大模型技术栈必学：RAG、Agent、MCP三大架构深度解析（建议收藏）

RAG、Agent与MCP架构解析

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布 · 550 阅读

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#人工智能 #程序员 #自然语言处理 #大模型 #ai #产品经理 #转行

AI 应用正从“单模型智能”向“多智能体协同”快速演化。从 RAG（知识增强）到 Agent（智能行动），再到 MCP（模型上下文协议），这三者构成了新一代 AI 应用的核心架构。本文将带你理解它们的演进逻辑、核心区别与未来趋势。

一、RAG：让模型“知道”更多

在这里插入图片描述

在大模型的早期阶段，模型的知识都是训练时静态固化的。但现实世界的知识每天都在变化，这催生了 RAG（Retrieval-Augmented Generation） —— 检索增强生成。

RAG 的关键思想是：“先检索，再生成。”

当用户提问时，系统会：

在知识库中检索相关文档；
将检索结果嵌入提示词（Prompt）；
再交给模型生成最终回答。

📚 典型场景：

企业知识问答系统
智能客服
文档搜索与问答机器人

🧩 常用技术栈：

向量数据库：Milvus、Pinecone、Chroma
Embedding 模型：OpenAI、BGE、text2vec
检索优化：Hybrid Search、Rerank

RAG 让模型具备了实时知识访问能力，但它仍然只是“被动问答”型的智能。

二、Agent：让模型“能做”更多

在这里插入图片描述

RAG 让模型“知道”，而 Agent 让模型“能做”。
Agent（智能体）是能自主感知、思考、行动的任务执行体。

一个典型 Agent 会：

记住上下文（Memory）；
调用外部工具（Tool Use）；
规划任务步骤（Planning）；
自我反思并改进（Reflection）。

💡 举个例子：

“帮我分析这份销售数据并生成可视化图表”
一个 Agent 会：

理解任务意图；
查询数据库或上传的表格；
执行分析逻辑；
调用绘图库生成图表；
输出带图的报告。

这不再是“对话”，而是“执行”。
Agent 是 LLM 向 “通用智能执行体” 演进的关键里程碑。

🧰 代表框架：

LangChain / LlamaIndex
OpenAI GPTs / Assistants API
Microsoft AutoGen / CrewAI

三、MCP：让模型“协同”与“标准化”

随着 Agent 与 RAG 应用爆炸式增长，一个问题浮现：

每个系统都要重复定义工具、上下文、权限。AI 之间不能协作。

于是 MCP（Model Context Protocol） 出现了。
它是由 OpenAI 推出的一个 统一协议标准，用于规范模型与外部系统的交互方式。

MCP 可以理解为：“AI 世界的操作系统 API。”

🔧 MCP 的核心特性：

统一接口：标准化上下文、工具定义与会话状态；
安全隔离：每个资源（数据库、文件系统）可单独授权；
跨模型兼容：GPT、Claude、Gemini 等模型都可通用；
自动发现：Agent 可自动注册、识别可用的资源与工具。

💼 典型用途：

企业统一知识接入层；
第三方应用插件标准；
多智能体协同协议。

通过 MCP，AI 系统不再是孤岛，而能组成一个可交互、可管理的“智能网络”。

四、三者的协同关系

可以将三者看作一套分层的 AI 应用架构：

┌────────────────────────┐│     Agent 层（智能行动） │ ← 执行任务、决策与协作├────────────────────────┤│     RAG 层（知识增强）   │ ← 提供实时知识支撑├────────────────────────┤│     MCP 层（协议标准）   │ ← 统一上下文与资源接入└────────────────────────┘

层级	作用	关键词
MCP	统一协议、资源授权	标准化、安全、可移植
RAG	知识增强、信息检索	向量检索、上下文扩展
Agent	行动智能、自主执行	工具调用、规划、自反

这三层共同构成了现代 AI 应用的底座。