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探索AI协作新范式，12张图解带你轻松掌握MCP、RAG、Agent！

核心内容：
1. RAG：结合信息检索与文本生成，提升AI回应的准确性
2. Agent：自主感知、决策、行动的AI系统
3. MCP：协调多个专业代理共同处理复杂任务的框架

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

MCP、RAG、Agent 最近太火了，

搞 AI 的都在聊，但发现身边很多朋友其实并不太懂这些概念

花了一整天和 AI 协作，终于把这些复杂概念画成了 12 张易懂的图解

从 MCP 的提示混合机制，到 RAG 的知识检索增强，再到 Agent 的自主决策框架，

每张图都尽量简化到小白也能看懂的程度。

建议：从文意到解意到图意去理解。

其实技术没那么难懂，只是需要我们用简单方式解释而已。

本意：MCP、RAG、Agent：概念与关系

核心概念

RAG（检索增强生成）

RAG 将信息检索与文本生成相结合，创造更准确、信息更充分的回应。

• 功能：从知识库中检索相关文档，并用它们增强生成过程

• 主要优势：使 AI 回应建立在事实信息基础上，减少幻觉（hallucinations）

• 组成部分：知识库、检索系统、生成模型

Agent（智能代理）

一种能够感知、决策和行动以实现特定目标的自主 AI 系统。

• 功能：基于观察和目标在环境中采取行动

• 核心组件：规划模块、工具使用能力、记忆系统

• 例子：代码代理、研究代理、助手代理

MCP（多代理协作协议）

一种协调多个专业代理共同处理复杂任务的框架。

• 功能：实现不同代理之间的通信和协作

• 主要优势：允许将复杂问题分解为专业处理部分

• 组成部分：通信协议、任务分配、协调机制

概念之间的关系

RAG ↔ Agent

• RAG 常作为代理内的知识组件

• 代理在规划或采取行动前使用 RAG 访问相关信息

• RAG 通过提供上下文知识增强代理能力

Agent ↔ MCP

• MCP 协调多个代理，使它们能够协作

• MCP 系统中的代理可以专注于不同功能（研究、编程、规划）

• MCP 提供通信框架让代理共享发现并协调行动

MCP ↔ RAG

• 在多代理系统中，专业检索代理可能采用 RAG 技术

• 通过 RAG 检索的信息可以通过 MCP 在代理间共享

• MCP 框架可以协调哪些代理为特定知识领域执行检索

实际实现

在一个完整的 AI 系统中，这些元素协同工作：

1. 1. 多个专业代理通过 MCP 协作

2. 2. 某些代理使用 RAG 检索并整合外部知识

3. 3. 系统利用每个组件的优势处理复杂任务

这种整合方法创造出比任何单一组件都更强大、更可靠、更适应性强的 AI 系统。

解意：MCP、RAG、Agent：概念与关系

核心解读

这段文字本质上在讲三种让 AI 更聪明的方法和它们如何一起工作：一种让 AI 能查资料（RAG），一种让 AI 能独立行动（Agent），一种让多个 AI 能合作（MCP）。

词汇简化

• RAG（检索增强生成）：让 AI 写东西前先"查资料"的技术

• Agent（智能代理）：能自己思考和行动的 AI 助手

• MCP（多代理协作协议）：让多个专业 AI 助手一起工作的规则

• 幻觉（hallucinations）：AI 编造不存在的信息

• 知识库：AI 可以查询的资料集合

• 检索系统：帮 AI 找到相关资料的工具

• 规划模块：帮 AI 决定做什么和怎么做的部分

• 协调机制：确保多个 AI 助手不互相干扰的规则

句式简化

原文："RAG 将信息检索与文本生成相结合，创造更准确、信息更充分的回应。" 简化：RAG 就是让 AI 先查资料，再回答问题，这样回答更准确。

原文："一种能够感知、决策和行动以实现特定目标的自主 AI 系统。" 简化：Agent 是能自己观察情况，做决定，并采取行动完成任务的 AI。

原文："一种协调多个专业代理共同处理复杂任务的框架。" 简化：MCP 是让一群专业 AI 一起合作解决问题的规则。

生活例子

RAG 就像是：一位认真的学生在回答问题前，总是先查阅教科书和笔记，而不是凭空猜测。

Agent 就像是：一个家庭机器人，你告诉它"我需要一杯咖啡"，它会自己规划如何完成（走到厨房、找到咖啡机、操作按钮等）。

MCP 就像是：一个厨房团队，有人专门切菜，有人掌勺炒菜，有人装盘，还有一位主厨负责协调所有人的工作，确保一道菜能完美出品。

知识关联

这三个概念与我们熟悉的团队合作类似：

• RAG 相当于团队成员在发言前先查资料，确保发言准确

• Agent 相当于能独立完成任务的团队成员

• MCP 相当于团队合作的规则和流程

在日常生活中，当你计划一次旅行时：

• 使用 RAG 就像查攻略和地图

• 使用 Agent 就像有一个能帮你订机票、酒店的助手

• 使用 MCP 就像有一群助手（一个查航班，一个找酒店，一个规划行程）共同帮你

启发思考

• 你有没有想过，当你在网上搜索信息时，你其实也在做类似 RAG 的事情？

• 我们人类团队合作时，是不是也需要类似 MCP 的规则？

• 如果你可以设计一个 AI 助手，你希望它更像资料库、独立助手，还是团队协调者？

重新表达

想象你在建造一座房子：

RAG

就像是建筑师在设计时查阅各种建筑手册和规范，确保设计既美观又安全。它让 AI 回答问题时有"参考资料"，不是凭空想象。

Agent

就像是一个能独立工作的建筑工人，你告诉他"我需要一堵墙"，他知道如何获取材料、如何建造，并能解决途中遇到的问题。

MCP

则像是整个建筑团队的协作系统：电工、水管工、泥瓦匠各司其职，有专门的工头协调大家的工作，确保房子能顺利完工。

现代 AI 系统正在变得越来越强大，因为它们把这三种能力结合起来：能查资料（RAG）、能独立行动（Agent）、能团队合作（MCP）。就像一个理想的工作团队，每个人既有专业知识，又能独立解决问题，还能与同事良好合作。

这就是为什么这些技术组合在一起，能创造出比单独使用任何一种都更聪明、更可靠的 AI 系统。

图意：MCP、RAG、Agent：概念与关系

概念：

关系：