AI agent vs MCP? Kada koristiti svaki od njih (& kada su vam potrebna oba)

AI agent je softver koji samostalno odlučuje o svojim radnjama i pozivima alata kako bi ostvario određeni cilj, a Model Context Protocol (MCP) je otvoreni standard za način na koji se AI aplikacije povezuju s eksternim alatima i podacima. Dakle, MCP omogućava AI agentima da komuniciraju sa aplikacijama i upituju baze podataka kako bi završili zadatke.

Članak objašnjava šta su agenti i MCP-ovi, po čemu se razlikuju i kako funkcionišu. Takođe ćete saznati kada koristiti svaku opciju i kada koristiti agente i MCP zajedno.

Po čemu se AI agent razlikuje od MCP-a? Ključne razlike.

AI agent je nezavisni akter koji odlučuje šta da uradi kako bi rešio problem, a MCP je veza koju AI alati koriste za pristup podacima i izvršavanje zadataka uz druge aplikacije.

Šta je AI agent i kako funkcioniše?

AI agent je softverski sistem koji samostalno bira najbolji tok delovanja kako bi dovršio zadatak.

Na primer, kada se koristi za istraživanje, AI agent analizira istraživačko pitanje, razlaže ga na potpitanja, dodeljuje svako potagentu koji traži relevantne informacije iz različitih izvora i „izveštava” nazad.

Glavni agent analizira nalaze, prilagođava strategiju istraživanja, upućuje više agenata da popune praznine i objedinjuje izlaz u izveštaj. Vremenom, takođe uči kako da najefikasnije izvršava podzadatke.

AI agent se oslanja na tri komponente:

• Jezgro rezonovanja: LLM koji interpretira ulaze, planira i odlučuje šta da radi
• Integracije alata: Veze sa eksternim sistemima. Na primer, baze podataka ili API-ji koji mu omogućavaju pristup informacijama i izvođenje radnji.
• Memorija: Kratkoročni kontekst sesije i dugoročno sačuvano znanje koji se koriste kroz odeljke

Agenti deluju unutar unapred postavljenih ograničenja (na primer, nemoj koristiti izvore starije od 3 godine ili sekundarne zbirne statistike), ali oni odlučuju kako da dovrše zadatak.

Ova autonomija da izabere kako da ostvari cilj razlikuje AI agente od AI radnih tokova. Ovi drugi prate unapred definisan, deterministički put, što je savršeno za strukturisane, ponavljajuće zadatke koji ne zahtevaju rezonovanje i donošenje odluka.

Šta je MCP i kako funkcioniše?

MCP je skraćenica za Model Context Protocol i predstavlja bezbedan, standardizovan način da se AI aplikacije poput Perplexity povežu sa eksternim alatima i izvorima podataka.

Na primer, moj lični AI asistent koristi MCP da se poveže sa Notion-om, gde čuvam sve informacije o klijentovim projektima, sa Google Calendar-om i sa Clockify-jem, koji koristim za praćenje vremena.

Zahvaljujući tome, zna koje poslove treba da obavim u određenom mesecu i koliko su slični zadaci trajali u prošlosti, pa može da rezerviše dovoljno vremena u mom kalendaru i proceni moju dostupnost za dodatni rad.

MCP je zajednički protokol, pa svaki AI alat može da pristupi bilo kojoj aplikaciji, sve dok oba podržavaju MCP, bez toga da programer kodira prilagođenu vezu, kao što je slučaj sa REST API-jem.

Na tehničkom nivou, MCP se sastoji od tri elementa:

• MCP host: AI aplikacija koja koordinira i upravlja klijentima (npr. Perplexity)
• MCP klijent: „posrednik” unutar hosta koji podržava vezu sa MCP serverom i prosleđuje informacije MCP hostu
• MCP server: Prednja strana za resurs poput baze podataka ili SaaS aplikacije koja MCP klijentu daje pristup njegovim mogućnostima (Notion, Google Calendar, Clockify itd.).

Kada koristiti agenta, MCP ili oba. I kada nijedno.

Izbor između AI agenta i MCP-a svodi se na jedno pitanje: da li vam je potrebna pomoć pri dovršavanju složenog zadatka ili želite da povežete AI alat sa eksternim resursima?

Međutim, ne zahtevaju svi zadaci agentnu AI, a oni koji je zahtevaju često traže i MCP.

Evo nijansiranijeg pregleda kada koristiti svaku opciju, kada ih koristiti zajedno i kada koristiti druge opcije:

• Koristite AI agenta za dovršavanje složenih zadataka kod kojih ne možete predvideti tačne korake i svaki korak zahteva procenu i donošenje odluka.
• Koristite radni tok sa direktnim pozivima alata za dovršavanje rutinskih zadataka sa fiksnim koracima.
• Kao programer, koristite MCP kada želite da vaša aplikacija bude kompatibilna sa postojećim i budućim AI alatima.
• Kao krajnji korisnik, koristite MCP da biste povećali mogućnosti svog AI asistenta povezivanjem sa drugim aplikacijama i resursima.
• Koristite AI agente i MCP zajedno kada želite da rešite složene, jedinstvene zadatke koji zahtevaju autonomiju i pristup alatima i izvorima podataka trećih strana.

Uvećaj

Kako AI agenti i MCP rade zajedno?

