AI关键概念

参考：Bilibili

Prompt

User Prompt

用户提示词，用于询问AI大模型的内容

在回答用户的问题时，由于AI大模型没有人设，只能给出通用的，四平八稳的回答，显得非常无趣。

于是我们希望给AI加上人设，最直接的方法就是将人设信息和用户的问题打包发给AI大模型。

比如：你是我女朋友，我肚子疼。这时AI可能会回答，滚一边去，我肚子也疼，这就对味了。（开玩笑）

但是，前面一句话：“你是我女朋友”，并不是我真正想说的内容，显得有一点出戏。

于是系统提示词应运而生。

System Prompt

系统提示词，专门用来设置AI大模型的角色，行为等

只要不是用户直接想说的内容，都可以放到系统提示词中。

每次发送User Prompt时，System Prompt也会被一并发送给AI大模型，这样整个对话就显得更加自然了。

不过说到底，人设设置的再完美，AI大模型终归是一个聊天机器人。你问一个问题，最多告诉你答案或者怎么做，最后实际动手操作的还是你。

那么能不能让AI自己去完成任务呢？

AI Agent和Agent Tool

第一个做出尝试的是一个开源的项目，叫做 AutoGPT。

如果想让AutoGPT帮忙管理本地的文件，需要提前写好一些函数，比如list_files用来列出文件列表、read_file用来读文件内容等。

然后需要把这些函数的功能描述，参数信息等注册到AutoGPT中，AutoGPT可以根据这些信息生成System Prompt，告诉AI大模型有哪些函数可以使用，如果要使用的话应返回什么格式。

最后把这个System Prompt和用户的请求，一起发给AI大模型。如果AI大模型足够智能，就会按照要求的格式返回要调用的函数的消息。

AutoGPT解析消息，调用函数，并把结果再次发送给AI大模型。AI大模型再根据函数调用的结果，决定下一步应该做什么操作。这个过程会一直反复，直到任务完成。

AutoGPT这种在AI大模型，工具和用户之间传话的程序，叫做AI Agent。

提供给AI大模型的函数或者服务，叫做Agent Tool。

Function Calling

不过这种架构存在一个问题，虽然我们在System Prompt中写清楚了AI大模型应该要返回什么格式，来调用函数。但AI大模型不一定会100%按照要求返回。

为了处理这个问题，很多AI Agent在发现AI返回的格式不对时，会自动重试。

但重试总归让人觉得不靠谱，于是大模型厂商开始出手，纷纷推出Function Calling的功能，核心思想是将这一过程规范化。比如每个Tool都用一个Json对象来定义，包含Tool的名称、功能说明，参数信息等，同时也规定了AI大模型使用工具时应返回的格式。

有了Function Calling，就不用在System Prompt中拼接Tool的信息和要求返回的格式信息了，而是将这些信息单独发放到一个字段里。

在这种情况下，如果AI大模型还是生成了错误的回复，因为格式是固定的，自己就可以检测到并且进行重试。这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转向Function Calling。

MCP

总结一下AI Agent和AI大模型之间的通信，主要涉及到：User Prompt、System Prompt、Agent Tool、Function Calling。

接下来要看AI Agent和Agent Tool之间的通信。

最简单的做法是把AI Agent和Agent Tool写在同一个程序中，直接调用函数即可。

但有些Agent Tool的功能是通用的，总不能在每个AI Agent中都写一遍，太麻烦了，也不优雅。

于是，大家又想到一个方法，把Tool变成服务（抽出去），让所有的AI Agent都可以来调用，这就是MCP。

MCP全称Model Context Protocol，模型上下文协议，用于规范AI Agent和Agent Tool之间的通信。

提供Tool的服务，叫做MCP Server；调用它的AI Agent，叫做MCP Client。MCP同时也规范MCP Server要提供哪些接口，比如查询MCP Server中有哪些Tool，Tool的功能描述，参数信息等。

除了Tool这种函数调用的形式，MCP Server也可以直接提供数据：

• Resource：提供类似文件读写的服务
• Prompts：为AI Agent提供提示词的模板

MCP Server和MCP Client可以跑在一台机器上，通过标准的输出输入进行通信；也可以在不同台机器上，通过网络进行通信。

MCP和AI大模型没有直接关系，它只是负责帮AI Agent管理工具，资源，提示词，并不关心AI Agent用的是哪个大模型。

相互协同的流程

• 我问AI Agent（或者说MCP Client），肚子疼怎么办；

• Agent把问题包装在User Prompt中，通过MCP协议从MCP Server获取Tool的信息，并把这些Tool信息转化为System Prompt或者Function Calling的格式。然后把这些信息和User Prompt一起发给AI大模型；

• AI大模型发现有一个叫做web_brwose的Tool，它可以用来搜索浏览网页，于是产生一个调用这个Tool的请求（普通回复或Function Calling的格式）；

• Agent收到请求后，通过MCP协议调用MCP Server中的web_brwose Tool，搜索浏览网页；

• Tool执行完成后，将结果返回给Agent；Agent再将内容发送给AI大模型；

• AI大模型根据网页内容和自己的思考，生成最终答案，最后由Agent将答案展示给用户

最后总结一下，这些关键概念不是取代的关系，而是相互协同，一起构成AI自动化协作的完整体系。