Agent AI vs MCP? Când să-l folosești pe fiecare (& când ai nevoie de ambele)

Un agent AI este un software care decide singur ce acțiuni și ce apeluri de instrumente să facă pentru a atinge un obiectiv specific, iar Model Context Protocol (MCP) este un standard deschis pentru modul în care aplicațiile AI se conectează la instrumente și date externe. Așadar, MCP le permite agenților AI să interacționeze cu aplicații și să interogheze baze de date pentru a finaliza sarcini.

Articolul explică ce sunt agenții și MCP-urile, cum diferă și cum funcționează. Vei afla, de asemenea, când să le folosești pe fiecare și când să folosești agenții și MCP-urile împreună.

Cum diferă un agent AI de un MCP? Diferențe cheie.

Un agent AI este actorul independent care decide ce să facă pentru a rezolva o problemă, iar un MCP este conexiunea pe care instrumentele AI o folosesc pentru a accesa date și a efectua sarcini cu alte aplicații.

Ce este un agent AI și cum funcționează?

Un agent AI este un sistem software care alege independent cea mai bună cale de acțiune pentru a finaliza o sarcină.

De exemplu, atunci când este folosit pentru cercetare, agentul AI analizează întrebarea de cercetare, o împarte în subîntrebări, deleagă fiecare subîntrebări unui subagent care caută informații relevante în diferite surse și apoi „raportează” înapoi.

Agentul principal analizează concluziile, ajustează strategia de cercetare, trimite mai mulți agenți pentru a acoperi lacunele și compilează rezultatul într-un raport. În timp, învață și cum să ducă la îndeplinire cele mai eficient subtările.

Agentul AI se bazează pe trei componente:

• Nucleul de raționament: LLM-ul care interpretează intrările, planifică și decide ce să facă
• Integrări de instrumente: Conexiuni cu sisteme externe. De exemplu, baze de date sau API-uri care îi permit să acceseze informații și să execute acțiuni.
• Memorie: contextul de sesiune pe termen scurt și cunoștințele stocate pe termen lung folosite în toate secțiunile

Agenții funcționează în limitele unor balustrade prestabilite (de exemplu, să nu folosească surse mai vechi de 3 ani sau sinteze de statistici secundare), dar ei decid cum să finalizeze sarcina.

Această autonomie de a alege cum să atingă un obiectiv deosebește agenții AI de fluxurile de lucru AI. Acestea din urmă urmează o cale predefinită, deterministă, ceea ce este perfect pentru sarcini structurate, repetitive, care nu necesită raționament și luare de decizii.

Ce este un MCP și cum funcționează?

MCP vine de la Model Context Protocol și este o modalitate sigură și standardizată prin care aplicații AI precum Perplexity se conectează la instrumente și surse de date externe.

De exemplu, asistentul meu AI personal folosește MCP pentru a se conecta la Notion, unde stochez toate informațiile despre proiectele clienților, la Google Calendar și la Clockify, pe care îl folosesc pentru urmărirea timpului.

Datorită acestui lucru, știe ce muncă trebuie să fac într-o anumită lună și cât timp au durat în trecut sarcini similare, astfel încât poate rezerva suficient timp în calendarul meu și îmi poate evalua disponibilitatea pentru muncă suplimentară.

MCP este un protocol comun, așa că orice instrument AI poate accesa orice aplicație atâta timp cât ambele sunt compatibile cu MCP, fără ca un dezvoltator să scrie o conexiune personalizată, așa cum se întâmplă în cazul unui API REST.

La nivel tehnic, MCP constă din trei elemente:

• Gazda MCP: Aplicația AI care coordonează și gestionează clienții (de ex., Perplexity)
• Clientul MCP: Un „broker” din interiorul gazdei care susține o conexiune la serverul MCP și transmite informații către gazda MCP
• Serverul MCP: Interfața către o resursă precum o bază de date sau o aplicație SaaS care oferă clientului MCP acces la capacitățile sale (Notion, Google Calendar, Clockify etc.).

Când să folosești un agent, MCP sau ambele. Și când niciunul.

Alegerea dintre un agent AI și un MCP se reduce la o singură întrebare: ai nevoie de ajutor pentru a finaliza o sarcină complexă sau vrei să conectezi un instrument AI la resurse externe?

Totuși, nu toate sarcinile au nevoie de AI agentic, iar cele care au nevoie necesită adesea și un MCP.

Iată o prezentare mai nuanțată a momentelor în care să folosești fiecare opțiune, când să le folosești împreună și când să folosești alte opțiuni:

• Folosește un agent AI pentru a finaliza sarcini complexe în care nu poți prevedea pașii exacți și fiecare pas necesită judecată și luare de decizii.
• Folosește un flux de lucru cu apeluri directe la instrumente pentru a finaliza sarcini de rutină cu pași fixați.
• Ca dezvoltator, folosește MCP atunci când vrei ca aplicația ta să fie compatibilă cu instrumentele AI existente și viitoare.
• Ca utilizator final, folosește MCP pentru a crește capabilitățile asistentului tău AI conectându-l la alte aplicații și resurse.
• Folosește agenții AI și MCP împreună atunci când vrei să rezolvi sarcini complexe, unice, care necesită autonomie și acces la instrumente și surse de date terțe.

