很多人学 AI 应用开发时，都会被这些名词绕晕——AIGC、RAG、Agent、Function Call、MCP。
它们其实是一条AI 应用技术链上的不同层级，你可以把它们理解为从「AI 能力」到「AI 工程化落地」的完整进化路径。
我给你一次性讲清楚，用一张逻辑图 + 通俗例子解释每个概念：

---

🧩 一图总览关系

AIGC（AI生成内容）
│
├─ RAG（让AI能用外部知识说对话）
│
├─ Agent（让AI能自主决策与行动）
│   ├─ Function Call（让AI能调用外部函数执行动作）
│   └─ MCP（让AI能统一、安全地连接外部工具与数据）
│
└─ 一起构成“智能体应用生态”

---

🧠 一层层讲明白

① AIGC —— 生成内容的基础能力

全称：AI Generated Content（AI 生成内容）

• 是最底层的能力：AI能写、能画、能编程、能作曲。

• 本质是：模型根据输入的提示词（Prompt），生成文字、图片、音频、代码等输出。

• 示例：

  • ChatGPT 写文案、生成代码。
  • Midjourney 画图。
  • Suno、Udio 生成音乐。

🧩 关键词：创造内容、生成式AI。
💡 类比：AIGC 就像一个“创意机器”，能输出任何你要求的内容。

---

② RAG —— 让 AI 知道“最新的知识”

全称：Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）

• AIGC 只能生成它“训练时”知道的内容（比如 ChatGPT 的知识可能只到 2024 年）。

• RAG 通过“外部知识库”补充模型的知识：

  • 先 检索（Retrieve） 外部文档、数据库内容；
  • 再把这些资料作为上下文输入给模型，让模型基于最新数据生成答案。

📘 例子：

你问 ChatGPT：“总结一下我公司昨天的销售报告。”
普通模型不知道；
但有 RAG 的应用会先去你数据库查“昨天的销售数据”，再让 AI 基于这些内容回答。

🧩 关键词：知识增强、文档问答、企业私有知识库。
💡 类比：RAG 是 AI 的“实时记忆补丁”。

---

③ Agent —— 让 AI 不只是回答，而是行动

全称：AI Agent（智能体）

• AIGC + RAG 都只能“说”，不会“做”。
• Agent 让 AI 能主动决策、执行任务、调用工具，甚至能多步规划。
• 核心思想：AI ≈ 能理解意图 + 能选择行动 + 能执行操作的智能体

📘 例子：

你说：“帮我订明天从上海到北京的高铁票。”

Agent 会：

1. 解析任务；
2. 调用 12306 API；
3. 获取车次；
4. 下单、返回结果。

🧩 关键词：自主决策、多步推理、任务执行。
💡 类比：Agent 是一个“能思考、能干活的AI助理”。

---

④ Function Call —— Agent 的“手臂”

全称：Function Calling（函数调用）

• 是让模型“真正能执行任务”的技术桥梁。

• 模型输出一个结构化指令（通常是 JSON），告诉宿主程序：

  我要调用哪个函数、传什么参数。

• 系统再执行对应代码，并把结果返回模型。

📘 例子：

{
  "name": "search_flights",
  "arguments": {
    "from": "Shanghai",
    "to": "Beijing",
    "date": "2025-11-08"
  }
}

系统执行后返回航班数据 → 模型再生成自然语言回答。

🧩 关键词：模型调用API、可执行动作。
💡 类比：Function Call 是 Agent 的“API 调用接口”，让AI能动手。

---

⑤ MCP —— 统一管理这些“手臂”的框架

全称：Model Context Protocol（模型上下文协议）

• 是 微软提出的一种标准化协议，用于让不同AI模型都能安全、统一地调用外部工具、数据库、API。

• 你可以理解为：

  • Function Call 是单一应用内的调用；
  • MCP 是跨应用、跨平台的 Function Call 网络协议标准。

• 它让 AI 模型像使用 USB 一样使用各种插件或外部系统。

📘 例子：

通过 MCP，Cursor、Claude、Copilot、Playwright 等工具可以共享同一组“工具接入标准”，
例如：访问本地文件、调用数据库、运行代码。

🧩 关键词：标准化工具调用、跨系统接口、安全沙箱。
💡 类比：MCP 就是 “AI 时代的 USB 协议”——统一接口标准。

---

🔗 总结：从内容生成 → 智能行动 的演进链

层级	名称	核心作用	举例
①	AIGC	生成文字、图像、代码等	ChatGPT 写文案
②	RAG	接入外部知识库	企业知识问答
③	Agent	自主决策、执行任务	AI 助手自动订票
④	Function Call	调用外部函数执行动作	调用API获取数据
⑤	MCP	跨平台统一调用标准	Cursor 调用数据库/脚本工具

---

🧠 举个通俗例子

想象你有个超级助理“小智”，它的进化史如下：

1. AIGC阶段：能帮你写邮件、画图（但不知道你的公司数据）。
2. RAG阶段：能看你公司的内部文档后再写报告。
3. Agent阶段：你说一句“帮我写完报告并发给领导”，它能自己查数据、生成报告、发邮件。
4. Function Call阶段：它知道要调用“send_email()”这个函数来发信。
5. MCP阶段：它不管是用 Outlook、Slack 还是内部CRM系统，都能通过统一标准安全地调用。

---

画成一张「AIGC → MCP 发展链」的图表（思维导图或结构图），