RAG / MCP / Prompt 和一些常用的 Agent 框架

在构建智能 Agent 系统时，RAG、MCP 和 Prompt 是三个关键组成部分。理解它们各自的定义及在 Agent 中的角色，有助于我们更好地设计和实现高效、安全的智能系统。

Prompt（提示词 / 策略层）

• 是什么：写给模型的任务说明与约束（目标、步骤、风格、输出格式、何时请求工具、何时先询问等）。
• 在 Agent 中的角色：行为与策略。决定“怎么想、何时用工具、输出什么结构”，是模型的操作手册。
• 要点：结构化输出约束（JSON/JSON Schema）、安全与边界（拒绝越权、保密、先确认再执行）。

我认为 Prompt 是 Agent 的灵魂，是三者中最核心的部分，用户的输入，外部服务响应的结果，系统写好的约束等内容都可以作为 Prompt。MCP 和 RAG 或许可以没有，但不能没有 Prompt，它直接影响了 Agent 的思考方式和行为模式，决定了模型“怎么想”、“怎么决策”、“怎么输出”，Prompt 设计得好坏，直接影响 Agent 的效果与安全性。

RAG（Retrieval-Augmented Generation / 知识层）

• 是什么：回答前先从外部/私有知识库检索材料，再把结果放入上下文生成，补齐“最新/私有”信息，减少幻觉。PS：RAG 不是把所有文档塞进 Prompt，而是按需检索少量相关片段（降低成本与幻觉）。
• 在 Agent 中的角色：知识供给。让 LLM 说话更有依据，为后续工具选择和计划提供事实支撑。
• 要点：检索质量（召回/排序）、片段切分、来源可追溯、敏感数据控制。
• 实际应用：RAG 中可以放案例库、FAQ、文档、数据库快照等所有你需要AI参考的内容。现在很多企业都会定制自己的知识库，供模型的回答更加私有化和专业化。

你可以理解为 RAG 就像对训练好的模型做“补课”，让它在回答时能参考最新的、私有的知识，而不是仅凭训练数据“瞎猜”。这能显著减少模型的幻觉（hallucination）问题，提高回答的准确性和可靠性。

使用案例： 在一个科研助手中，用户询问“当前世界上最新的 AI 研究进展”，由于模型的训练数据截止到 2023 年，AI的数据源不足，可能会输出虚构的/不精确的回答，这也就是常说的AI幻觉。通过设计 RAG，开发者可以把最新的论文摘要和研究报告存入知识库，当用户提问时，模型先检索相关内容，再结合这些最新信息生成回答，从而提升回答的准确性和可靠性。

RAG 并非 Agent 的必需品，但在需要“最新信息”或内部的“私有知识”时非常重要。RAG 能让模型基于事实做决策，而不是凭空想象，从而提升 Agent 的可靠性和实用性。开发者可以提前精炼好关键上下文片段，供模型参考，避免上下文过长带来的成本和效率问题。

MCP（Model Context Protocol / 连接与工具层）

• 是什么：把工具/数据源/提示模板以统一协议对 Agent 暴露，规范名称、参数与结果返回，简化集成与治理；LLM 仅产生 tool_call，由 Agent 代为按 MCP 协议请求你的服务端执行。
• 在 Agent 中的角色：统一接入与调用规范。让 Agent 代表 LLM 在白名单内安全调用提供的函数/工具。
• 要点：白名单、参数校验、鉴权；可替代方案是各家 API 的原生“函数/工具调用”，但 MCP 提供跨生态的标准化方案。

使用案例： 在一个财务助手中，用户请求“帮我查询上个月的支出明细”。通过实现一个使用了 MCP 协议的服务端（也就是常说的 MCP Server），开发者可以将财务系统的查询接口以标准化的方式暴露给模型，定义好接口名称、参数格式和返回结果。模型在理解用户请求后，可以选择调用该接口，并传入相应的参数（如时间范围）。执行查询后，响应结果会返回给模型，模型再将结果整理成用户友好的格式进行回复。

