AI概念关系，从入门到精通，搞懂“提示词”、“Agent”、“MCP”，收藏这篇图就够了！

在基于大模型的应用开发中，“提示词”、“Agent”、“大模型”、“MCP”和“工具”都是绕不开的话题，它们共同构成了从**自然语言意图 → 智能决策 → 工具执行 → 结果反馈**的完整闭环。理解它们之间的关系，有助于我们更好地理解智能体架构的工作原理，也能为构建高效的AI应用提供系统化的思维框架。

Python_金钱豹

229人浏览 · 2025-10-10 21:15:39

Python_金钱豹 · 2025-10-10 21:15:39 发布

在基于大模型的应用开发中，“提示词”、“Agent”、“大模型”、“MCP”和“工具”都是绕不开的话题，它们共同构成了从自然语言意图 → 智能决策 → 工具执行 → 结果反馈的完整闭环。理解它们之间的关系，有助于我们更好地理解智能体架构的工作原理，也能为构建高效的AI应用提供系统化的思维框架。

我们通过一个典型的任务流程，清晰地展示“提示词”、“Agent”、“大模型”、“MCP”、“工具”如何协同工作的：

提示词 - 指令与控制

角色：是用户与大模型/智能体之间的“沟通语言”和“操作指令”。通过精心设计的提示词，可以引导大模型执行特定任务、扮演特定角色或调用特定工具。
关系：提示词是激活和驱动大模型的关键输入。
例子：“你现在是一个旅行规划专家，请使用网络搜索工具，为我查找北京未来三天的天气，并推荐室内外活动。”

智能体 - 决策与执行中心

角色：智能体是一个以大模型为核心，增加了自主性和执行力的软件实体。它不仅仅是被动地响应提示，还能够：

规划：将复杂目标拆解为步骤（例如：先查天气，再查航班，最后推荐景点）。
记忆：保留对话和历史操作的上下文。
工具调用：根据规划，决定在何时调用何种工具。

关系：智能体将大模型的通用能力与专用工具结合起来，形成一个可以主动完成任务的“数字员工”。
例子：AutoGPT、ChatGPT的Advanced Data Analysis模式、各种AI助手。

**3.**大模型 - 核心引擎

角色：是整个体系的“大脑”和基础能力提供者。它具备强大的语言理解、生成、逻辑推理能力。
类比：就像是人类的大脑，能够思考、分析和创造。
例子：DeepSeek、Qwen、GPT-4、Claude、Llama等。

4. MCP模型上下文协议 - 连接标准

角色：MCP是一个标准化协议，它定义了智能体（或大模型应用）与工具之间如何“对话”，解决了工具无法通用的问题。
核心价值：

标准化：工具开发者按照统一的MCP标准来开发工具，无需为每个智能体做适配。
安全性：明确定义了工具的可访问资源和操作权限。
互操作性：任何支持MCP的智能体都可以轻松使用任何符合MCP标准的工具。

关系：MCP是连接“智能体层”和“能力扩展层”的标准化桥梁。它让工具的集成变得简单、安全、统一。

5. 智能体工具 - 手脚与感官

角色：是智能体用来与现实世界交互、获取实时信息或执行具体操作的“接口”或“插件”。大模型本身是“纯思维”的，它不知道实时天气，不能执行代码，也不能操作数据库，工具弥补了这一缺陷。
关系：智能体通过调用工具来扩展其能力边界，从“思考”走向“行动”。
例子：

网络搜索工具：获取最新信息。
代码执行器：运行一段代码并返回结果。
数据库查询工具：从数据库中检索信息。
API调用工具：与其他软件服务交互。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
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传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

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