在人工智能领域，我们正经历一场从被动助手到智能自主体的重大转变。这些新型智能体不仅仅是对用户指令做出反应，更能够主动行动、制定计划并代表用户进行交互。这正是 Agentic AI（自主智能体）的世界，而 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 这样的前沿框架，例如 Anthropic 公司提出的 MCP，正在为这个世界赋能。
什么是Agentic AI？
Agentic AI 指的是像自主智能体一样运行的人工智能系统。与传统的聊天机器人或语音助手被动等待输入并静态响应不同，Agentic AI 具备以下关键特征：
- 目标驱动（Goal-driven）： 理解用户意图并努力实现目标。
- 上下文感知（Context-aware）： 能够记住已经完成的操作，保持连贯性。
- 工具赋能（Tool-empowered）： 能够使用 API、应用程序或数据库来完成任务。
- 多步骤思考者（Multi-step thinkers）： 能够规划、推理并根据情况进行调整。
- 自主行动（Act on their own）： 在安全边界内自主采取行动。
这些系统模仿人类代理的决策过程——但速度更快、可扩展性更强，并且可以 24/7 全天候可用。例如，在客户服务领域，传统的聊天机器人可能只能回答预设的问题，而一个 Agentic AI 系统则可以根据客户的描述，主动分析问题，查询相关数据库，甚至发起退款流程，而无需人工干预。
MCP：Agentic AI的关键推动力
为了安全有效地实现这种自主性，Anthropic 引入了 MCP（模型上下文协议）。MCP 提供了一个框架，使 LLM（大型语言模型），例如 Claude 或 GPT，能够像智能体一样运行，同时保持基于结构化上下文的可靠性。
MCP 为以下方面提供了支持：
- 记忆（Memory）： 允许模型访问来自过去交互的结构化记忆。这意味着 AI 系统能够记住之前的对话内容、用户的偏好等，从而提供更加个性化的服务。
- 工具使用（Tool Use）： 调用 API、检索数据、触发操作。这使得 AI 系统能够与外部世界互动，例如连接到天气预报 API、电商平台的 API 等，从而完成更复杂的任务。
- 规划（Planning）： 对目标和约束进行逐步推理。AI 系统可以根据用户提出的目标，制定详细的行动计划，并逐步执行。
- 观察与反馈（Observation & Feedback）： 获取工具结果并相应地调整行动。AI 系统可以根据工具的返回结果，动态调整自己的行动策略，例如在预订机票时，如果某个航班已经售罄，系统可以自动尝试预订其他航班。
- 策略执行（Policy Enforcement）： 遵守定义的道德和程序限制。确保 AI 系统的行为符合预定的规则和道德规范，例如防止 AI 系统泄露用户的隐私信息。
可以将 MCP 想象成给 AI 提供了一个安全的工作区，其中包含工具访问权限、白板、笔记本和参与规则——所有这些都在其思考循环中。这确保了 AI 能够在安全可控的环境下，高效地完成任务。
Agentic AI如何通过MCP运作：一个分步解析
让我们分解一下 Agentic AI 如何通过 MCP 运作：
- 接收目标（Receive a Goal）： AI 接收到一个目标提示，例如“帮助用户提交一份警方投诉”。这个目标可以来自用户，也可以来自其他系统。
- 规划流程（Plan the Process）： 使用内部推理，智能体创建一个分步计划：
- 验证用户身份
- 询问事件类型
- 获取最近的警察局
- 提交报告
例如，在帮助用户提交警方投诉的场景中，AI 会首先验证用户的身份，确保用户是合法用户；然后询问事件类型，例如盗窃、人身伤害等，以便选择正确的投诉表格；接着获取最近的警察局，方便用户前往报案；最后，将收集到的信息填写到投诉表格中，并提交报告。
- 通过 MCP 使用工具（Use Tools via MCP）： 模型现在：
