一、目标
这段时间各种AI名词一波接一波的冲击看我的屏幕，Agent, MCP, FunctionCalling，它们都是什么东西？
有人说Agent是智能体，那智能体又是什么呢？有人说MCP是AI时代的USB协议，那么它可以接U盘吗？
它们到底都是什么意思？
今天我会用一期视频，用尽量简单的语言，把Agent, MCP, Prompt 以及 FunctionCalling这几个关键概念全都串联起来。
二、Prompt（提示词）
2023年，OpenAI则刚发布GPT的时候，Al看起来只是一个聊天框。
User Prompt（用户提示词）
我们通过聊天框发送一条消息给AI模型，然后AI模型生成一个回复，我们发的消息就叫User Prompt，也就是用户提示词，一般就是我们提出的问题或者想说的话。
但是现实生活中，当我们和不同人聊天时，即便是完全相同的话，对方也会根据自己的经验给出不同的答案。
比如我说我肚子疼：
我妈可能会问我要不要去医院；
我爸可能会让我去厕所；
我女朋友可能直接就来一句： 滚一边去，老娘也疼。
但是AI并没有这样的人设，所以他就只能给出一个通用的四平八稳的回答，显得非常无趣。
于是我们就希望给AI也加上人设。最直接的方法就是把人设這息和用户要说的话，打包成一条User Prompt发过去。
比如你演我的女朋友，我说我肚子疼，然后AI就可能回复：滚一边去，老娘也疼。
这样就对味了。
System Prompt（系统提示词）
但问题是，你扮演我温柔的女朋友，这句话并不是我们真正想说的内容，显得有一点出戏。
于是人们干脆把人设信息单独的拎了出来，放到另外一个Prompt里面，这就是System Prompt，系统提示词。
System Prompt主要用来描述AI的角色、性格、背景信息、语气等等等等。
总之只要不是用户直接说出来的内容，都可以放进System Prompt里面，每次用户发送User Prompt的时候，系统会自动把System Prompt也一起发给AI模型，这样整个对话就显得更加自然了。
在网页端的聊天机器人中，System Prompt往往是系统预设的，用户不能随便更改，但通常来讲，网站会提供一些设置。
比如说ChatGPT里面有一个叫做Customize ChatGP的功能，用户可以在里面写下自己的偏好，这些偏好就会自动变成System Prompt的一部分。
不过即使人设设定的再完美，说到底AI还是个聊天机器人，你问一个问题，他最多给你答案，或者告诉你怎么做，但买际动手的还是你自己。那么能不能让AI自己去完成任务呢
三、AutoGPT
什么是AutoGPT？
那么能不能让AI自己去完成任务呢，第一个做出尝试的是一个开源项目，叫做AutoGPT，它是本地运行的一个小程序。
如果你想让AutoGPT帮你管理电脑里的文件
AutoGPT执行过程
注册函数到AutoGPT
那你得先写好一些文件的管理函数，比如说list_files用来列目录,read_files用来读文件等等等等。然后你把这些函数以及它们的功能描述、使用方法，注册到AutoGPT中。
生成System Prompt发送给AI模型
AutoGPT会根据这些信息生成一个System Prompt，告诉AI模型用户给了你哪些工具，他们都是干什么的，以及AI如果想要使用它们，应该返回什么样的格式，最后把这个System Prompt连同用户的请求，比如说帮我找一找原神的安装目录，一起发给AI模型。
如果AI模型足够的聪明，就会按照要求的格式，返回一个调用某个函数的消息；
AutoGPT进行解析之后，就可以调用对应的函数了；
然后再把结果丟回给AI；
AI再根据函数调用的结果，决定下一步应该做什么操作；
这个过程就这样反复，直到任务完成为止。
四、什么是AI Agent？
AI Agent
人们把AutoGPT这种负责在模型、工具和最终用户之间传话的程序，就叫做AI Agent。
Agent Tool
而这些提供给AI 调用的函效或者服务，就叫做Agent Tool。
存在的问题
不过这个架构有一个小问题，虽然我们在System Prompt面写清楚了Al应该用什么格式返回。
但AI模型嘛，说到底它是一个概率模型，还是有可能返回格式不对的内容。
如何解决问题
为了处理这些不听话的情况，很多AI Agent会在发现AI回的格式不对时,自动进行重试，一次不行我们就来第二次。
五、Function Calling（统一格式，规范描述）
现在市面上很多知名的Agent，比如CIine乃然采用的是这种方式。
Function Calling的出现
但这种反复的重试总归让人觉得不太靠谱，于是大模型厂商开始出手了，ChatGPT, Claude, Gemini等等，纷纷推出了一个叫做Function Calling的新功能。
Function Calling的思想
这个功能的核心思想就是统一格式，规范描述。
回到之前原神的例子，我们通过System Prompt，告诉AI有哪些工具以及返口的格式
请求标准化
但是这些描述是用自然语言随意写的，只要AI看得懂就行，Function Calling则对这些描述进行了标准化。比如每个Tool都用一个JSON对象来定义工具名。
工具名写在name字段、功能说明写在desc 字段，所需要的参数写在params里面等等等等。
System Prompt剥离格式定义