MCP 是 Agent 的可选但强大的标准化方案，它定义了模型如何与外部工具和服务交互。通过标准化的接口定义，开发者可以确保模型只能调用经过审核的工具，从而提升系统的安全性和可靠性。同时，MCP 也简化了工具集成的复杂度，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。

简而言之， MCP是把工具接入标准化的一套协议（像“USB 口”）。当然，没有 MCP 也能调用工具，你可以用各家原生的函数/工具调用（如 OpenAI 的 tools/functions、Claude 的 tools，或你自己写的 tool dispatcher）让模型“选函数+给参数”，由后端执行副作用。但是，有了 MCP 之后，跨应用/跨生态的接入会更简单、更统一。但真正“动手”的永远是后端/执行层（你的服务、脚本），MCP/工具调用只是把“脑”（大模型）与“手”（后端服务）接起来。但是，切记 MCP 本身只是一个协议，并不执行任何操作，真正起效果的是你的服务端/执行层，比如 MCP Server。

一条典型的 Agent 链路

用户提出请求
   ↓
Prompt（策略/格式/安全）───┐
   ↓                        │
(可选) RAG 检索知识──────────┤  → 大模型推理（选择工具+参数）
   ↓                        │
MCP Server 提供和执行工具  ┘
   ↓
结果回传 → 若未达成目标则让模型继续计划
   ↓
达成目标 → 输出结果给用户

---

常用的 Agent 框架

市面上有很多开源和商业的 Agent 框架，它们大多集成了 RAG、MCP 和 Prompt 设计，提供了不同程度的封装，帮助开发者快速构建智能 Agent 系统。以下是一些常用的 Agent 框架：

• LangChain：一个流行的开源框架，支持 RAG、Prompt 设计和工具调用，适用于多种大语言模型，主要面向 Python 和 JavaScript 生态，LangChain。对于 Java 开发者，可以使用LangChain4j，但是相对来说功能没有 Python 版那么丰富。
• LangGraph：基于 LangChain 的“图式/状态机”执行框架，支持复杂的多步骤 Agent 流程设计，适合需要复杂逻辑控制的场景，LangGraph。对于 Java 开发者，可以使用LangGraph4j，但是相对来说功能没有 Python 版那么丰富。
• AutoGen：让多个角色型 Agent 对话协作，各自有不同的工具和职责，适合多人协作的复杂任务。AutoGen。
• Spring AI：Spring 生态下的 AI 框架，支持 RAG、Prompt 和 MCP，适合 Java 开发者构建智能 Agent 应用。Spring AI。

维度	LangChain	LangGraph	Spring AI	AutoGen
类型	框架（Py/JS）	Agent 状态机/图（Py/TS，基于 LC 生态）	Java/Spring 集成库	多代理协作框架（Py）
强项	拼装快、生态全、RAG/工具齐全	可控性/可复现、分支与回滚、轨迹可观测	与微服务/治理深度融合	角色分工与对话协作、代码回合执行
Agent 能力	有（AgentExecutor/工具调用）	强（图式自治，受控决策循环）	自行实现为主（状态机/规则）	强（多智能体协作与分工）
适合人群	数据/AI 团队、快速原型	需强治理/合规/可测性的团队	Java 团队、生产微服务落地	研究/探索复杂协作链路

总结

Prompt 决定“怎么想/怎么输出”，RAG 决定“知道什么”，MCP 决定“怎么接工具”；而真正“动手”始终在你的执行层（服务/脚本/MCP Server）。理解这三者的区别与联系，有助于我们更好地设计和实现智能 Agent 系统，提升其效率、安全性和可靠性。

在实现层面，LangChain / Spring AI 框架是把这些组件装起来的工具箱；Agent是开车的人（控制面），用大脑（LLM）做决策，调动双手（服务端的工具）去执行，在受控流程中完成“感知→计划→执行→反馈”的闭环，直到达成目标。