Page 1: 第1页 欢迎。今天我们探讨一个深刻的转变：人工智能如何从一个只会“说”的实体，演化为一个能够“做”的实体。这好比一个理论学者与一个实践工程师的区别。我们将剖析促成这一飞跃的三项核心协议：MCP、Function Calling与A2A。它们共同构成了AI Agent行动能力的基石。 Page 2: 第2页 首先，我们必须明确AI Agent的本质。它并非简单的自动化脚本，而是拥有自主性的智能系统。请想象一下，如果大模型是提供战略决策的“大脑”，那么Agent就是执行这些决策的“身体”。没有身体，大脑的智慧便无处施展；反之，没有大脑，身体则沦为僵化的机械。一个完整的Agent，正是通过其感知、行动与记忆能力，赋予了“大脑”与现实世界交互的实体。 Page 3: 第3页 MCP协议，其本质可以理解为一种“外交语言”。它让Agent这位“外交官”能够与来自不同“国家”的外部工具进行标准化的沟通。整个过程逻辑严谨：首先通过“握手”建立连接并确认彼此身份；然后通过“交换名片”了解对方能做什么；最后在需要时，精确地“委托任务”。这种标准化的交互，是Agent高效利用外部能力的前提。 Page 4: 第4页 我们已经知道Agent有“手脚”（工具），但“大脑”是如何指挥它们的呢？答案是Function Calling。这好比我们为一位将军撰写一份详尽的《战役纲要》。我们不仅要明确其任务目标，更要清晰地列出他麾下所有可调用的兵种（工具）及其特长和使用规范。通过这份“纲要”（即Prompt），将军（大模型）便能在战场上审时度势，灵活地调兵遣将，而非依赖僵化的作战计划。 Page 5: 第5页 大模型的每一次交互都是一次独立的“重生”，它没有长期记忆。因此，我们提供给它的“上下文”，就是它本次任务的全部世界。如果说Prompt Engineering是给它一句明确的指令，那么Context Engineering则更像是为它构建一个完整的“世界观”——不仅告诉它该做什么，还为它提供相关的书籍（知识）、工具箱（工具）和过往的经验（记忆）。MCP协议正是在这个环节，扮演了工具箱说明书的角色。 Page 6: 第6页 正如人类社会中，没有任何个体是全知全能的，复杂的工程需要不同领域的专家协作。AI Agent也是如此。当一个任务的复杂度超出了单个Agent的“认知带宽”时，就需要引入多Agent协作。A2A协议，便是一套允许这些专家Agent相互发现、沟通、分配和协作任务的社会准则。它让Agent从一个孤军奋战的“独行侠”，转变为一个高效协作的“专家团队”。 Page 7: 第7页 至此，我们已经完整地剖析了AI Agent行动能力的三大支柱。Function Calling是内在的指挥智慧，MCP是向外延伸的行动接口，而A2A则是社会化的协作网络。这三者相辅相成，共同将大模型的抽象智能，转化为能够改造物理和数字世界的具体力量。这不仅是一次技术的飞跃，更是我们迈向通用人工智能这一宏伟目标的关键一步。感谢各位的共同探讨。