MCP vs. Agent：定义 | 区别 | 主流 Agent 智能体工具盘点

AI 人工智能爆火之后，一方面各种 AI 工具不断涌现，与此同时，各种新的术语和概念层出不穷，诸如 Agent、MCP、LLM、AIGC、多模态、RAG 等，这些概念是进一步探索更广阔 AI 世界的基石。因此对于想进入 AI 行业，或是了解前沿技术的人来说，了解各个 AI 术语的含义、彼此间的区别，是入门 AI 必修的第一课。

今天这篇文章，我们会重点介绍 AI 领域当前两个炙手可热的概念术语——MCP 和 Agent，并为大家分享 MCP 和 Agent 的区别，以及具有代表性的 Agent 智能体工具、支持 MCP 协议的 AI 工具，助你彻底弄懂 AI 领域必知的两大概念。

MCP和Agent的区别

MCP 是什么意思？

MCP，是 Model Context Protocol 的缩写，即模型上下文协议，它是一个开源标准，用于将 AI 应用程序连接到外部系统。基于 MCP 协议，各大 AI 应用程序可以连接到数据源（例如本地文件、数据库），工具（例如搜索引擎、计算器）和工作流（例如专门的提示），使它们能够访问关键信息并执行任务。

单纯看上面的 MCP 定义，可能还不够直观清晰，我们可以采用“类比”的方式来理解，将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种连接电子设备的标准化方式，MCP 提供了一种将 AI 应用程序连接到外部系统的标准化方式。

下图是一张辅助理解 MCP 架构的示意图，MCP 相当于电脑的拓展坞，可以将 AI 应用与外部的 MCP server 连接起来。

Agent 是什么意思？

Agent，中文译为“智能体”或“代理”，其核心是基于大语言模型和可调用的各种工具，构建一个能够感知环境、进行自主决策并执行动作的智能实体，更易于理解的说法是，你可以把 Agent 想象成一个高度自主的数字化助理。

Agent 不仅仅是执行预设指令的程序，更具备一定程度的“思考”能力。一个 Agent 能够理解你的目标，然后独立地规划步骤、调用工具、整合资源，最终完成你所下达的各种任务。这种自主性，是 Agent 区别于传统软件的关键所在。它代表着一种从“人机交互”到“人机协同”的范式转变，让机器从被动的工具，进化为主动的合作伙伴。

MCP 和 Agent 的区别

弄清楚 MCP 和 Agent 的区别，是理解当前 AI 技术发展方向的关键。两者虽然紧密相关，但扮演的角色截然不同。最核心的区别在于：Agent 是一个“行动者”，而 MCP 是赋能 Agent 行动的“规则”。

试想这么一个场景，你希望你的 AI 助手帮你预订一张明天下午去上海的机票。在这个任务中，AI 助手就是一个 Agent。它需要理解你的意图，然后查询航班信息、选择合适的座位、填写个人信息并最终完成支付。这一系列操作，都需要 Agent 与外部的订票系统进行交互。而 MCP，就是确保 Agent 能够顺利与订票系统进行沟通的协议。

① 概念层面：“实体”VS.“协议”

Agent 智能体是一个真实存在的软件实体。它拥有自己的大脑（通常由大语言模型驱动），能够感知环境、进行决策并执行任务。你可以把它看作一个虚拟的机器人，能够自主地完成你交办的各种工作。

MCP 则是一种技术标准和规范，它本身并不是一个实体，而是一套游戏规则。这套规则定义了 Agent 如何与外部世界进行信息交换和互动。Agent 通过遵循 MCP 协议，才能够听懂外部工具的语言，并调用它们的功能。

② 功能定位：“决策者”VS.“连接器”

Agent 的核心功能是“决策”和“执行”。它需要根据预设的目标，自主地进行思考、规划，并调用各种工具来完成任务。

MCP 的功能定位则是“连接”和“通信”。它不关心 Agent 具体要做什么决策，只关心 Agent 如何与外部工具建立连接，以及如何安全、高效地传输数据。MCP 为 Agent 提供了一个标准化的接口，让 Agent 可以即插即用地使用各种外部工具。

③ MCP 和 Agent 两者的相关性

如果说 Agent 是高速公路上飞驰的汽车，那么 MCP 就是这条高速公路本身。没有高速公路，汽车寸步难行；没有 MCP，Agent 也无法与外部世界进行有效的交互。

5 个具有代表性的 Agent 智能体工具

在了解 Agent 的基本概念后，我们再来看看目前市面上有哪些值得关注的 Agent 智能体工具。

① boardmix AI 智能体

boardmix AI 是一个典型的 AI Agent 工具，它创造性地将 Agent 的能力与在线协作白板结合在一起。在 boardmix 的无限画布上，你可以选中任意元素，通过 AI 图元菜单随时召唤 AI Agent，让它帮你完成各种任务。比如，你可以让它根据一个主题，快速生成一份详细的思维导图；或者让它根据你的草图，自动绘制出标准的流程图。

boardmix AI 上架了近百款办公、学习和绘图常用的智能体工具，涵盖办公提效、分析报告（思维模型）、AI 写作、AI 绘画、角色对话等，其中的“分析报告”类别包括数十款可一键生成各类可视化图形的 AI 智能体——商业模式画布、用户旅程图、波士顿矩阵、鱼骨图、精益画布、平衡计分卡、SMART 分析、SWOT 分析、波特五力模型、用户画像、亲和图、价值链、六顶思考帽、5Why 分析、AARRR 模型等，免去繁琐的手绘过程，绘图效率猛涨！

boardmix AI智能体

值得一提的是，boardmix AI 还支持多 Agent 协作，你可以切换使用不同角色的 Agent，比如“市场分析师”、“产品经理”、“文案策划”等，让它们在同一个白板上协同工作。

