Agent AI vs MCP? Kiedy używać każdego z nich? (i kiedy potrzebujesz obu)

Agent AI to oprogramowanie, które samodzielnie decyduje o swoich działaniach i wywołaniach narzędzi, aby osiągnąć określony cel, a Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard określający, w jaki sposób aplikacje AI łączą się z zewnętrznymi narzędziami i danymi. MCP umożliwia więc agentom AI interakcję z aplikacjami i odpytywanie baz danych w celu wykonywania zadań.

W artykule wyjaśniono, czym są agenty i MCP, czym się różnią oraz jak działają. Dowiesz się też, kiedy używać każdego z nich oraz kiedy korzystać z agentów i MCP razem.

Czym różni się agent AI od MCP? Kluczowe różnice.

Agent AI to niezależny aktor, który decyduje, co zrobić, aby rozwiązać problem, a MCP to połączenie, którego narzędzia AI używają do uzyskiwania dostępu do danych i wykonywania zadań z innymi aplikacjami.

Czym jest agent AI i jak działa?

Agent AI to system oprogramowania, który samodzielnie wybiera najlepszy sposób działania, aby wykonać zadanie.

Na przykład, gdy jest używany do badań, agent AI analizuje pytanie badawcze, dzieli je na pytania szczegółowe, przydziela każde z nich subagentowi, który wyszukuje istotne informacje w różnych źródłach, i „raportuje” z powrotem.

Główny agent analizuje wyniki, dostosowuje strategię badań, wysyła kolejnych agentów, aby uzupełnili luki, i łączy wyniki w raport. Z czasem uczy się też, jak najefektywniej wykonywać podzadania.

Agent AI opiera się na trzech komponentach:

• Rdzeń rozumowania: Model LLM, który interpretuje dane wejściowe, planuje i decyduje, co zrobić
• Integracje narzędzi: Połączenia z systemami zewnętrznymi. Na przykład bazami danych lub interfejsami API, które pozwalają mu uzyskiwać dostęp do informacji i wykonywać działania.
• Pamięć: Kontekst sesji krótkoterminowej i przechowywana długoterminowo wiedza używana w różnych sekcjach

Agenty działają w ramach z góry określonych ograniczeń (na przykład nie korzystają ze źródeł starszych niż 3 lata ani z wtórnych zestawień statystycznych), ale same decydują, jak wykonać zadanie.

Ta autonomia w wyborze sposobu osiągnięcia celu odróżnia agentów AI od przepływów pracy AI. Te drugie podążają wcześniej zdefiniowaną, deterministyczną ścieżką, która doskonale sprawdza się w przypadku ustrukturyzowanych, powtarzalnych zadań niewymagających rozumowania i podejmowania decyzji.

Czym jest MCP i jak działa?

MCP oznacza Model Context Protocol i jest bezpiecznym, ustandaryzowanym sposobem, w jaki aplikacje AI, takie jak Perplexity, łączą się z zewnętrznymi narzędziami i źródłami danych.

Na przykład mój osobisty asystent AI używa MCP, aby połączyć się z Notion, gdzie przechowuję wszystkie informacje o projektach klientów, z moim Google Calendar oraz z Clockify, którego używam do ewidencjonowania czasu.

Dzięki temu wie, jaką pracę muszę wykonać w danym miesiącu i ile czasu zajęły podobne zadania w przeszłości, więc może zarezerwować wystarczająco dużo czasu w moim kalendarzu i ocenić moją dostępność do dodatkowej pracy.

MCP to wspólny protokół, więc każde narzędzie AI może uzyskać dostęp do dowolnej aplikacji, o ile obie strony obsługują MCP, bez konieczności tworzenia przez dewelopera niestandardowego połączenia, jak w przypadku REST API.

