摘要：AI人工智能爆火之后，一方面各种AI工具不断涌现，与此同时，各种新的术语和概念层出不穷，诸如Agent、MCP、LLM、AIGC、多模态、RAG等，这些概念是进一步探索更广阔AI世界的基石。因此对于想进入AI行业，或是了解前沿技术的人来说，了解各个AI术语的含
AI人工智能爆火之后，一方面各种AI工具不断涌现，与此同时，各种新的术语和概念层出不穷，诸如Agent、MCP、LLM、AIGC、多模态、RAG等，这些概念是进一步探索更广阔AI世界的基石。因此对于想进入AI行业，或是了解前沿技术的人来说，了解各个AI术语的含义、彼此间的区别，是入门AI必修的第一课。
今天这篇文章，我们会重点介绍AI领域当前两个炙手可热的概念术语——MCP和Agent，并为大家分享MCP和Agent的区别，以及具有代表性的Agent智能体工具、支持MCP协议的AI工具，助你彻底弄懂AI领域必知的两大概念。
MCP是什么意思？
MCP，是Model Context Protocol的缩写，即模型上下文协议，它是一个开源标准，用于将 AI 应用程序连接到外部系统。基于MCP协议，各大 AI 应用程序可以连接到数据源（例如本地文件、数据库），工具（例如搜索引擎、计算器）和工作流（例如专门的提示），使它们能够访问关键信息并执行任务。
单纯看上面的MCP定义，可能还不够直观清晰，我们可以采用“类比”的方式来理解，将MCP视为AI应用程序的USB-C端口。正如USB-C提供了一种连接电子设备的标准化方式，MCP提供了一种将AI应用程序连接到外部系统的标准化方式。
下图是一张辅助理解MCP架构的示意图，MCP相当于电脑的拓展坞，可以将AI应用与外部的MCP server连接起来。
Agent是什么意思？
Agent，中文译为“智能体”或“代理”，其核心是基于大语言模型和可调用的各种工具，构建一个能够感知环境、进行自主决策并执行动作的智能实体，更易于理解的说法是，你可以把Agent想象成一个高度自主的数字化助理。
Agent不仅仅是执行预设指令的程序，更具备一定程度的“思考”能力。一个Agent能够理解你的目标，然后独立地规划步骤、调用工具、整合资源，最终完成你所下达的各种任务。这种自主性，是Agent区别于传统软件的关键所在。它代表着一种从“人机交互”到“人机协同”的范式转变，让机器从被动的工具，进化为主动的合作伙伴。
MCP和Agent的区别
弄清楚MCP和Agent的区别，是理解当前AI技术发展方向的关键。两者虽然紧密相关，但扮演的角色截然不同。最核心的区别在于：Agent是一个“行动者”，而MCP是赋能Agent行动的“规则”。
试想这么一个场景，你希望你的AI助手帮你预订一张明天下午去上海的机票。在这个任务中，AI助手就是一个Agent。它需要理解你的意图，然后查询航班信息、选择合适的座位、填写个人信息并最终完成支付。这一系列操作，都需要Agent与外部的订票系统进行交互。而MCP，就是确保Agent能够顺利与订票系统进行沟通的协议。
① 概念层面：“实体”VS.“协议”
Agent智能体是一个真实存在的软件实体。它拥有自己的大脑（通常由大语言模型驱动），能够感知环境、进行决策并执行任务。你可以把它看作一个虚拟的机器人，能够自主地完成你交办的各种工作。
MCP则是一种技术标准和规范，它本身并不是一个实体，而是一套游戏规则。这套规则定义了Agent如何与外部世界进行信息交换和互动。Agent通过遵循MCP协议，才能够听懂外部工具的语言，并调用它们的功能。
② 功能定位：“决策者”VS.“连接器”
Agent的核心功能是“决策”和“执行”。它需要根据预设的目标，自主地进行思考、规划，并调用各种工具来完成任务。
MCP的功能定位则是“连接”和“通信”。它不关心Agent具体要做什么决策，只关心Agent如何与外部工具建立连接，以及如何安全、高效地传输数据。MCP为Agent提供了一个标准化的接口，让Agent可以即插即用地使用各种外部工具。
③ MCP和Agent两者的相关性
如果说Agent是高速公路上飞驰的汽车，那么MCP就是这条高速公路本身。没有高速公路，汽车寸步难行；没有MCP，Agent也无法与外部世界进行有效的交互。
5个具有代表性的Agent智能体工具
在了解Agent的基本概念后，我们再来看看目前市面上有哪些值得关注的Agent智能体工具。
① boardmix AI智能体
boardmix AI是一个典型的AI Agent工具，它创造性地将Agent的能力与在线协作白板结合在一起。在boardmix的无限画布上，你可以选中任意元素，通过AI图元菜单随时召唤AI Agent，让它帮你完成各种任务。比如，你可以让它根据一个主题，快速生成一份详细的思维导图；或者让它根据你的草图，自动绘制出标准的流程图。
boardmix AI上架了近百款办公、学习和绘图常用的智能体工具，涵盖办公提效、分析报告（思维模型）、AI写作、AI绘画、角色对话等，其中的“分析报告”类别包括数十款可一键生成各类可视化图形的AI智能体——商业模式画布、用户旅程图、波士顿矩阵、鱼骨图、精益画布、平衡计分卡、SMART分析、SWOT分析、波特五力模型、用户画像、亲和图、价值链、六顶思考帽、5Why分析、AARRR模型等，免去繁琐的手绘过程，绘图效率猛涨！