AI agent odlučuje šta da uradi, a MCP prenosi svaki zahtev do uključenih aplikacija.

Zamislite da ste vlasnik male onlajn prodavnice i želite da saznate zašto je prodaja pala prošlog meseca, pa zamolite svog AI asistenta da to istraži. AI asistent raspoređuje agenta koji koristi MCP da pribavi potrebne informacije:

1. Agent: Asistent odlučuje da uporedi prodaju iz prošlog meseca sa mesecom pre toga.
2. MCP: Traži od platforme za e-trgovinu prodaju po proizvodima za oba meseca.
3. Agent: Vidí da jedan proizvod odgovara za većinu pada, pa odlučuje da proveri zalihe i oglase za taj proizvod.
4. MCP: Traži od platforme prodavnice nivoe zaliha za proizvod i od platforme za oglase učinak oglasa.
5. Agent: Zalihe su bile normalne, ali oglasi su prestali da se prikazuju na polovini meseca, pa odlučuje da otkrije zašto.
6. MCP: Traži od platforme za oglase istoriju kampanje i saznaje da je kampanja dostigla mesečni budžetski limit.
7. Agent: Izveštava o verovatnom uzroku, predlaže podizanje limita ili premeštanje budžeta i prepušta odluku vlasniku.

Pošto svaki korak zavisi od nalaza iz prethodnog, ne možete ih unapred predvideti. Agent analizira podatke dobijene preko MCP-a i koristi ih za planiranje narednih akcija.

Rizici i ograničenja za agente i MCP

Povezivanje autonomnih AI agenata sa drugim alatima i aplikacijama preko MCP-a izlaže vas rizicima. Uobičajene brige odnose se na to da AI agenti imaju veći pristup nego što im je potrebno i da treće strane otmu MCP vezu, na primer putem indirektne injekcije prompta ili prekomerne autonomije.

U većini slučajeva, rešenje je ručno kontrolisati informacije kojima agent može da pristupi, pratiti njegovu aktivnost i koristiti samo konektore iz pouzdanih izvora.

Koristite Perplexity agente i MCP

Perplexity koristi agente i MCP u oba smera. Njeni agenti, kao što je Computer, koriste MCP za povezivanje sa spoljašnjim aplikacijama, a drugi AI asistenti mogu da se povežu sa Perplexityjem preko MCP-a kako bi pokretali svoja istraživanja.

Perplexity Computer je AI agent opšte namene koji koristi MCP za povezivanje sa uslugama trećih strana. Može da pretražuje i pregleda veb, piše i izvršava kod, pravi dokumente, čita i šalje imejl, upravlja zadacima u alatima kao što su Jira, Slack ili Notion, i još mnogo toga.

Veza takođe funkcioniše i u drugom smeru. AI asistent koji podržava MCP, kao što su Claude, ChatGPT ili Cursor, može da koristi Perplexityjev MCP server da pokrene veb pretragu i dobije rezultate sa naslovima, URL adresama i isecima, ili da dodeli Computer-u višekoračni zadatak za izvršenje.

Često postavljana pitanja

Da li su AI agenti i MCP isto?

Ne, AI agenti i MCP nisu isto i svaki rešava različite probleme. AI agenti su softverski alati koji autonomno dovršavaju korisničke zadatke, dok je MCP standardizovan način da AI alati pristupe drugim aplikacijama.

AI agenti i MCP često rade zajedno. AI agent može da koristi MCP za pristup podacima iz druge softverske aplikacije kako bi ostvario zadati cilj.

Koja je razlika između MCP-a i veština agenta?

MCP (Model Context Protocol) povezuje AI alat sa spoljašnjim aplikacijama i podacima, dok su veštine agenta ponovo upotrebljiva uputstva, skripte i resursi koji uče AI agenta kako da obavi specijalizovani zadatak i postave ograničenja.

Da li je MCP isto što i API?

Ne, MCP i API nisu isto. API omogućava jednom delu softvera da pozove drugi koristeći pravila koja programer unapred napravi, dok MCP omogućava AI agentima da vide koje su mogućnosti dostupne i odluče koje će pozvati bez toga da programer unapred kodira vezu.

Međutim, MCP serveri često koriste API-je za povezivanje sa alatima.

Po čemu se MCP razlikuje od A2A?

MCP (Model Context Protocol) povezuje AI agenta sa alatima i podacima, dok A2A (Agent2Agent) povezuje AI agente. Tim može da koristi oba, pri čemu MCP upravlja integracijom alata, a A2A saradnjom između agenata.

Po čemu se MCP razlikuje od RAG-a?

RAG (retrieval-augmented generation) je sistem koji AI alati koriste da bi zasnovali odgovore na pouzdanim informacijama iz spoljašnjeg izvora znanja, dok je MCP standard za povezivanje AI aplikacija sa spoljašnjim podacima i alatima. Dakle, RAG može da koristi MCP za pristup svojoj bazi znanja.

Možete li koristiti MCP bez toga da budete programer?

Da, MCP možete koristiti bez pisanja ikakvog koda tako što ćete povezati AI alat kompatibilan sa MCP-om sa uslugom koja ga već podržava. Na primer, korisnici Perplexityja mogu da koriste MCP za povezivanje sa popularnim aplikacijama kao što su Gmail, ClickUp ili Figma.