大模型与智能体与MCP

前言

今年AI领域最火的是大模型的应用。于是大模型（LLM）、智能体（Agent）、MCP 这些概念都被广为宣传，铺天盖地的文章，一篇篇都很长，晦涩难懂。似乎只有这样，才能突出它们很牛逼。

我想，用最简单、直白的方式，说清楚它们是什么。

概念

一切的概念，都是从把大模型（LLM）当人看了开始。于是乎：

LLM: 即人的概念
Agent: 把人包装了一下，是有职业身份的人，就好比是电工、木工
Tool: 工具，就好比给电工配电笔，给木工配电锯
MCP: 工具制造统一协议，就好比约定所有工具的充电头都得是TYPE-C的
Agents：不同职业的人组成的工作团队，就好比领导负责派活、成员负责执行

本来我想，到这里就已经说完了。后面的可以不看了。

但想想，还是多说几句它们的本质。

本质

• LLM :

  • 是一个很大的条件概率模型。
  • 上文输入就是它的条件，它会顺着上文继续说。

• Tool：

  • 预先写好的给LLM调用的功能接口。
  • 需要配有说明书，介绍这个工具是做什么的，怎么用
  • 列如百度搜索功能，做成一个接口工具。

• Agent:

  • 在LLM（人）的基础上，用一些prompt，列如“你是一个电工”，“你是一个木工”这样的设定，赋予其身份。这些话术，信任用过AI的人都接触过。
  • 由于LLM会顺着上文继续说，既然你在Prompt(上文的一部分)里说了LLM是一个电工，LLM会顺着说一些电工会说的话，装得好像真的是电工一样。
  • 光说不练假把式。一个合格的电工，当然得要会用一些工具做一些电工的活。
  • 实际就是除了跟LLM说你是一个电工外，还得在上文里说，你有某某接口（工具）可以调用，这个工具是干嘛的，需要怎么传参，怎么调用拿到结果。
  • 调用工具的结果会继续贴到上文，继续影响电工的条件概率输出。
  • 当然，可以是不止一个工具，你可以给每个Agent配一个工具箱，带上他们专有的工具集

• MCP:

  • 工具制造的行业规范，如要求生产的工具都是30*30大小的，如果不按这个规范，那我还得为了你这个工具单独做个能放得下的工具箱，的确 会比较麻烦

  • MCP只是一个协议而已，像是一套标准、规范

    

• Agents:

  • 智能体团队，列如安排一个领导+一个电工+一个木工，三个agent组成一个团队
  • 这样子的确 好处理，领导的prompt和电工的prompt各自写好、领导的工具和电工能用的工具都各自配好，大家发挥各自的作用，好管理，有问题也好调整。

感慨

• 理解了这些的人，许多都会觉得，大模型agent也不过如此，是一个个prompt的堆叠。
• 但想想，学校教的东西、公司的各种规定、领导的要求，是不是也像是一个个prompt堆叠起来，影响着我们的职业行为？或许我们人，也不过如此