Na poziomie technicznym MCP składa się z trzech elementów:

• Host MCP: Aplikacja AI, która koordynuje i zarządza klientami (np. Perplexity)
• Klient MCP: „Pośrednik” wewnątrz hosta, który obsługuje połączenie z serwerem MCP i przekazuje informacje do hosta MCP
• Serwer MCP: Interfejs do zasobu, takiego jak baza danych lub aplikacja SaaS, który daje klientowi MCP dostęp do swoich możliwości (Notion, Google Calendar, Clockify itd.).

Kiedy używać agenta, MCP lub obu. A kiedy żadnego z nich.

Wybór między agentem AI a MCP sprowadza się do jednego pytania: czy potrzebujesz pomocy w wykonaniu złożonego zadania, czy chcesz połączyć narzędzie AI z zasobami zewnętrznymi?

Jednak nie wszystkie zadania wymagają agentowej AI, a te, które jej wymagają, często potrzebują też MCP.

Oto bardziej szczegółowe omówienie, kiedy używać każdego z nich, kiedy używać ich razem i kiedy wybrać inne opcje:

• Użyj agenta AI do realizacji złożonych zadań, w których nie możesz przewidzieć dokładnych kroków, a każdy krok wymaga osądu i podejmowania decyzji.
• Użyj przepływu pracy z bezpośrednimi wywołaniami narzędzi do realizacji rutynowych zadań o stałych krokach.
• Jako deweloper używaj MCP, gdy chcesz, aby twoja aplikacja była zgodna z istniejącymi i przyszłymi narzędziami AI.
• Jako użytkownik końcowy używaj MCP, aby zwiększyć możliwości swojego asystenta AI, łącząc go z innymi aplikacjami i zasobami.
• Używaj agentów AI i MCP razem, gdy chcesz rozwiązywać złożone, unikalne zadania wymagające autonomii i dostępu do zewnętrznych narzędzi oraz źródeł danych.

Powiększ

Jak agenty AI i MCP działają razem?

Agent AI decyduje, co zrobić, a MCP przekazuje każde żądanie do zaangażowanych aplikacji.

Wyobraź sobie, że jesteś właścicielem małego sklepu internetowego i chcesz dowiedzieć się, dlaczego sprzedaż spadła w zeszłym miesiącu, więc prosisz swojego asystenta AI o zbadanie sprawy. Asystent AI uruchamia agenta, który używa MCP, aby uzyskać potrzebne informacje:

1. Agent: Asystent decyduje się porównać sprzedaż z poprzedniego miesiąca z miesiącem wcześniejszym.
2. MCP: Pyta platformę e-commerce o sprzedaż według produktów za oba miesiące.
3. Agent: Widzi, że jeden produkt odpowiada za większość spadku, więc decyduje się sprawdzić stan magazynowy tego produktu i reklamy.
4. MCP: Pyta platformę sklepową o poziomy zapasów tego produktu oraz platformę reklamową o skuteczność reklam.
5. Agent: Stan magazynowy był normalny, ale reklamy przestały się wyświetlać w połowie miesiąca, więc decyduje się ustalić dlaczego.
6. MCP: Pyta platformę reklamową o historię kampanii i dowiaduje się, że kampania osiągnęła miesięczny limit budżetu.
7. Agent: Raportuje prawdopodobną przyczynę, sugeruje podniesienie limitu lub przesunięcie budżetu i pozostawia decyzję właścicielowi.

Ponieważ każdy krok zależy od wyników poprzedniego, nie da się ich przewidzieć z wyprzedzeniem. Agent analizuje dane uzyskane za pośrednictwem MCP i wykorzystuje je do planowania kolejnych działań.

Ryzyka i zabezpieczenia związane z agentami i MCP

Łączenie autonomicznych agentów AI z innymi narzędziami i aplikacjami za pośrednictwem MCP wiąże się z ryzykiem. Najczęstsze obawy dotyczą tego, że agenty AI mają większy dostęp, niż potrzebują, oraz że osoby trzecie przejmą połączenie MCP, na przykład za pomocą pośredniego wstrzyknięcia promptu lub nadmiernej autonomii.

