AI领域新概念解析：Manus与MCP
3月初，Manus的火热掀起了一波AI Agent（智能体）概念的关注热潮，紧随其后，国内又开始传播一个名为MCP的新概念。作为技术从业者，我们尝试揭开这些概念背后的含义。
什么是AI Agent？
AI Agent通常被称为“智能体”，它是一种能够自主完成特定任务并具备分解和执行能力的系统。例如，如果用户需要预订厦门的机票，传统方法是手动打开应用查询、筛选和下单。而智能体可以根据用户偏好（如出发机场、到达时间等条件），自动完成筛选和预订流程，让用户只需等待结果即可[1]。
日常生活中的不同需求催生了各种类型的AI Agent，包括行程规划、工作日志整理及市场调研等。Manus提出的“通用智能体”意味着该系统内置了多个能完成单一任务的智能体，并通过一个总控智能体进行任务分析、分解及协调执行。这种机制类似于人类团队中Leader与成员之间的协作模式。
然而，当前AI Agent仍处于初级阶段，存在成功率较低、资源消耗较大等问题，尤其是复杂任务拆解后的执行效率更为低下。因此，实际业务场景中更倾向于将人的经验固化为工作流，利用AI Agent执行简单节点任务以确保系统可靠性[2]。
什么是MCP？
MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic在去年11月提出的一种协议，旨在解决AI应用（如AI Agent）与数据之间通讯的问题。Anthropic希望MCP成为开放标准，使开发者能够不依赖具体大模型完成数据交互。
MCP与AI Agent属于不同层面的概念：前者面向应用开发者提供统一接口以连接所需数据或API，后者则是直接服务最终用户的解决方案。简而言之，MCP可以被类比为AI应用的“USB接口”，方便实现标准化对接。
2025年初，AI领域的各类新技术层出不穷，预示着这一年将是应用爆发的关键时期。对于相关从业者而言，把握住这股春风尤为重要。
