AI 核心概念入门：从 AIGC 到 MCP，一篇搞懂智能体生态

随着 AI 技术快速发展，AIGC、多模态、RAG、Agent、MCP 等概念层出不穷。本文用通俗易懂的方式，帮你快速理解这些核心技术，把握 AI 能力边界与发展方向。

AIGC：AI 内容生成

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是利用人工智能自动创作文本、图像、音频等内容的技术。AI 通过学习海量数据，生成全新内容，而不是简单复制。

早期 AIGC 是单模态的——要么只会文字（如初代 ChatGPT），要么只会图片（如 Midjourney 1.0）。现在已向多模态演进，但单模态仍是许多场景的基础。

局限在于：

多模态让 AI 能同时处理文本、图像、音频、视频等多种数据类型，更接近人类的感知方式。例如，AI 看到一张图并用文字描述，或根据文字生成配图。

演进路径：

纯文本 AI 只能回答训练数据范围内的问题。要解决实时性和落地问题，需要外部工具。

RAG（检索增强生成）让 AI 先从外部知识库检索资料，再生成回答。这解决了知识时效性和幻觉问题，适合客服、学术问答等场景。

Function Call（函数调用）让 AI 能直接调用外部 API，执行实际任务（如查天气、发消息）。RAG 是“读资料”，Function Call 是“动手操作”。两者通常结合使用。

Agent（智能体）赋予 AI 自主决策和任务分解能力，让它能独立完成复杂任务。

特征：

示例：“帮我策划周末旅行” → Agent 自动拆解成查天气、订酒店、规划路线等子任务，并调用相应工具完成。

当前局限：

随着 AI 模型和工具增多，如何让它们“互联互通”成了大问题。MCP（Model Context Protocol）应运而生。

MCP 是 AI 时代的“万能接口”，让不同 AI 模型与不同工具能直接通信，无需逐个适配。相比 Function Call 的单体封闭方式，MCP 是开放标准，更灵活，适用于跨平台场景。

意义：MCP 降低了集成复杂度，推动了 AI 工具生态的繁荣，让开发者和用户能快速组合不同组件。

现代 AI 的能力层层递进：

理解这些概念，就能把握 AI 的能力边界与发展方向。随着技术融合，AI 将成为真正能自主完成复杂任务的数字助理。

本文基于公开资料整理，仅供学习交流。