Extinde

Cum lucrează împreună agenții AI și MCP?

Agentul AI decide ce să facă, iar MCP transportă fiecare cerere către aplicațiile implicate.

Imaginează-ți că ești proprietarul unui mic magazin online și vrei să afli de ce vânzările ți-au scăzut luna trecută, așa că îi ceri asistentului tău AI să investigheze. Asistentul AI implementează un agent care folosește MCP pentru a obține informațiile necesare:

1. Agent: Asistentul decide să compare vânzările de luna trecută cu cele din luna anterioară.
2. MCP: Cere platformei de ecommerce vânzările pe produs pentru ambele luni.
3. Agent: Observă că un produs reprezintă cea mai mare parte a scăderii, așa că decide să verifice stocul și reclamele produsului.
4. MCP: Cere platformei magazinului nivelurile de stoc ale produsului și platformei de reclame performanța reclamelor sale.
5. Agent: Stocul era normal, dar reclamele s-au oprit la jumătatea lunii, așa că decide să afle de ce.
6. MCP: Cere platformei de reclame istoricul campaniei și află că aceasta a atins limita lunară de buget.
7. Agent: Raportează cauza probabilă, sugerează creșterea limitei sau mutarea bugetului și lasă decizia la latitudinea proprietarului.

Cum fiecare pas depinde de concluziile precedentului, nu le poți prevedea dinainte. Agentul analizează datele obținute prin MCP și le folosește pentru a planifica acțiunile următoare.

Riscuri și balustrade pentru agenți și MCP

Conectarea agenților AI autonomi la alte instrumente și aplicații prin MCP te expune unor riscuri. Principalele preocupări se referă la faptul că agenții AI au acces mai mare decât au nevoie și că terți deturnează conexiunea MCP, de exemplu, prin injectare indirectă de prompturi sau agenție excesivă.

În cele mai multe cazuri, soluția este să controlezi manual informațiile la care agentul poate avea acces, să îi monitorizezi activitatea și să folosești doar conectori din surse de încredere.

Folosește agenții și MCP de la Perplexity

Perplexity folosește agenți și MCP în ambele direcții. Agenții săi, precum Computer, folosesc MCP pentru a se conecta la aplicații externe, iar alți asistenți AI se pot conecta la Perplexity prin MCP pentru a-și alimenta cercetarea.

Perplexity Computer este un agent AI de uz general care folosește MCP pentru a se conecta la servicii terțe. Poate căuta și naviga pe web, scrie și rula cod, crea documente, citi și trimite e-mailuri, gestiona sarcini în instrumente precum Jira, Slack sau Notion și multe altele.

Conexiunea funcționează și invers. Un asistent AI care suportă MCP, precum Claude, ChatGPT sau Cursor, poate folosi serverul MCP al Perplexity pentru a efectua o căutare web și a primi rezultatele cu titluri, URL-uri și fragmente, sau poate atribui lui Computer o sarcină în mai mulți pași de finalizat.

Întrebări frecvente

Sunt agenții AI și MCP la fel?

Nu, agenții AI și MCP nu sunt la fel și fiecare rezolvă probleme diferite. Agenții AI sunt instrumente software care finalizează autonom sarcinile utilizatorilor, în timp ce MCP este o modalitate standardizată prin care instrumentele AI accesează alte aplicații.

Agenții AI și MCP lucrează adesea împreună. Un agent AI poate folosi MCP pentru a accesa date dintr-o altă aplicație software pentru a realiza obiectivul atribuit.

Care este diferența dintre MCP și skill-urile agentului?

MCP (Model Context Protocol) conectează un instrument AI la aplicații și date externe, în timp ce skill-urile agentului sunt instrucțiuni, scripturi și resurse reutilizabile care învață un agent AI cum să facă o sarcină specializată și stabilesc balustradele.

MCP este la fel ca API-ul?

Nu, MCP și API-ul nu sunt la fel. API-ul permite unui program software să apeleze altul folosind reguli pe care un dezvoltator le creează dinainte, în timp ce MCP le permite agenților AI să vadă ce capabilități sunt disponibile și să decidă pe care să le apeleze fără ca un dezvoltator să scrie conexiunea dinainte.

Totuși, serverele MCP folosesc adesea API-uri pentru a se conecta la instrumente.

Cum diferă MCP de A2A?

MCP (Model Context Protocol) conectează un agent AI la instrumente și date, în timp ce A2A (Agent2Agent) conectează agenții AI. O echipă le poate folosi pe ambele, MCP gestionând integrarea instrumentelor și A2A colaborarea între agenți.

Cum diferă MCP de RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) este un sistem pe care instrumentele AI îl folosesc pentru a fundamenta răspunsurile în informații de încredere dintr-o sursă de cunoștințe externă, în timp ce MCP este un standard pentru conectarea aplicațiilor AI la date și instrumente externe. Așadar, un RAG poate folosi MCP pentru a-și accesa baza de cunoștințe.

Poți folosi MCP fără să fii dezvoltator?

Da, poți folosi MCP fără să scrii cod, conectând un instrument AI compatibil cu MCP la un serviciu care îl suportă deja. De exemplu, utilizatorii Perplexity pot folosi MCP pentru a se conecta la aplicații populare precum Gmail, ClickUp sau Figma.