整的AI自动化体系。
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