AI агент срещу MCP? Кога да използвате всеки от тях (& когато ви трябват и двата)

Един AI агент е софтуер, който сам взема решения за действията и извикванията на инструменти, за да постигне конкретна цел, а Model Context Protocol (MCP) е отворен стандарт за това как AI приложенията се свързват с външни инструменти и данни. Така MCP позволява на AI агентите да взаимодействат с приложения и да правят заявки към бази данни, за да изпълняват задачи.

Статията обяснява какво представляват агентите и MCP, с какво се различават и как работят. Ще научите също кога да използвате всеки от тях и кога да използвате агенти и MCP заедно.

По какво се различава един AI агент от MCP? Основни разлики.

Един AI агент е независимият участник, който решава какво да прави, за да реши проблем, а MCP е връзката, която AI инструментите използват, за да достъпват данни и да изпълняват задачи с други приложения.

Какво е AI агент и как работи?

AI агентът е софтуерна система, която самостоятелно избира най-добрия курс на действие, за да завърши задача.

Например, когато се използва за проучване, AI агентът анализира изследователския въпрос, разбива го на под-въпроси, възлага всеки от тях на под-агент, който търси релевантна информация в различни източници, и „отчита“ обратно.

Основният агент анализира откритията, коригира стратегията на проучването, изпраща още агенти, за да запълнят липсите, и обобщава резултата в доклад. С времето той също така се учи как да изпълнява подзадачите най-ефективно.

AI агентът разчита на три компонента:

• Ядро за разсъждение: LLM, което интерпретира входовете, планира и решава какво да прави
• Интеграции с инструменти: Връзки към външни системи. Например бази данни или API, които му позволяват да достъпва информация и да извършва действия.
• Памет: Краткосрочен контекст на сесията и дългосрочно запазени знания, използвани в различни раздели

Агентите работят в рамките на предварително зададени предпазни огради (например не използвайте източници, по-стари от 3 години, или вторични обобщения на статистика), но те решават как да изпълнят задачата.

Тази автономност да избират как да постигнат целта отличава AI агентите от AI работните процеси. Последните следват предварително определен, детерминиран път, който е идеален за структурирани, повтарящи се задачи, които не изискват разсъждение и вземане на решения.

Какво е MCP и как работи?

MCP означава Model Context Protocol и представлява сигурен, стандартизиран начин AI приложения като Perplexity да се свързват с външни инструменти и източници на данни.

Например моят личен AI асистент използва MCP, за да се свърже с Notion, където съхранявам цялата информация за клиентски проекти, с моя Google Calendar и с Clockify, който използвам за проследяване на времето.

Благодарение на това той знае каква работа трябва да свърша в даден месец и колко време са отнели подобни задачи в миналото, така че може да блокира достатъчно време в календара ми и да прецени наличността ми за допълнителна работа.

MCP е споделен протокол, така че всеки AI инструмент може да достъпи всяко приложение, стига и двете да поддържат MCP, без разработчик да пише специално създадена връзка, както е в случая с REST API.

На техническо ниво MCP се състои от три елемента:

• MCP Host: AI приложението, което координира и управлява клиенти (напр. Perplexity)
• MCP Client: „посредник“ вътре в host-а, който поддържа връзка с MCP сървъра и предава информация към MCP host-а
• MCP Server: Интерфейсът към ресурс като база данни или SaaS приложение, който дава на MCP клиента достъп до неговите възможности (Notion, Google Calendar, Clockify и т.н.).

Кога да използвате агент, MCP или и двете. И кога нито едното.

Изборът между AI агент и MCP се свежда до един въпрос: Нуждаете ли се от помощ за завършване на сложна задача или искате да свържете AI инструмент с външни ресурси?

Въпреки това не всички задачи се нуждаят от агентен AI, а тези, които се нуждаят, често се нуждаят и от MCP.

Ето по-нюансиран разбор на това кога да използвате всеки от тях, кога да ги използвате заедно и кога да използвате други опции:

• Използвайте AI агент за изпълнение на сложни задачи, при които не можете да предвидите точните стъпки и всяка стъпка изисква преценка и вземане на решения.
• Използвайте работен процес с директни извиквания на инструменти, за да изпълнявате рутинни задачи с фиксирани стъпки.
• Като разработчик използвайте MCP, когато искате приложението ви да е съвместимо със съществуващи и бъдещи AI инструменти.
• Като краен потребител използвайте MCP, за да увеличите възможностите на своя AI асистент, като го свържете с други приложения и ресурси.
• Използвайте AI агенти и MCP заедно, когато искате да решите сложни, уникални задачи, които изискват автономност и достъп до инструменти и източници на данни на трети страни.

Уголеми

Как работят заедно AI агентите и MCP?

