程序员必学！大模型五大核心技术(MCP/Agent/RAG/RPA/A2A)全解析（收藏版）

本文详解大模型生态五大核心技术：MCP（连接外部世界的接口）、Agent（智能执行体）、RAG（检索增强生成，解决幻觉问题）、RPA（自动化执行者）和A2A（智能体间协作协议）。这些技术共同构建了更智能、高效的AI应用体系，推动AI向"能理解、会思考、可行动"的通用人工智能迈进。文末提供系统学习资源，帮助读者从零入门到实战掌握大模型技术。

AI绘画哇哒哒

609人浏览 · 2025-09-27 09:45:00

AI绘画哇哒哒 · 2025-09-27 09:45:00 发布

引言

今天还会讲解大模型相关的产品及协议，分别是MCP、Agent、RAG、RPA、A2A。这些都是企业落地的方向，也都是应用层发力的方向。

我们一起学习，技术相关的名词肯定没有娱乐新闻有趣，希望我们耐下性子，一起进步！时间不会辜负每个认真学习的人。

在人工智能飞速发展的今天，大模型（Large Language Models, LLMs）无疑是科技领域最耀眼的明星。它们以惊人的语言理解和生成能力，正在深刻改变着我们的工作和生活。然而，大模型并非孤立存在，为了让它们更好地服务于实际应用，一系列围绕大模型的新技术和新范式应运而生。今天，我们就来聊聊大模型生态中几个关键的“黑科技”：MCP、Agent、RAG、RPA和A2A，看看它们究竟是什么，又将如何共同塑造AI的未来。

一、MCP：大模型的“USB-C接口”

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是由Anthropic公司提出并开源的一种开放标准协议。你可以把它想象成AI应用的“USB-C接口”，旨在解决大模型与外部世界（如数据源、工具、应用程序等）之间的连接和交互问题。

为什么需要MCP？

传统上，大模型的能力主要受限于其训练数据。它们缺乏实时获取外部信息、调用外部工具或与特定业务系统交互的能力。这导致大模型在实际应用中面临“数据孤岛”和“能力边界”的挑战。MCP的出现，正是为了打破这些限制，让大模型能够：

安全地访问和操作本地及远程数据： 无论是企业内部的数据库、文档系统，还是云端的各种服务，MCP都能提供标准化的接口，让大模型安全、灵活地获取所需信息。
无缝集成外部工具： 大模型本身不具备执行特定任务的能力（例如发送邮件、查询天气、操作软件）。MCP允许大模型通过调用外部工具来扩展其功能，使其能够执行更复杂的任务。
提供实时上下文信息： 大模型在处理任务时，往往需要最新的、与当前情境相关的上下文信息。MCP能够将这些信息以标准化的方式提供给大模型，从而提高其回答的准确性和相关性。

MCP的工作原理：

MCP采用客户端-主机-服务器架构。客户端负责将大模型的请求发送给MCP服务器，服务器再将请求转发给相应的外部资源（数据源或工具）。这种架构不仅使用户能够在应用程序中集成AI功能，还保持了明确的安全边界和隔离关注点。

MCP架构示意图：

请求/数据标准化请求转发请求返回数据/结果返回数据/结果返回数据/结果LLM应用MCP客户端MCP服务器外部数据源/工具

总结： MCP为大模型与外部世界的交互提供了一个统一、标准化的桥梁，极大地扩展了大模型的应用边界，使其能够更好地融入到各种复杂的业务场景中。

二、Agent：让大模型拥有“手脚”和“大脑”

AI Agent（人工智能代理/智能体） 是一种构建于大型语言模型（LLM）之上的智能实体。如果说大模型是AI的“大脑”，那么AI Agent就是让这个大脑拥有“手脚”和“记忆”，能够感知环境、进行决策、规划行动并执行任务的“智能个体”。

AI Agent的核心能力：

与传统的基于Prompt（提示词）与大模型进行“输入-输出”的交互方式不同，AI Agent赋予了大模型更强的自主性和任务执行能力，主要体现在：

感知环境： 能够通过各种传感器（虚拟或物理）获取环境信息，理解当前情境。
自主规划： 能够将复杂任务分解为一系列可执行的子任务，并制定详细的执行计划。
决策制定： 能够根据环境变化和任务目标，自主做出决策。
记忆能力： 能够存储和检索历史信息，从过去的经验中学习和优化。
工具使用： 能够调用外部工具（如API、软件应用等）来扩展自身能力，执行特定操作。
执行动作： 能够将决策转化为实际行动，并对行动结果进行反馈和调整。

AI Agent工作流程示意图：

环境感知大模型/决策模块规划模块记忆模块工具调用模块行动执行

AI Agent的应用场景：

• 智能客服： 自动理解用户意图，调用知识库和业务系统解决问题，甚至主动发起沟通。
• 自动化办公： 自动处理邮件、生成报告、管理日程等。
• 软件开发： 辅助代码编写、调试、测试，甚至自主完成小型项目的开发。
• 科学研究： 辅助文献检索、实验设计、数据分析等。
总结： AI Agent的出现，使得大模型从一个被动的“知识库”转变为一个主动的“执行者”，极大地拓展了AI的应用边界，是实现通用人工智能（AGI）的重要方向。

三、RAG：让大模型“博学多才”且“言之有据”

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种优化大型语言模型输出的技术，旨在解决大模型“幻觉”（即生成不准确或虚假信息）和知识滞后性的问题。它通过在生成响应之前，从外部权威知识库中检索相关信息，并将这些信息作为上下文提供给大模型，从而使大模型能够生成更准确、更可靠、更具时效性的回答。

