RAG、Agent 和 MCP概念及关系

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这是一个非常核心且前沿的AI技术话题。我们来详细拆解一下 RAG、Agent 和 MCP 这三个概念，以及它们之间的关系。

一、核心概念解析

1. RAG (检索增强生成)

• 是什么：RAG 是一种用于增强大语言模型（LLM）的技术架构。它通过从外部知识库（如文档、数据库、网络）检索 相关信息，并将其作为上下文与用户的问题（Query） 一起提供给LLM，从而让LLM生成更准确、可信、且不易产生幻觉的回答（Response）。

• 核心工作流程：

  1. 检索（Retrieval）：收到用户问题后，使用嵌入（Embedding）等技术在知识库中搜索最相关的信息片段。

  2. 增强（Augmentation）：将检索到的相关文本片段与原始问题组合成一个“增强的”提示（Prompt）。

  3. 生成（Generation）：将这个富含上下文的提示发送给LLM，让它生成最终答案。

• 简单比喻：开卷考试。LLM本身是聪明的学生，但记忆有限（闭卷容易瞎编）。RAG给了它一本参考书（知识库），遇到问题可以先查书（检索），然后结合自己的知识写出答案（生成），这样答案更准确。

2. Agent (智能体)

• 是什么：Agent 是一个更宏观的概念，指能够感知环境、进行决策并执行动作以达成目标的系统。在LLM语境下，Agent 通常指一个以