1. AGI（Artificial General Intelligence）
- 定义：通用人工智能，具有人类级别的理解、推理和跨领域学习能力。
- 特点：
- 跨领域适应能力。
- 自主学习、推理和规划。
- 理论上能处理任何认知任务。
- 现状：尚未完全实现，目前的 GPT、Claude 等属于狭义人工智能（ANI）。
类比：一个全能的“虚拟人类”，不仅会写代码，还能做饭、绘画、谈判。
2. MCP（Model Context Protocol）
- 定义：一种开放的通信协议，让 AI 模型、插件、外部系统在同一上下文中协作。
- 作用：
- 提供标准化接口，让模型能访问外部数据和工具。
- 让多个模型互通、共享上下文。
- 方便扩展 AI 能力，而不必改动模型本身。
- 现状：已在 OpenAI、Anthropic 等平台落地。
类比：AI 的“USB 接口”，方便连接各种外设和数据源。
3. AI Agent（智能体）
- 定义：一个能自主执行任务的智能实体，可以基于大模型、规则系统或混合架构实现。
- 特点：
- 有目标和任务规划能力。
- 能调用工具、API、数据库等外部资源。
- 可持续运行，根据环境反馈调整行动。
- 例子：
- 自动化调研助手：抓取数据 → 分析 → 输出报告。
- 电商智能客服：理解顾客需求 → 调用库存系统 → 完成下单。
类比：一个专职的“虚拟助理”，根据目标自主工作。
4. 三者关系
AGI（通用智能）
↓
AI Agent（执行任务的智能体）
↓（通过 MCP 连接工具/数据）
Plugins / APIs / Code / External Systems
- AGI 是终极目标，未来的 Agent 可能由 AGI 驱动，更自主、更灵活。
- AI Agent 是执行层，负责完成具体任务。
- MCP 是连接层，让 Agent 能调动外部资源。
5. 总结对比表
| 概念 | 定位 | 自主性 | 是否已实现 |
|---|---|---|---|
| AGI | 通用人工智能 | 高度自主 | 否 |
| AI Agent | 执行任务的智能体 | 有限自主 | 是 |
| MCP | 连接协议 | 无 | 是 |
一句话记忆：
AGI 是大脑，AI Agent 是双手，MCP 是工具箱的接口。
