本文详细解析了AI领域的三大热门技术：RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）和MCP（模型上下文协议）。通过12张架构图解，阐明了三者的定义、功能、组成部分及相互关系。RAG为AI提供知识基础，Agent实现自主决策，MCP作为标准化接口连接外部系统。三者结合形成更强大、可靠的AI系统，能够理解上下文、检索信息并采取行动完成任务。

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MCP、RAG、Agent 这些概念最近热度飙升，成了 AI 领域的热门话题。然而，我发现身边不少朋友对这些概念还是一知半解。为了帮助大家更好地理解，精心绘制了 12 张简单易懂的架构图解。这些架构图解涵盖了从 MCP 的提示混合机制，到 RAG 的知识检索增强，再到 Agent 的自主决策框架等多个方面。

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MCP、RAG、Agent 概念与关系

第一、核心概念

1、RAG（检索增强生成）

定义：RAG 将信息检索与文本生成相结合，创造更准确、信息更充分的回应。

功能：从知识库中检索相关文档，并用它们增强生成过程。

主要优势：使 AI 回应建立在事实信息基础上，减少幻觉（hallucinations）。

组成部分：

• 知识库：存储大量文档和数据。

• 检索组件：包括嵌入模型和向量数据库，用于高效检索相关文档。

• 生成模型：基于语言模型，生成最终的文本回应。

2、Agent（智能体）

定义：一种能够感知、决策和行动以实现特定目标的自主 AI 系统。

功能：基于观察和目标在环境中采取行动。

核心组件：

• 感知模块：用于感知环境状态。

• 推理/决策模块：基于感知信息进行推理和决策。

• 工具使用能力：调用外部工具和资源以完成任务。

例子：

• 客户服务智能体

• 数据分析智能体

• 复杂任务处理智能体

3、MCP（模型上下文协议）

定义：一种连接 AI 助手与外部系统的开放标准，使模型能够获取上下文信息。

功能：实现 AI 模型与外部数据源和工具的标准化通信。

主要优势：提供统一接口，简化 AI 与各类系统的集成。

组成部分：

• 客户端-服务器架构：支持多个客户端与服务器之间的通信。

• 标准化通信协议：确保不同系统之间的兼容性。

• 工具调用接口：允许 AI 模型调用外部工具和资源。

第二、核心概念之间的关系

1、RAG ↔ Agent 之间关系

• RAG 作为 Agent 的知识组件。
• RAG 常作为智能体（Agent）内的知识组件，为决策提供事实基础。
• Agent 利用 RAG 访问相关信息，从而做出更明智的决策。

当 RAG 与 Agent 结合使用（即 Agentic RAG）时，Agent 的决策能力和 RAG 的知识能力相互增强，提升整体性能。

2、Agent ↔ MCP 之间关系

• MCP 作为 Agent 的外部交互接口。
• MCP 为 Agent 提供与外部系统交互的标准化接口。
• Agent 可以通过 MCP 调用工具、获取数据，从而扩展其行动能力。
• MCP 简化了 Agent 与多种外部服务的集成，显著提高了开发效率。

3、MCP ↔ RAG 之间关系

• MCP 作为 RAG 的外部知识通道。
• MCP 可以作为 RAG 系统获取外部知识的通道。
• 通过 MCP 连接的数据源可以丰富 RAG 的知识库。
• MCP 标准化了 RAG 系统访问各类数据仓库的方式，确保数据的一致性和可访问性。

4、实际实现

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。

第三、生活案例

RAG 像一个认真的学生： 想象一个学生写论文。遇到不懂的内容，他不会瞎编，而是去图书馆查找资料，找到相关书籍，然后基于这些可靠信息来写论文。RAG 就是 AI 的“查资料”能力。

Agent 像一个私人助理： 假设你告诉助理：“帮我安排下周去北京的商务旅行。”一个好助理会自己决定需要预订机票、酒店、安排会议时间等，并自己完成这些任务。Agent 就是 AI 的这种“理解目标并自主行动”的能力。

MCP 像一个万能转接头： 你可能有过这种经历：带着国内的充电器去国外，发现插不进插座。这时你需要一个转接头。MCP 就是 AI 的“转接头”，让 AI 能够连接和使用各种外部工具和数据源。

想想你自己如何完成一项复杂任务：

• 你需要知识（类似 RAG）：在做任何事情之前，你都需要获取相关的信息和知识。

• 你需要决策能力（类似 Agent）：有了知识后，你需要根据这些信息做出决策和规划。

• 你需要使用工具的能力（类似 MCP）：最后，你需要使用各种工具来执行这些决策。

例如，烹饪一道新菜：你会查菜谱（RAG），根据实际情况调整做法（Agent），使用各种厨具（通过 MCP 连接）。

启发思考

• 如果 AI 只有 RAG 能力（只会查资料），但不会思考和使用工具：它可以回答一些基于事实的问题，但无法完成复杂的任务。例如，它可以告诉你昨天的股市情况，但无法帮你制定投资策略。

• 如果 AI 只能思考决策（Agent），但没有可靠的信息来源（RAG）：它可能会做出一些基于假设的决策，但这些决策可能不准确。例如，它可以帮你策划旅行，但可能会忽略一些重要的细节。

• 没有标准接口（MCP），每个工具都需要特殊连接方式：这会给 AI 使用工具带来巨大的挑战，增加开发和维护的复杂性。例如，每次需要使用一个新的工具，都需要重新编写代码来适配。

你能想象这三种能力完美结合的 AI 能帮你完成什么任务吗？

你有一个超级智能助手。这个助手有三种超能力：

• 超级记忆（RAG）：不管你问什么，它都能迅速查找到准确的信息，而不是凭空想象或编造答案。比如你问“昨天的股市怎么样”，它会立刻找出真实数据告诉你。

• 独立思考（Agent）：你只需告诉它你想要什么结果，它就能自己思考并决定如何一步步实现。比如你说“帮我策划一次旅行”，它会自动考虑预算、时间、景点等因素并给出完整计划。

• 万能连接器（MCP）：它能够使用各种外部工具和系统。需要发邮件？预订机票？计算复杂数学问题？它都能连接到适当的工具来完成。

当这三种能力结合在一起，你就拥有了一个既知识丰富，又能独立思考，还能使用各种工具的全能助手。这就是现代 AI 系统通过结合 RAG、Agent 和 MCP 所追求的目标。

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MCP、RAG、Agent 架构设计图解

第一、概念

第二、关系

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