RAG的工作原理：

RAG的核心理念是“检索+生成”，其过程通常包括以下几个步骤：

1.用户提问：用户向大模型提出问题或指令。
2. 信息检索： RAG系统首先分析用户问题，并从一个或多个外部知识库（如企业内部文档、数据库、网页、维基百科等）中检索与问题最相关的文档或片段。
3. 上下文增强： 检索到的相关信息被添加到原始的用户问题中，形成一个“增强型提示”（Augmented Prompt）。
4. 大模型生成： 大模型接收到这个增强型提示后，结合自身已有的知识和检索到的外部信息，生成最终的回答。

RAG工作流程示意图：

相关信息生成回答用户提问检索模块外部知识库增强提示大语言模型LLM最终回答

RAG的优势：

• 提高准确性： 减少大模型“幻觉”的发生，确保生成内容的真实性和可靠性。
• 增强时效性： 弥补大模型训练数据更新不及时的问题，使其能够回答关于最新事件或特定领域的问题。
• 可追溯性： 由于回答是基于检索到的特定信息生成的，因此可以追溯到信息来源，增加了透明度和可信度。
• 降低成本： 相较于频繁地对大模型进行重新训练以更新知识，RAG是一种更经济高效的知识更新方式。
• 个性化和专业化： 可以针对特定领域或企业内部知识库进行检索，使大模型在特定场景下表现出更高的专业性。

总结： RAG是大模型落地应用的关键技术之一，它让大模型在保持强大生成能力的同时，也能够“言之有据”，极大地提升了其在实际应用中的价值和可靠性。

四、RPA：大模型的“自动化执行者”

RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化） 是一种通过软件机器人模拟人类操作计算机，以自动化执行重复性、规则性、大批量任务的技术。RPA的出现，极大地提高了企业运营效率，降低了人工成本。

RPA与大模型的结合：

传统RPA主要处理结构化数据和基于规则的流程，缺乏对非结构化数据和复杂决策的理解能力。而大模型的出现，为RPA带来了“大脑”，使其能够从“自动化执行者”升级为“智能自动化执行者”。

结合方式：

大模型增强RPA的感知和理解能力： 大模型可以赋予RPA处理自然语言、图像、语音等非结构化数据的能力，例如：

• 智能文档处理： 大模型识别合同、发票中的关键信息，RPA进行数据录入。
• 智能客服： 大模型理解客户意图，RPA自动执行查询、回复等操作。

大模型提升RPA的决策和规划能力： 大模型可以帮助RPA处理更复杂的业务逻辑和异常情况，例如：

• 智能流程优化： 大模型分析RPA执行日志，发现瓶颈并提出优化建议。
• 异常处理： 当RPA遇到无法处理的异常时，大模型可以进行判断并指导RPA采取下一步行动。

RPA作为大模型的“手脚”： 大模型负责“思考”和“决策”，RPA负责将这些决策转化为实际操作，例如：

• 大模型生成营销文案，RPA自动发布到社交媒体平台。
• 大模型分析市场数据，RPA自动生成报告并发送给相关人员。

RPA与大模型结合的流程示意图：

结构化任务非结构化/复杂任务理解/决策/生成异常完成用户/系统触发RPA机器人启动识别任务类型RPA直接执行大模型处理RPA接收大模型指令RPA执行操作任务完成/异常大模型分析异常并指导输出结果

总结： RPA与大模型的结合，实现了“智能”与“自动化”的深度融合，使得自动化能够覆盖更广泛、更复杂的业务场景，是企业数字化转型的重要推动力。

五、A2A：智能体之间的“协同作战”

A2A（Agent to Agent，智能体到智能体） 协议，特指在大模型和AI Agent生态中，不同智能体之间进行通信、协作和信息交换的标准或机制。它旨在打破智能体之间的“信息孤岛”，实现更高级别的自动化和智能化。

为什么需要A2A？

随着AI Agent技术的发展，未来将会有越来越多的智能体被部署到不同的系统和应用中，它们可能由不同的组织开发，运行在不同的平台上。为了让这些智能体能够协同完成复杂任务，彼此之间需要高效、安全、标准化的通信方式。A2A协议正是为了解决这一挑战而生。

A2A与MCP的区别与联系：

• MCP（Model Context Protocol）**更侧重于**大模型与外部数据源和工具的连接，它为大模型提供了获取上下文信息和调用外部能力的“管道”。可以理解为是“大模型”与“外部世界”的接口。
• A2A（Agent to Agent）**则专注于**不同智能体之间的通信和协作。它定义了智能体之间如何相互发现、交换信息、协调行动，共同完成一个更大的目标。可以理解为是“智能体”与“智能体”之间的桥梁。

两者关系： MCP和A2A是互补的。一个智能体可能通过MCP来获取外部数据或调用工具，同时又通过A2A与其他智能体进行协作。在一个完整的“多智能体系统”中，MCP描述每个智能体的能力边界，A2A定义团队间的沟通机制。只有两者结合，AI才真正具备独立协作的能力。

A2A智能体协作示意图：

智能体B智能体A请求任务/数据标准化请求转发请求请求任务/数据标准化请求转发请求A2A通信A2A通信返回数据/结果返回数据/结果返回数据/结果返回数据/结果返回数据/结果返回数据/结果Agent AAgent A的MCP客户端Agent A的MCP服务器外部数据源/工具Agent BAgent B的MCP客户端Agent B的MCP服务器外部数据源/工具

A2A的应用场景：