AI агентът решава какво да прави, а MCP носи всяка заявка до включените приложения.

Представете си, че сте собственик на малък онлайн магазин и искате да разберете защо продажбите ви са спаднали миналия месец, затова молите своя AI асистент да проучи въпроса. AI асистентът разгръща агент, който използва MCP, за да получи необходимата информация:

1. Агент: Асистентът решава да сравни продажбите от миналия месец с тези от предходния месец.
2. MCP: Той пита платформата за електронна търговия за продажбите по продукт и за двата месеца.
3. Агент: Той вижда, че един продукт е причина за по-голямата част от спада, затова решава да провери наличността и рекламите на продукта.
4. MCP: Той пита платформата на магазина за нивата на наличност на продукта и рекламната платформа за ефективността на рекламите му.
5. Агент: Наличността беше нормална, но рекламите спряха да се показват по средата на месеца, затова решава да разбере защо.
6. MCP: Той пита рекламната платформа за историята на кампанията и научава, че кампанията е достигнала месечния си лимит на бюджета.
7. Агент: Той съобщава вероятната причина, предлага да се повиши лимитът или да се преразпредели бюджетът и оставя решението на собственика.

Тъй като всяка стъпка зависи от откритията от предишната, не можете да ги предвидите предварително. Агентът анализира данните, получени чрез MCP, и ги използва, за да планира следващите действия.

Рискове и предпазни огради при агентите и MCP

Свързването на автономни AI агенти с други инструменти и приложения чрез MCP ви излага на рискове. Често срещаните опасения се въртят около това AI агентите да имат по-голям достъп, отколкото им е необходим, и трети страни да отвлекат MCP връзката, например чрез индиректна prompt injection или прекомерна автономност.

В повечето случаи решението е ръчно да контролирате информацията, до която агентът може да достъпва, да наблюдавате дейността му и да използвате само конектори от доверени източници.

Използвайте Perplexity агенти и MCP

Perplexity използва агенти и MCP и в двете посоки. Неговите агенти, като Computer, използват MCP, за да се свързват с външни приложения, а други AI асистенти могат да се свързват с Perplexity чрез MCP, за да захранват своето проучване.

Perplexity Computer е AI агент с общо предназначение, който използва MCP, за да се свързва с услуги на трети страни. Той може да търси и да разглежда уеба, да пише и изпълнява код, да създава документи, да чете и изпраща имейли, да управлява задачи в инструменти като Jira, Slack или Notion и още.

Връзката работи и в обратната посока. AI асистент, който поддържа MCP, като Claude, ChatGPT или Cursor, може да използва MCP сървъра на Perplexity, за да извърши уеб търсене и да върне резултати със заглавия, URL адреси и откъси, или да възложи на Computer многостъпкова задача за изпълнение.

ЧЗВ

AI агентите и MCP едни и същи ли са?

Не, AI агентите и MCP не са едно и също нещо и всеки решава различни проблеми. AI агентите са софтуерни инструменти, които автономно изпълняват задачите на потребителите, докато MCP е стандартизиран начин AI инструментите да достъпват други приложения.

AI агентите и MCP често работят заедно. Един AI агент може да използва MCP, за да достъпи данни от друго софтуерно приложение, за да реализира възложената цел.

Каква е разликата между MCP и уменията на агента?

MCP (Model Context Protocol) свързва AI инструмент с външни приложения и данни, докато уменията на агента са многократно използваеми инструкции, скриптове и ресурси, които учат AI агента как да изпълнява специализирана задача и задават предпазните огради.

MCP същото ли е като API?

Не, MCP и API не са едно и също нещо. API позволява на една част от софтуера да извиква друга чрез правила, които разработчикът изгражда предварително, докато MCP позволява на AI агентите да виждат какви възможности са налични и да решават кои от тях да извикат, без разработчик да кодира връзката предварително.

При това MCP сървърите често използват API, за да се свързват с инструменти.

По какво се различава MCP от A2A?

MCP (Model Context Protocol) свързва AI агент с инструменти и данни, докато A2A (Agent2Agent) свързва AI агенти. Един екип може да използва и двете, като MCP управлява интеграцията с инструменти, а A2A управлява сътрудничеството между агентите.

По какво се различава MCP от RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) е система, която AI инструментите използват, за да обосновават отговорите си в надеждна информация от външен източник на знание, докато MCP е стандарт за свързване на AI приложения с външни данни и инструменти. Така RAG може да използва MCP, за да достъпва своята база знания.

Можете ли да използвате MCP, без да сте разработчик?

Да, можете да използвате MCP, без да пишете код, като свържете AI инструмент, съвместим с MCP, с услуга, която вече го поддържа. Например потребителите на Perplexity могат да използват MCP, за да се свържат с популярни приложения като Gmail, ClickUp или Figma.