Prompt、Agent、MCP是什么？请解释一下？

【BibiGPT】AI 一键总结：10分钟讲清楚 Prompt, Agent, MCP 是什么 摘要 这段视频深入浅出地讲解了AI领域中Prompt、Agent、MCP等关键概念。从最初的User Prompt和System Prompt，到能够自主完成任务的AI Agent，再到规范Agent与Tool之间交互的MCP协议，视频清晰地梳理了AI自动化协作体系的各个组成部分及其相互关系。作者用生动的例子和通俗易懂的语言，帮助观众理解这些复杂的技术概念，并表达了拥抱AI时代变革的积极态度。 亮点 💬 Prompt (提示词): Prompt分为User Prompt和System Prompt，User Prompt是用户提出的问题或需求，而System Prompt则用于设定AI的角色、性格和背景等，两者共同影响AI的回复。 #PromptEngineering #AI对话 🤖 Agent (智能体): AI Agent是一种负责在AI模型、工具和最终用户之间传递信息的程序，它能够根据用户的请求调用不同的工具来完成任务，实现AI的自动化。 #AIAgent #自动化 ⚙️ Function Calling (函数调用): Function Calling是一种标准化的工具描述方式，它使用JSON对象来定义工具的名称、功能和参数，使得AI模型能够更准确地调用工具，减少出错的可能性。 #FunctionCalling #API 🤝 MCP (消息通信协议): MCP是一种专门用于规范Agent和Tool服务之间交互的通信协议，它定义了Agent如何调用Tool服务，以及Tool服务需要提供哪些接口，从而实现Agent和Tool之间的解耦和复用。 #MCP #通信协议 🌐 AI自动化协作体系: Prompt、Agent、Function Calling和MCP等概念不是彼此取代的关系，而是像齿轮一样，共同构成了AI自动化协作的完整体系，推动AI技术的进步和应用。 #AI协作 #技术体系 AI #Agent #Prompt #MCP #FunctionCalling 思考 MCP协议的具体实现方式有哪些？如何选择适合自己项目的MCP实现方案？ Function Calling在不同的大模型API之间存在差异，如何设计一个跨模型通用的AI Agent？ 视频章节总结 00:00 - 介绍 这段视频旨在用简单易懂的语言解释AI领域中Agent（智能体）、MCP、Prompt以及Function Coding这几个关键概念，帮助观众理解这些名词的含义和它们之间的联系。 00:35 - User Prompt 2023年GPT刚发布时，AI主要表现为聊天框形式，用户通过输入提示词（user prompt）与AI模型交互，模型生成回复。 提示词通常是用户的问题或想表达的内容。 就像人与人聊天一样，即使是相同的问题，不同的人也会根据自身经验给出不同的答案。 01:05 - System Prompt 这段文字主要讲述了为AI聊天机器人添加人设以使其对话更自然的方法。最初的方法是将人设信息与用户输入打包成一个prompt，但这种方式显得不够自然。因此，人们将人设信息单独提取出来，放入system prompt（系统提示词）中。System prompt用于描述AI的角色、性格、背景等，每次用户输入时，系统会自动将system prompt与用户输入一同发送给AI模型。网页端的聊天机器人通常预设system prompt，但也允许用户通过设置（如ChatGPT的customize ChatGPT功能）添加个人偏好，这些偏好会成为system prompt的一部分。 02:48 - AI Agent / Tool Auto GPT 尝试让 AI 自主完成任务。它通过注册用户提供的工具函数，生成包含工具描述的 system prompt，发送给 AI 模型。AI 模型根据 prompt 返回调用工具的消息，Auto GPT 解析并执行，并将结果反馈给 AI，循环往复直至任务完成。这种负责模型、工具和用户之间沟通的程序被称为 AI agent，提供的工具函数则被称为 agent 的 tool。但由于 AI 模型是概率模型，可能返回格式错误的内容。 04:41 - Function Calling 为了解决AI Agent因格式错误而重试的问题，大模型厂商推出了Function Calling功能。Function Calling通过标准化工具描述和AI回复格式，使AI模型更容易理解调用场景，并允许服务器端自动检测和重试错误回复。