今天用一张图拆解AI圈最火的三个技术，帮你搞懂它们到底是干嘛的、怎么选！1️⃣ MCP：让大模型“会用工具”的标准化协议MCP（Model Context Protocol）就像是大模型的万能工具接口，解决了LLM调用外部工具时的兼容性问题。它通过MCP Client/Server架构，让Claude、IDE、AI工具等客户端，能标准化调用Web API、数据库、文件系统等资源。比如在IDE里，AI可以直接读写代码、调用GitHub API、查询数据库，不用再写一堆适配代码。2️⃣ RAG：给大模型“装个外挂知识库”RAG（Retrieval-Augmented Generation）是目前落地最广的技术，核心是让大模型用外部知识回答问题，避免胡说八道。它的工作流程很清晰：用户先提出问题，检索器会从知识库（比如PDF、向量库、代码库）里找到相关文档，再把文档和问题一起喂给LLM，最后生成精准回答。这种方式的优势很明显，不用重新训练模型，就能更新知识，还能溯源回答来源，特别适合企业客服、文档问答等场景3️⃣ AI Agents：能自主决策的“AI员工”AI Agents是最有想象力的方向，核心是让大模型像人一样思考、规划、执行任务。它具备三大核心能力：自主推理，能拆解复杂任务，比如“帮我做一份市场报告”；工具调用，能自动查资料、写代码、发API；反馈迭代，会根据环境反馈调整行动，形成“思考-行动-观察”的循环。💡 三者怎么选？我的实战经验在做海外SaaS项目时，我用RAG做了产品文档问答，用户能快速查到功能说明；用MCP让AI直接在IDE里生成API文档，省去了手动编写的时间；现在正尝试用AI Agents自动生成用户故事和测试用例，效率直接翻倍。🌟 未来趋势我认为，RAG会成为AI应用的“标配底座”，所有需要知识的场景都离不开它；MCP会让大模型的工具生态更繁荣，就像现在的App Store一样；而AI Agents会从“辅助工具”变成“核心生产力”，但靠谱的落地还需要2-3年的时间。
MCP vs RAG vs AI Agents，看完秒懂！
MCP vs RAG vs AI Agents，看完秒懂！
今天用一张图拆解AI圈最火的三个技术，帮你搞懂它们到底是干嘛的、怎么选！1️⃣ MCP：让大模型“会用工具”的标准化协议MCP（Model Context Protocol）就像是大模型的万能工具接口，解决了LLM调用外部工具时的兼容性问题。它通过MCP Client/Server架构，让Claude、IDE、AI工具等客户端，能标准化调用Web API、数据库、文件系统等资源。比如在IDE里，AI可以直接读写代码、调用GitHub API、查询数据库，不用再写一堆适配代码。2️⃣ RAG：给大模型“装个外挂知识库”RAG（Retrieval-Augmented Generation）是目前落地最广的技术，核心是让大模型用外部知识回答问题，避免胡说八道。它的工作流程很清晰：用户先提出问题，检索器会从知识库（比如PDF、向量库、代码库）里找到相关文档，再把文档和问题一起喂给LLM，最后生成精准回答。这种方式的优势很明显，不用重新训练模型，就能更新知识，还能溯源回答来源，特别适合企业客服、文档问答等场景3️⃣ AI Agents：能自主决策的“AI员工”AI Agents是最有想象力的方向，核心是让大模型像人一样思考、规划、执行任务。它具备三大核心能力：自主推理，能拆解复杂任务，比如“帮我做一份市场报告”；工具调用，能自动查资料、写代码、发API；反馈迭代，会根据环境反馈调整行动，形成“思考-行动-观察”的循环。💡 三者怎么选？我的实战经验在做海外SaaS项目时，我用RAG做了产品文档问答，用户能快速查到功能说明；用MCP让AI直接在IDE里生成API文档，省去了手动编写的时间；现在正尝试用AI Agents自动生成用户故事和测试用例，效率直接翻倍。🌟 未来趋势我认为，RAG会成为AI应用的“标配底座”，所有需要知识的场景都离不开它；MCP会让大模型的工具生态更繁荣，就像现在的App Store一样；而AI Agents会从“辅助工具”变成“核心生产力”，但靠谱的落地还需要2-3年的时间。
今天用一张图拆解AI圈最火的三个技术，帮你搞懂它们到底是干嘛的、怎么选！1️⃣ MCP：让大模型“会用工具”的标准化协议MCP（Model Context Protocol）就像是大模型的万能工具接口，解决了LLM调用外部工具时的兼容性问题。它通过MCP Client/Server架构，让Claude、IDE、AI工具等客户端，能标准化调用Web API、数据库、文件系统等资源。比如在IDE里，AI可以直接读写代码、调用GitHub API、查询数据库，不用再写一堆适配代码。2️⃣ RAG：给大模型“装个外挂知识库”RAG（Retrieval-Augmented Generation）是目前落地最广的技术，核心是让大模型用外部知识回答问题，避免胡说八道。它的工作流程很清晰：用户先提出问题，检索器会从知识库（比如PDF、向量库、代码库）里找到相关文档，再把文档和问题一起喂给LLM，最后生成精准回答。这种方式的优势很明显，不用重新训练模型，就能更新知识，还能溯源回答来源，特别适合企业客服、文档问答等场景3️⃣ AI Agents：能自主决策的“AI员工”AI Agents是最有想象力的方向，核心是让大模型像人一样思考、规划、执行任务。它具备三大核心能力：自主推理，能拆解复杂任务，比如“帮我做一份市场报告”；工具调用，能自动查资料、写代码、发API；反馈迭代，会根据环境反馈调整行动，形成“思考-行动-观察”的循环。💡 三者怎么选？我的实战经验在做海外SaaS项目时，我用RAG做了产品文档问答，用户能快速查到功能说明；用MCP让AI直接在IDE里生成API文档，省去了手动编写的时间；现在正尝试用AI Agents自动生成用户故事和测试用例，效率直接翻倍。🌟 未来趋势我认为，RAG会成为AI应用的“标配底座”，所有需要知识的场景都离不开它；MCP会让大模型的工具生态更繁荣，就像现在的App Store一样；而AI Agents会从“辅助工具”变成“核心生产力”，但靠谱的落地还需要2-3年的时间。