- 调用 API（例如，位置服务、报告数据库）。例如，调用位置服务 API 获取最近的警察局的位置信息，调用报告数据库查询类似案件的处理情况。
- 访问记忆（之前的投诉历史）。例如，访问记忆模块，查询用户之前的投诉历史，以便更好地了解用户的情况，并提供个性化的服务。
- 动态生成响应。根据收集到的信息，动态生成相应的回复，例如“您好，请问您需要提交哪种类型的警方投诉？”。
- 根据新信息进行调整。例如，如果用户提供的证据不足，系统可以提示用户提供更多的证据。
所有这些都通过 MCP 的安全、结构化界面发生，这确保了每个动作都被跟踪、限制和可逆。例如，如果 AI 系统调用了一个错误的 API，MCP 可以确保这个操作可以被撤销，从而避免造成损失。
- 报告结果并采取行动（Report Back & Act）： AI 报告结果（例如，“您的报告已提交”）并提出后续问题，例如“您是否希望通过短信收到通知？”。
MCP的重要性
LLM 非常强大——但如果没有结构，它们可能会产生幻觉、误解或表现出不可预测的行为。MCP 通过将 LLM 变成模块化、可解释和可审计的智能体来解决这个问题。
如果没有 MCP，LLM 可能会生成不准确或不相关的回复，甚至会泄露用户的敏感信息。有了 MCP，LLM 就能够在一个安全可控的环境下运行，从而避免这些问题的发生。
有了 MCP：
- 企业可以信任 AI 的决策。 MCP 确保 AI 的决策过程是透明可控的，企业可以放心地使用 AI 系统来完成关键任务。例如，金融机构可以使用基于 MCP 的 AI 系统来进行风险评估，而无需担心 AI 系统会做出错误的决策。
- 开发人员可以添加或删除插件等工具。 MCP 提供了一个灵活的框架，开发人员可以轻松地添加或删除工具，从而扩展 AI 系统的功能。例如，开发人员可以添加一个翻译插件，使 AI 系统能够处理多种语言的请求。
- 策略团队可以确保对齐和控制。 MCP 确保 AI 系统的行为符合预定的规则和道德规范，策略团队可以轻松地监控和控制 AI 系统的行为。例如，策略团队可以设置一个规则，禁止 AI 系统访问用户的医疗记录。
真实世界的用例示例：智能政务警察助手
想象一下迪拜警察智能亭中的一个 AI 助手。一位访客走上前，用印地语说：“Mera phone kho gaya hai.”（“我丢了手机。”）
没有 MCP：
AI 给出基本的回复或误解。
有了 MCP：
- 它使用工具将印地语翻译成英语。
- 它回忆起访客最近的丢失报告。
- 它提供最近的警察局位置。
- 如果需要，它可以安全地提交一份新的报告。
这就是 Agentic AI 在行动——智能、结构化、主动。例如，如果访客之前已经提交过丢失报告，AI 系统可以自动提醒访客，并询问是否需要更新报告。
AI的未来是Agentic的——并且是结构化的
当我们构建下一波智能助手时，像 MCP 这样的协议将是必不可少的。它们使我们能够释放 LLM 的力量——同时保持它们的安全、可预测和企业就绪。
无论您是为客户服务、医疗保健、政府还是金融构建应用程序——通过 MCP 的 Agentic AI 将是真正为您服务的 AI 的基础。例如，在医疗保健领域，基于 MCP 的 Agentic AI 系统可以帮助医生诊断疾病，提供个性化的治疗方案，并监测患者的病情，从而提高医疗服务的质量和效率。在金融领域，基于 MCP 的 Agentic AI 系统可以帮助银行进行风险评估，反欺诈，并提供个性化的理财建议，从而提高金融服务的安全性和效率。
随着 Agentic AI 技术的不断发展，我们可以预见，未来的 AI 将更加自主、智能和可靠。而像 MCP（模型上下文协议） 这样的技术，将成为推动这一发展的重要引擎。它不仅为 LLM 提供了结构化的运行环境，还确保了 AI 系统的安全性和可控性，最终使 AI 能够真正地服务于人类。因此，理解和掌握 Agentic AI 和 MCP 对于从事人工智能相关领域的研究人员、开发者和企业来说，都至关重要。