MCP、RAG、Agent  這些概念最近熱度飆升，成了 AI 領域的熱門話題。然而，我發現身邊不少朋友對這些概念還是一知半解。為了幫助大家更好地理解，精心繪制了 12 張簡單易懂的架構圖解。這些架構圖解涵蓋了從 MCP 的提示詞混合機制，到 RAG 的知識檢索增強，再到 Agent 的自主決策框架等多個方面。

下面詳細剖析之。

01、MCP、RAG、Agent 概念與關系

第一、核心概念

1、RAG（檢索增強生成）

定義：RAG 將信息檢索與文本生成相結合，創造更準確、信息更充分的回應。

功能：從知識庫中檢索相關文檔，并用它們增強生成過程。

主要優勢：使 AI 回應建立在事實信息基礎上，減少幻覺（hallucinations）。

組成部分：

• 知識庫：存儲大量文檔和數據。
• 檢索組件：包括嵌入模型和向量數據庫，用于高效檢索相關文檔。
• 生成模型：基于語言模型，生成最終的文本回應。

2、Agent（智能體）

定義：一種能夠感知、決策和行動以實現特定目標的自主 AI 系統。

功能：基于觀察和目標在環境中采取行動。

核心組件：

• 感知模塊：用于感知環境狀態。
• 推理/決策模塊：基于感知信息進行推理和決策。
• 工具使用能力：調用外部工具和資源以完成任務。

例子：

• 客戶服務智能體
• 數據分析智能體
• 復雜任務處理智能體

3、MCP（模型上下文協議）

定義：一種連接 AI 助手與外部系統的開放標準，使模型能夠獲取上下文信息。

功能：實現 AI 模型與外部數據源和工具的標準化通信。

主要優勢：提供統一接口，簡化 AI 與各類系統的集成。

組成部分：

• 客戶端-服務器架構：支持多個客戶端與服務器之間的通信。
• 標準化通信協議：確保不同系統之間的兼容性。
• 工具調用接口：允許 AI 模型調用外部工具和資源。

第二、核心概念之間的關系

1、RAG ? Agent 之間關系

• RAG 作為 Agent 的知識組件。
• RAG 常作為智能體（Agent）內的知識組件，為決策提供事實基礎。
• Agent 利用 RAG 訪問相關信息，從而做出更明智的決策。

當 RAG 與 Agent 結合使用（即 Agentic RAG）時，Agent 的決策能力和 RAG 的知識能力相互增強，提升整體性能。

2、Agent ? MCP 之間關系

• MCP 作為 Agent 的外部交互接口。
• MCP 為 Agent 提供與外部系統交互的標準化接口。
• Agent 可以通過 MCP 調用工具、獲取數據，從而擴展其行動能力。
• MCP 簡化了 Agent 與多種外部服務的集成，顯著提高了開發效率。

3、MCP ? RAG 之間關系

• MCP 作為 RAG 的外部知識通道。
• MCP 可以作為 RAG 系統獲取外部知識的通道。
• 通過 MCP 連接的數據源可以豐富 RAG 的知識庫。
• MCP 標準化了 RAG 系統訪問各類數據倉庫的方式，確保數據的一致性和可訪問性。

4、實際實現

在一個完整的 AI 系統中，這些元素協同工作，實現高效、智能的任務處理：

• Agent 通過 MCP 與外部系統建立連接：Agent 利用 MCP 提供的標準化接口，與外部數據源和工具進行交互。
• Agent 使用 RAG 檢索并整合相關知識：Agent 通過 RAG 訪問知識庫，檢索與任務相關的事實信息，為決策提供支持。
• 系統結合決策能力和事實信息處理復雜任務：Agent 將檢索到的知識與自身的決策能力相結合，處理復雜的任務，生成準確、可靠的回應。

這種整合方法創造出比任何單一組件都更強大、更可靠、更適應性強的 AI 系統，能夠理解上下文，檢索相關信息，并采取適當行動完成任務。

第三、生活案例

RAG 像一個認真的學生： 想象一個學生寫論文。遇到不懂的內容，他不會瞎編，而是去圖書館查找資料，找到相關書籍，然后基于這些可靠信息來寫論文。RAG 就是 AI 的“查資料”能力。

Agent 像一個私人助理： 假設你告訴助理：“幫我安排下周去北京的商務旅行?！币粋€好助理會自己決定需要預訂機票、酒店、安排會議時間等，并自己完成這些任務。Agent 就是 AI 的這種“理解目標并自主行動”的能力。

MCP 像一個萬能轉接頭： 你可能有過這種經歷：帶著國內的充電器去國外，發現插不進插座。這時你需要一個轉接頭。MCP 就是 AI 的“轉接頭”，讓 AI 能夠連接和使用各種外部工具和數據源。

1、想想你自己如何完成一項復雜任務

• 你需要知識（類似 RAG）：在做任何事情之前，你都需要獲取相關的信息和知識。
• 你需要決策能力（類似 Agent）：有了知識后，你需要根據這些信息做出決策和規劃。
• 你需要使用工具的能力（類似 MCP）：最后，你需要使用各種工具來執行這些決策。

例如，烹飪一道新菜：你會查菜譜（RAG），根據實際情況調整做法（Agent），使用各種廚具（通過 MCP 連接）。

2、啟發思考

• 如果 AI 只有 RAG 能力（只會查資料），但不會思考和使用工具：它可以回答一些基于事實的問題，但無法完成復雜的任務。例如，它可以告訴你昨天的股市情況，但無法幫你制定投資策略。
• 如果 AI 只能思考決策（Agent），但沒有可靠的信息來源（RAG）：它可能會做出一些基于假設的決策，但這些決策可能不準確。例如，它可以幫你策劃旅行，但可能會忽略一些重要的細節。
• 沒有標準接口（MCP），每個工具都需要特殊連接方式：這會給 AI 使用工具帶來巨大的挑戰，增加開發和維護的復雜性。例如，每次需要使用一個新的工具，都需要重新編寫代碼來適配。

你能想象這三種能力完美結合的 AI 能幫你完成什么任務嗎？

3、你有一個超級智能助手。這個助手有三種超能力

• 超級記憶（RAG）：不管你問什么，它都能迅速查找到準確的信息，而不是憑空想象或編造答案。比如你問“昨天的股市怎么樣”，它會立刻找出真實數據告訴你。
• 獨立思考（Agent）：你只需告訴它你想要什么結果，它就能自己思考并決定如何一步步實現。比如你說“幫我策劃一次旅行”，它會自動考慮預算、時間、景點等因素并給出完整計劃。
• 萬能連接器（MCP）：它能夠使用各種外部工具和系統。需要發郵件？預訂機票？計算復雜數學問題？它都能連接到適當的工具來完成。

當這三種能力結合在一起，你就擁有了一個既知識豐富，又能獨立思考，還能使用各種工具的全能助手。這就是現代 AI 系統通過結合 RAG、Agent 和 MCP 所追求的目標。

02、MCP、RAG、Agent 架構設計圖解

第一、9張架構設計概念圖解

第二、3張架構設計關系圖解

本文轉載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

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