MCP、RAG、Agent三者虽然是紧密相连，但是是三个不同的概念。同样虽然是三个不同的概念，但是他们之间的关系却紧密相连（废话）。本文主要意在对这三个 AI 领域的概念进行简单是扫盲。

RAG

概要： RAG，全称为检索增强生成。顾名思义就是通过检索更多知识文档的内容，依据这些信息提供更准确的回答生成，弥补LLM基于训练模型的信息过时和幻觉问题。

检索增强生成（RAG）作为一种结合信息检索与文本生成的技术，已成为解决大语言模型（LLM）"知识过时"和"幻觉输出"问题的关键方案。RAG通过将外部知识库与LLM生成能力相结合，使模型能够基于真实、最新的信息输出答案，显著提升了生成内容的准确性和时效性。

MCP

概要： MCP（模型上下文协议），主要是由 Function Calling 演变而来，通过协议规范 AI 去调用 Tools ，避免不同厂商、三方提供的 Tools 服务由于交互模式不同影响使用。类似 Java 中的接口。

而在 RAG 检索知识库文档的过程，为了更好地检索相关的文档，甚至是 MySQL 这类结构化的数据时。我们就可以引入 MCP （模型上下文协议）来提供更多的拓展数据源服务。

MCP 的一个经典案例就是联网搜索，让 LLM 能够调用互联网搜索工具来搜索网络文档，对用户的问题进行 RAG 回答。在这里 MCP 是作为一种协议，为 LLM 提供调用 Tools 的能力来更好处理问题，也可以提供全新的功能，比如智能下单这类操作。只要你的服务符合 MCP 协议，就能让 AI 调用你的服务，拓展 LLM 除了进行对话回答外的功能。

Agent

概要： 一种通过感知环境信息、自主分析判断并执行操作以完成预设任务目标的自主 AI 系统。

然后，基于 RAG 和 MCP 的加持，我们就可以尝试去构建一个工作流，基于 “感知——推理——行动” 三大模块，搭建一个具有自主性、反应性和社会性的 AI 智能体。

• 在一个完整的 AI 系统中，这些元素协同工作，实现高效、智能的任务处理：
  • Agent 通过 MCP 与外部系统建立连接：Agent 利用 MCP 提供的标准化接口，与外部数据源和工具进行交互。
  • Agent 使用 RAG 检索并整合相关知识：Agent 通过 RAG 访问知识库，检索与任务相关的事实信息，为决策提供支持。
  • 系统结合决策能力和事实信息处理复杂任务：Agent 将检索到的知识与自身的决策能力
  • 相结合，处理复杂的任务，生成准确、可靠的回应。
  • 这种整合方法创造出比任何单一组件都更强大、更可靠、更适应性强的 AI 系统，能够理解上下文，检索相关信息，并采取适当行动完成任务。

如此一来，我们便可以用原先只能进行对话回答的 LLM，通过 RAG + MCP 技术让 LLM 能够解决更复杂的问题和更完善地解决问题。