值得一提的是，boardmix AI还支持多Agent协作，你可以切换使用不同角色的Agent，比如“市场分析师”、“产品经理”、“文案策划”等，让它们在同一个白板上协同工作。
② AutoGen
AutoGen 是微软的多代理对话框架，使用事件驱动架构处理复杂的协作任务。自 2023 年 9 月发布以来，它在 GitHub 上已获得超过 45000 个 Star，并在 GAIA 基准测试中优于单代理解决方案，例如 Novo Nordisk 公司将其用于数据科学工作流。
多代理对话：协调多个 AI 代理进行协作式问题解决
事件驱动架构：处理代理之间的复杂交互
丰富文档：全面的教程和迁移指南
LLM 集成：支持多种大语言模型
可扩展工作流：专为复杂企业任务设计
教育工具：在学术和培训环境中广受欢迎
③ CrewAI
CrewAI 协调角色扮演型 AI 代理，用于协作任务，注重简洁性和最小设置需求。于 2024 年初推出，它在 GitHub 上已获得超过 32000 个 Star，每月下载量接近 100 万，广泛应用于客户服务和营销自动化领域。
基于角色的代理：为每个代理分配特定职责
简单实现：代理设置所需代码极少
独立于 LangChain：无需复杂框架依赖
协作工作流：代理协同完成共享目标
广泛采用：在客户服务和营销领域广受欢迎
快速部署：多代理系统可快速搭建
④ OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK 是一个轻量级 Python 框架，于 2025 年 3 月发布，专注于创建多代理工作流，具备全面的追踪和防护机制。它在 GitHub 上拥有超过 11000 个 Star，支持超过 100 种不同的 LLM，具有提供商无关的兼容性。
轻量设计：多代理工作流开销极小
全面追踪：详细的监控与调试功能
内置防护机制：安全机制与行为控制
学习曲线低：适合 Python 开发者
OpenAI 集成：与 OpenAI 服务无缝连接
⑤ LangGraph
LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一个专业框架，专注于构建可控、有状态的代理，并支持流式传输。
它在 GitHub 上拥有超过 14000 个 Star，每月下载量达 420 万次，显示出较高的企业采用率，例如 Klarna 公司将其客户支持解决时间缩短了 80%。
有状态代理编排：在长时间交互中保持上下文
多代理支持：处理单代理、多代理、层级和顺序工作流
LangSmith 集成：内置监控与性能追踪
人工介入工作流：包括审批步骤和人工干预点
流式能力：实时响应生成，提升用户体验
长期记忆：跨会话和对话保持上下文
哪些Agent智能体工具支持MCP协议？
既然MCP协议如此重要，那么目前有哪些主流的Agent工具已经开始拥抱这个标准了呢？
GitHub Copilot：作为全球最大的代码托管平台，GitHub推出的编码智能体Copilot也已经宣布支持MCP协议。这意味着，开发者未来可以通过MCP，将各种自定义的工具和服务集成到Copilot中。
Manus：Manus是一款通用的Agent工具，上线之初在科技圈引起了巨大的反响，目前已对所有用户开放。在近期的更新中，Manus上线了“连接器”功能，支持通过MCP连接多款外部应用，让智能体与用户之前在用的产品实现数据交互等操作。
Haystack：Haystack是一个流行的开源搜索框架，它也通过发布MCP Tool模块，实现了对MCP协议的支持。这使得基于Haystack构建的Agent，可以方便地调用各种符合MCP标准的外部工具。
LightAgent：这是一个新兴的Agent框架，其特点之一就是创新性地支持MCP协议。它希望通过MCP，实现对跨部门、跨分支机构的Agent集群的统一管理和监控。
Spring AI：Spring是Java生态中举足轻重的开发框架。其AI项目Spring AI也已经宣布将原生支持MCP协议。这无疑将极大地推动MCP在企业级Java应用中的普及。
写在最后
通过上面的介绍，相信你对MCP和Agent这两个AI领域的关键概念，以及它们之间的区别与联系，已经有了清晰的认识。Agent代表了AI应用的发展方向，它让AI从一个被动的工具，变成了一个主动的合作伙伴。而MCP协议，则为Agent的腾飞提供了基础，它通过标准化的连接，正在构建一个万物互联的智能生态。
对于大部分人来说，我们可能不需要深入了解MCP和Agent的底层技术细节，但理解它们的核心思想，可以帮助我们更好地把握AI技术的发展趋势，并在工作和生活中，更有效地利用这些强大的AI工具。
以上就是本次想和各位分享的所有内容，希望能帮到有需要的朋友。如果你有其他疑问，或是想进一步了解的内容，欢迎在下方的评论区留言，我们一起交流探讨。
来源：职场效率指南