W większości przypadków rozwiązaniem jest ręczne kontrolowanie informacji, do których agent może uzyskać dostęp, monitorowanie jego aktywności i korzystanie wyłącznie z łączników pochodzących z zaufanych źródeł.

Korzystaj z agentów Perplexity i MCP

Perplexity korzysta z agentów i MCP w obu kierunkach. Jego agenty, takie jak Computer, używają MCP do łączenia się z zewnętrznymi aplikacjami, a inne asystenty AI mogą łączyć się z Perplexity za pośrednictwem MCP, aby zasilać swoje badania.

Perplexity Computer to uniwersalny agent AI, który używa MCP do łączenia się z usługami stron trzecich. Może wyszukiwać i przeglądać sieć, pisać i uruchamiać kod, tworzyć dokumenty, czytać i wysyłać e-maile, zarządzać zadaniami w narzędziach takich jak Jira, Slack czy Notion i nie tylko.

Połączenie działa także w drugą stronę. Asystent AI obsługujący MCP, taki jak Claude, ChatGPT lub Cursor, może użyć serwera MCP Perplexity, aby wykonać wyszukiwanie w sieci i otrzymać wyniki z tytułami, adresami URL i fragmentami, albo zlecić Computer wykonanie wieloetapowego zadania.

Najczęściej zadawane pytania

Czy agenty AI i MCP to to samo?

Nie, agenty AI i MCP nie są tym samym i każde z nich rozwiązuje inne problemy. Agenty AI to narzędzia programowe, które autonomicznie wykonują zadania użytkowników, podczas gdy MCP to ustandaryzowany sposób, dzięki któremu narzędzia AI uzyskują dostęp do innych aplikacji.

Agenty AI i MCP często działają razem. Agent AI może używać MCP do uzyskiwania dostępu do danych z innej aplikacji programowej, aby zrealizować przypisany cel.

Jaka jest różnica między MCP a umiejętnościami agenta?

MCP (Model Context Protocol) łączy narzędzie AI z zewnętrznymi aplikacjami i danymi, podczas gdy umiejętności agenta to wielokrotnego użytku instrukcje, skrypty i zasoby, które uczą agenta AI, jak wykonać wyspecjalizowane zadanie i ustanawiają zabezpieczenia.

Czy MCP to to samo co API?

Nie, MCP i API nie są tym samym. API pozwala jednej części oprogramowania wywoływać inną z użyciem reguł, które deweloper tworzy z wyprzedzeniem, podczas gdy MCP pozwala agentom AI zobaczyć, jakie możliwości są dostępne, i zdecydować, których z nich użyć, bez konieczności wcześniejszego kodowania połączenia przez dewelopera.

To powiedziawszy, serwery MCP często używają API do łączenia się z narzędziami.

Czym MCP różni się od A2A?

MCP (Model Context Protocol) łączy agenta AI z narzędziami i danymi, podczas gdy A2A (Agent2Agent) łączy agentów AI. Zespół może korzystać z obu rozwiązań, przy czym MCP obsługuje integrację narzędzi, a A2A współpracę między agentami.

Czym MCP różni się od RAG?

RAG (generowanie wspomagane wyszukiwaniem, retrieval-augmented generation) to system, którego narzędzia AI używają do osadzania odpowiedzi w wiarygodnych informacjach z zewnętrznego źródła wiedzy, podczas gdy MCP to standard łączenia aplikacji AI z zewnętrznymi danymi i narzędziami. RAG może więc używać MCP do uzyskiwania dostępu do swojej bazy wiedzy.

Czy można używać MCP bez bycia deweloperem?

Tak, można używać MCP bez pisania jakiegokolwiek kodu, łącząc zgodne z MCP narzędzie AI z usługą, która już je obsługuje. Na przykład użytkownicy Perplexity mogą używać MCP do łączenia się z popularnymi aplikacjami, takimi jak Gmail, ClickUp lub Figma.