② AutoGen

AutoGen 是微软的多代理对话框架，使用事件驱动架构处理复杂的协作任务。自 2023 年 9 月发布以来，它在 GitHub 上已获得超过 45000 个 Star，并在 GAIA 基准测试中优于单代理解决方案，例如 Novo Nordisk 公司将其用于数据科学工作流。

多代理对话：协调多个 AI 代理进行协作式问题解决

事件驱动架构：处理代理之间的复杂交互

丰富文档：全面的教程和迁移指南

LLM 集成：支持多种大语言模型

可扩展工作流：专为复杂企业任务设计

教育工具：在学术和培训环境中广受欢迎

③ CrewAI

CrewAI 协调角色扮演型 AI 代理，用于协作任务，注重简洁性和最小设置需求。于 2024 年初推出，它在 GitHub 上已获得超过 32000 个 Star，每月下载量接近 100 万，广泛应用于客户服务和营销自动化领域。

基于角色的代理：为每个代理分配特定职责

简单实现：代理设置所需代码极少

独立于 LangChain：无需复杂框架依赖

协作工作流：代理协同完成共享目标

广泛采用：在客户服务和营销领域广受欢迎

快速部署：多代理系统可快速搭建

④ OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK 是一个轻量级 Python 框架，于 2025 年 3 月发布，专注于创建多代理工作流，具备全面的追踪和防护机制。它在 GitHub 上拥有超过 11000 个 Star，支持超过 100 种不同的 LLM，具有提供商无关的兼容性。

轻量设计：多代理工作流开销极小

全面追踪：详细的监控与调试功能

内置防护机制：安全机制与行为控制

学习曲线低：适合 Python 开发者

OpenAI 集成：与 OpenAI 服务无缝连接

⑤ LangGraph

LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一个专业框架，专注于构建可控、有状态的代理，并支持流式传输。

它在 GitHub 上拥有超过 14000 个 Star，每月下载量达 420 万次，显示出较高的企业采用率，例如 Klarna 公司将其客户支持解决时间缩短了 80%。

有状态代理编排：在长时间交互中保持上下文

多代理支持：处理单代理、多代理、层级和顺序工作流

LangSmith 集成：内置监控与性能追踪

人工介入工作流：包括审批步骤和人工干预点

流式能力：实时响应生成，提升用户体验

长期记忆：跨会话和对话保持上下文

哪些 Agent 智能体工具支持 MCP 协议？

既然 MCP 协议如此重要，那么目前有哪些主流的 Agent 工具已经开始拥抱这个标准了呢？

GitHub Copilot：作为全球最大的代码托管平台，GitHub 推出的编码智能体 Copilot 也已经宣布支持 MCP 协议。这意味着，开发者未来可以通过 MCP，将各种自定义的工具和服务集成到 Copilot 中。

Manus：Manus 是一款通用的 Agent 工具，上线之初在科技圈引起了巨大的反响，目前已对所有用户开放。在近期的更新中，Manus 上线了“连接器”功能，支持通过 MCP 连接多款外部应用，让智能体与用户之前在用的产品实现数据交互等操作。

Haystack：Haystack 是一个流行的开源搜索框架，它也通过发布 MCP Tool 模块，实现了对 MCP 协议的支持。这使得基于 Haystack 构建的 Agent，可以方便地调用各种符合 MCP 标准的外部工具。

LightAgent：这是一个新兴的 Agent 框架，其特点之一就是创新性地支持 MCP 协议。它希望通过 MCP，实现对跨部门、跨分支机构的 Agent 集群的统一管理和监控。

Spring AI：Spring 是 Java 生态中举足轻重的开发框架。其 AI 项目 Spring AI 也已经宣布将原生支持 MCP 协议。这无疑将极大地推动 MCP 在企业级 Java 应用中的普及。

写在最后

通过上面的介绍，相信你对 MCP 和 Agent 这两个 AI 领域的关键概念，以及它们之间的区别与联系，已经有了清晰的认识。Agent 代表了 AI 应用的发展方向，它让 AI 从一个被动的工具，变成了一个主动的合作伙伴。而 MCP 协议，则为 Agent 的腾飞提供了基础，它通过标准化的连接，正在构建一个万物互联的智能生态。

对于大部分人来说，我们可能不需要深入了解 MCP 和 Agent 的底层技术细节，但理解它们的核心思想，可以帮助我们更好地把握 AI 技术的发展趋势，并在工作和生活中，更有效地利用这些强大的 AI 工具。

以上就是本次想和各位分享的所有内容，希望能帮到有需要的朋友。如果你有其他疑问，或是想进一步了解的内容，欢迎在下方的评论区留言，我们一起交流探讨。