AI基础概念概述
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Agent（智能体）：智能体是能够执行特定任务的程序或实体，它可以根据环境变化调整自身行为。
MCP（多通道协议）：MCP是一种专门用于规范Agent与工具服务之间交互的通信协议。
Prompt（提示词）：Prompt是用户向AI系统输入的信息，用于指导AI生成响应。
Function Coding（功能编码）：Function Coding是对工具和服务进行标准化描述的一种方法，确保AI能够准确理解和调用这些工具。
1. User Prompt与System Prompt
- User Prompt是用户向AI模型发送的信息，通常是问题或想说的话。 System Prompt用于描述AI的角色、性格、背景等非用户直接说出的内容。
- 网站如ChatGPT提供Customize功能，允许用户自定义System Prompt。
2. AI Agent的概念
- AI Agent是负责在模型工具和最终用户之间传递信息的程序。 Agent tool指的是提供给AI调用的函数或服务。
- Auto GPT通过生成System Prompt实现AI任务执行。
3. Function Coding的作用
- Function Calling通过标准化工具描述简化AI模型的调用。每个工具用JSON对象定义，包括名称、描述和参数。统一格式减少了用户端开发难度和Token消耗。
4. System Prompt与Function Coding的对比
- System Prompt适合早期AI模型，但容易出现格式错误。
- Function Coding提供了更规范的描述方式，但缺乏统一标准。
- 两者目前在市场上并存，各有优劣。
5. MCP协议简介
- MCP是一个通信协议，用于规范Agent与Tool服务之间的交互。
- MCP Server提供工具信息和接口，MCP Client负责调用。
- MCP Server可以提供数据、文件读写或提示词模板服务。
6. MCP协议的实现方式
- MCP Server可与Agent在同一机器上通过标准输入输出通信。
- 也可部署在网络中，通过HTTP进行通信。
- MCP协议独立于AI模型，专注于管理工具资源和提示词。
7. 整体流程概述
- 用户通过AI Agent询问问题，Agent将问题包装为User Prompt。
- Agent通过MCP协议从MCP Server获取工具信息，并转化为System Prompt或Function Calling格式。
- AI模型根据请求调用工具，Agent接收结果后反馈给用户。
8. AI Agent与AI模型的协作
- AI Agent与AI模型并非替代关系，而是协同工作的整体。
- AI Agent负责任务管理和工具调用，AI模型负责生成回复。
这种协作模式构成了完整的AI自动化体系。
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