一、ai agent与ai MCP

1、AI Agent

AI Agent是一种能够感知其环境并通过执行动作来影响该环境的实体。它可以是简单的程序，也可以是复杂的系统，具有一定的自主性、学习能力和决策能力。AI Agents可以用来完成特定的任务，如客户服务中的聊天机器人、智能家居系统的控制中心或是在游戏中作为对手等。

2、MCP（Model Context Protocol）

MCP是一个开放标准协议，由Anthropic公司在2024年提出，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部工具、数据源之间的交互问题。通过提供标准化接口，MCP使得AI模型可以更方便地连接到文件、数据库、API等服务，从而增强了AI模型的功能性和灵活性。

3、二者关系

  • 本质定位：MCP是一个通信协议，而AI Agent则是一个能执行任务的智能体。
  • 功能特点：MCP专注于定义AI模型如何与外部世界进行交互的标准方式；AI Agent关注的是如何利用这些交互来感知环境并作出反应。
  • 应用场景：虽然两者都可以应用于各种场景中，但MCP更多地作为一种底层支持技术，帮助AI Agents更高效地使用不同的工具和服务。

在实际应用中，AI Agents可以利用MCP来简化与外部服务的集成过程，这样就可以更容易地扩展AI Agent的能力，使其能够处理更加复杂和多样化的任务。例如，一个AI客服Agent可以通过MCP动态接入CRM系统获取客户历史记录，然后基于这些信息生成个性化的回复。因此，MCP可以视为一种使AI Agents更加智能和多功能的手段。

二、Spring AI、LangChain

基于当前技术定义和行业实践，Spring AI 和 LangChain4j 开发的应用可以归类为 ‌AI Agent（智能体），但具体定位需结合功能特性区分

‌1. 符合 AI Agent 核心特征的应用‌

  • ‌动态决策能力‌ 若应用具备以下特性，则属于典型 AI Agent：
    • 通过 LLM 自主规划任务流程（如 LangChain4j 的 ReAct 代理动态调用工具链）
    • 结合外部工具实时交互（如 Spring AI 集成企业 API 完成风控审批）
  • ‌多模态感知与执行‌ 例如：
    • 法律文档分析 Agent（LangChain4j 解析 PDF + Spring AI 生成摘要）
    • 多模型路由系统（根据输入类型自动选择 GPT-4 或 Claude 3）

‌2. 非 Agent 的常规 AI 应用‌

  • ‌简单链式调用

    以下场景通常不称为 Agent：

    • 固定流程的 RAG 问答（仅检索+生成，无动态决策）
    • 单模型批处理任务（如 Spring AI 的批量文本分类）

‌3. 框架特性对命名的差异‌

‌框架‌‌典型 Agent 实现方式‌‌非 Agent 常见用途‌
‌LangChain4j‌通过 AgentExecutor 实现动态工具调用静态文档处理管道
‌Spring AI‌结合 Spring Integration 实现智能路由标准化模型微调服务

‌4.总结‌

  • ‌是 AI Agent‌：具备自主决策、工具调用或多 Agent 协作的系统（如智能客服、自动化研究助手）
  • ‌非 AI Agent‌：流程固化或单一模型功能的应用（如翻译 API 封装、基础问答机器人）

当前行业更倾向于将 ‌复杂工作流驱动的应用‌ 明确称为 Agent，而简单功能仍归类为普通 AI 应用。