从聊天框到动态助手：MCP Apps 如何重塑 AI 交互的未来 （五十二）

在人工智能向“自主智能体”演进的道路上，我们正见证一个关键的范式转移：大型语言模型（LLM）不再仅仅是文本生成器，而是逐渐成为能感知环境、调用工具并执行复杂任务的智能核心。然而，传统的“文本输入-文本输出”模式，在面对需要精密逻辑、实时数据可视化与复杂业务流操控的生产力场景时，其交互深度的局限性暴露无遗。为了连接模型与广阔的外部世界，应运而生，旨在标准化模型与工具之间的通信，降低生态适配成本。

从聊天框到动态助手：MCP Apps 如何重塑 AI 交互的未来（五十）

在人工智能向“自主智能体”演进的道路上，我们正见证一个关键的范式转移：大型语言模型（LLM）不再仅仅是文本生成器，而是逐渐成为能感知环境、调用工具并执行复杂任务的智能核心。然而，传统的“文本输入-文本输出”模式，在面对需要精密逻辑、实时数据可视化与复杂业务流操控的生产力场景时，其交互深度的局限性暴露无遗。为了连接模型与广阔的外部世界，应运而生，旨在标准化模型与工具之间的通信，降低生态适配成本。

人工智能智能体研究综述：从理论架构到前沿应用

AI Agent，即人工智能智能体，是指能够在特定环境中自主感知、推理、决策并执行行动以实现特定目标的智能系统[1]。自主性反应性主动性(Pro-activeness)和社会性fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;AI Agent核