文章目錄

• 一、大模型（Language Models）
• 二、智能體（Agent)
• 三、模型上下文協議, MCP (Model Context Protocol)

一、大模型（Language Models）

大模型（Language Models）是指具備了強大的語言理解、生成和推理能力的深度學習模型。 比如GPT-4、Claude、DeepSeek-V3.1-Terminus、Qwen-3-Maxd、Doubao-Seed-1.6等等

大部分模型基於Transformer架構，

大模型可以按照不同的標準分類，比如按照參數量、技術架構、功能特性分類等。
我們常説的多模態模型，是指同一個模型能同時處理文本、圖像、音頻、視頻等數據。(可能是以後發展的主流)，
我們常説的通用大模型(General-Purpose Large Models)，是指具備了強大的語言理解、生成和推理能力的模型，能夠處理各種語言任務，主要專注於文本模態的處理。
我們常説的LLM（Large Language Model），是指專門設計用於理解和生成人類語言。

大模型可以用來內容生成（文本創作 ：文章、故事、詩歌）、代碼編寫（程序開發、調試、優化）、翻譯服務（多語言實時翻譯）、知識推理（問答系統、數據分析）

二、智能體（Agent)

智能體（Agent)，代表了人工智能從"被動響應"到"主動行動"的重大進化。能夠自主決策，理解任務意圖，擁有長期記憶，存儲交互歷史和用户偏好，可獨立完成全流程任務，無需持續干預。

智能體很重要的特點是：隨用户使用時間增長，服務越精準貼合用户需求，更加智能。

智能體通常採用"大模型 + 插件" 架構。大模型負責理解、推理和規劃任務，記憶系統存儲對話歷史和上下文信息，工具集負責API接口和應用程序的調用能力，執行引擎來協調各模塊工作。

三、模型上下文協議, MCP (Model Context Protocol)

MCP是統一模型（LM）與外部數據源和工具之間的通信協議，定義了一套規範輸入，輸出參數。工具集在負責API接口和應用程序的調用時，就需要遵循MCP協議。

協議細節：MCP (Model Context Protocol) 模型上下文協議