Agent VS Langchain VS MCP VS RAG 到底有啥区别?

那有人就会问了，Agent,langchain ,Mcp,RAG 这些招聘上写的很容易搞混啊。到底是啥有啥用，MCP的话，可以参考上一篇，本身的作用就是按照协议(通俗点说，就是你必须按照规范写你的functioncall,不能随便定义工具)。

1.Agent VS langchain

在选择使用 Agent 还是 LangChain 来实现文档问答或天气查询时，关键在于你实际的需求。如果你的目标只是进行一个简单的天气查询，LangChain 无疑是更好的选择。因为它简单、易于部署，而且实现起来非常直接。你只需要调用一个天气的API接口，结合语言模型，就可以完成任务。

例如，你可以通过以下方式实现：

LLM | weather | LLM

这种方式通过调用天气接口，直接获得天气信息，并通过语言模型生成相应的响应。这样不仅简单高效，而且快速部署。

所以，如果你的需求较为简单，尤其是像天气查询这样的问题，LangChain 是更为合适的选择。

2、MCP VS RAG 都是检索数据库 生成信息，有啥区别？

需求场景	推荐方法
需要执行数据库查询、更新等操作	MCP
需要获取最新或特定领域的信息	RAG