然后这些JSON对象也从System Prompt中被剥离了出来，单独放到了一个字段里面
返回标准化
最后Function Calling 也规定了AI使用工具时应该返回的格式。
System prompt剥离格式定义
所以System Prompt中的格式定义也可以删掉了，这样一来，所有的工具描述都放在相同的地方，所有工具描述也都依照相同的格式，Al使用工具时的回复也都依照相同的格式。
于是人们就能更加有针对性的训练AI模型，让他理解这种调用的场景。
AI自动检测和重试
甚至在这种情况下，如果AI依然生成了错误的回复，因为回复的格式是固定的，AI服务器端自己就可以检测到，并且进行重试，用户根本感觉不到。
Function Calling的优点
这样一来，不仅降低了用户端的开发难度，也节省了用户端重试带来的Token开销。
正是由于这些好处，现在越来越多的AI Agent 开始从System Prompt特向Function Calling
Function Calling的缺点
但Function Calling也有自己的问题,就是没有统一的标准,每家大厂的API定义都不一样，而且很多开源模型还不支持Function Calling。
所以真的要写一个跨模型通用的Al Agent其实还廷麻烦的。
System Prompt和 Function Calling关系
因此System Prompt和 Function Calling这两种方式,现在在市面上是并存的。
六、MCP
Al Agent和Agent Tools通讯方式
以上我们讲的都是Al Agent和AI模型之间的通方式，按下来我们再看另一边，Al Agent是怎么跟Agent Tools来进行通信的。
最简单的做法是把AIAgent和Agent Tools写在同一个程序里面，直接函数调用搞定，这也是现在大多数Agent的做法。
产生的问题
但是后来人们逐渐发现，有些Tool的功能其实挺通用的，比如说一个浏览网页的工具，可能多个Agent都需要，那我总不能在每个Agent面都拷贝一份相同的代码吧，太麻烦了，也不优雅。
如何解决问题
于是大家想到了一个办法，把Tool变成服务统一的托管，让所有的Agent都采调用，这就是MCP
MCP Server和MCP Client
MCP是一个通信协议，专门用来规范Agent和Tool服务之间是怎么交互的,运行Tool的服务叫做MCP Server，週用它的Agent叫做MCP Client。
规定通信方式
MCP规定了MCP Server如何和MCP Client通信，以及MCP Server要提供哪些接口，比如说用来查询MCP Server中有哪些Tool，Tool的功能、描述需要的参数、格式等等的接口
MCP Server提供的能力
除了普通的Tool这种函数调用的形式
MCP Server也可以直接提供数据，提供类似文件读写的服务叫做Resource；
或者为Agent提供提示词的模板叫做Prompt；
MCP Server和Agent的部署环境
MCP Server既可以和Agent跑在同一台机器上，通过标准输入输出进行通信
也可以被部署在网络上，通过HTTP进行通信
MCP和AI模型的关系
这里需要注意的是，虽然然MCP是为了AI而定制出来的标准，但买际上MCP本身却和AI模型没有关系。
他并不关心Agent用的是哪个模型，MCP只负责帮Agent管理工具、资源和提示词
七、整个流程
最后我们流理一下整个流程：
我听说女朋友肚子疼，于是问AIAgent或者说MCP Client，我女朋友肚子疼应该怎么办；
AI Agent会把问题包裝在User Prompt中，然后Agent通过MCP协议从MCP Server里面获取所有Tool的信息；
Al Agen会把这些Tool的信息或者转化成System Prompt，或者转化成Function Calling的格式，然后和用户请求User Prompt一起打包发送给Al模型。
AI模型发现有一个叫做web browse的网页执览工具，于是通过普通回复或者Function Calling格式，产生一个调用这个Tool的请求，希望去网上搜索答案;
Agent收到了这个请求之后，通过MCP协议去调用MCP Server里的web_browse工具;
web_browse访问指定的网站之后,将内容返还给Agent,Agent再转发给AI模型;
AI模型再根据网页内容和自己的头脑风暴，生成最终的答案：多喝热水;
最后由Agent把结果展示给用户;
总之这就是System Prompt、User prompt、 Al Agent、Agent Tool、Function Calling、MCP和AI模型之间的联系与区别了，他们不是彼此取代的关系，而是像齿轮一样，一起构成了AI自动化协作的完整体系。
八、最后说两句
很多人说AI的进步让人焦虑，说人类最终会被AI取代，未来会不会真的变成那样，我不知道。但我心里更常浮现的并不是恐惧，而是一种隐约的激动，因为我们每个人都太渺小了，活在了时代的缝隙里，大多数时候，我们只能眼睁睁的看着洪流呼啸而过。过去我们所发生的每一次科技巨变，普通人也都只是被推着往前走，也许他们换了一种工作或者生活的方式，但是却始终站在了改变之外，我不想自己被这样裹挟着前行。如果说注定要与时代撞个满怀的话，那这次我想清醒地迎上去，也许就从了解一个小小的Al Agent的开始。