作为研发人员，我们不仅是像非开发人员一样在聊天框内与AI问答，有可能还会参与开发，传统的Java开发存量不多，逐渐在向AI方向转型，大家对平时被提及的Agent、MCP、Prompt也许一知半解，接下来带大家熟悉一下这些概念吧
什么是Agent？
在人工智能语境中，Agent（智能体）指能够感知环境状态、基于内部知识或目标进行自主决策，并通过行动影响环境以实现特定目标的实体。它可以是软件程序（如虚拟助手）或物理实体（如机器人），其核心在于通过传感器或数据输入获取信息，结合算法判断并执行动作。例如，自动驾驶汽车通过传感器感知路况，实时规划路线以避免碰撞。
什么是MCP？
这是阿里开发社区给的回答：www.aliyun.com/getting-sta…
MCP即模型上下文协议（Model Context Protocol），是一种开放的通信协议，是人工智能领域的 “USB 接口”。MCP在大模型和外部数据源（数据、工具、开发环境等）之间建立了双向且更加安全的连接，使用单一的标准协议取代碎片化的集成方式。如果把 LLM 比作人的大脑，MCP 就是手脚。LLM 不断提升智能下限，MCP 则是不断提升创意上限。
什么是Prompt？
以下是百度词条的回答：
Prompt中文名为提示词，是人工智能领域用于引导AI模型生成输出的指令或关键词句，在自然语言处理和大模型中承担输入信息上下文与参数传递的核心功能 [3-4]** **。其核心要素包括指令、输入数据、背景信息和输出格式指示器，通过结构化框架优化模型的任务执行能力与输出稳定性，帮助模型更好地理解输入意图并作出响应
了解了以上的概念，相信大家有一些初步了解，
那么为什么会出现这些技术呢？
传统的AI，它与用户的交互是通过API完成的，用户输入自然语言，然后利用网页扫描技术，利用LLM头脑风暴给出回复，但这样的效率十分低下。后来我们通过 Agent 生成 Prompt（提示词）让AI更方便get到我们的意思，（Prompt分为 System Promtp 以及 User Prompt，大部分的LLM都有内置的System Prompt，但是会允许你设置一些倾向性，User Prompt 则是你的提问），虽然有了Prompt，效率也不高，如此我们出现了 Agent Tools，专门会帮我们搜索专业的工具，MCP出现以前，大家都用API交互，但各自的LLM不一样，相当混乱，MCP是几大厂商一起制定的规范，有更好的安全性和更高的效率
以下是流程图
GPT和Agent有什么区别？
GPT，只能问答不能帮你操作并处理问题
Agent，是可以帮你操作的
以上概念，有部分出自于B站， www.bilibili.com/video/BV1ae…
