一句话总览（先立住框架）

LLM 是大脑，Agent 是会行动的“人”，智能体是中文总称，MCP 是给 Agent 用的“标准接口/工具协议”。

如果画成一层一层的结构，大概是这样：

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应用 / 系统
└── 智能体（Agent）
    ├── 推理能力：LLM
    ├── 行为控制：Agent 框架
    ├── 工具能力：MCP / API / Plugin
    └── 记忆 / 计划 / 状态管理

下面我们一个一个拆。

一、LLM（大语言模型）——“会思考但不会自己动的脑”

LLM 是什么？

• GPT、Claude、DeepSeek、Qwen 都是 LLM
• 本质：概率语言模型 + 推理能力

它能做什么？

• 理解文本
• 生成文本
• 推理、总结、规划（在“脑内”）

它不能做什么？

• ❌ 不能自己调用工具
• ❌ 不能记住长期状态
• ❌ 不能执行任务（发邮件、查数据库、跑程序）

👉 LLM ≈ 大脑，但没有手脚

二、Agent（智能体）——“带着大脑、会做事的执行者”

Agent 是什么？

一个“用 LLM 做决策 + 能执行动作的程序实体”

典型 Agent 会有：

• 🧠 决策核心：LLM
• 📋 任务目标
• 🔁 循环机制（思考 → 行动 → 观察 → 再思考）
• 🧰 工具调用能力
• 💾 短期 / 长期记忆
• ⏱️ 状态管理

举个例子：

“帮我做一份市场调研 PPT”

• LLM：负责“怎么做”

• Agent：

  • 拆任务
  • 搜资料
  • 调用搜索工具
  • 写大纲
  • 生成 PPT

👉 Agent = LLM + 行动能力 + 任务闭环

三、智能体 ——Agent 的中文总称（偏概念层）

“智能体” ≈ “Agent”

但有细微语感差别：

在这些场景你会看到“智能体”：

• 多智能体系统
• AI 智能体平台
• 行业报告 / 方案书

本质上：说的是同一类东西

四、MCP（Model Context Protocol）——Agent 的“统一工具接口”

这是最容易混的地方。

MCP 不是模型，也不是 Agent

MCP 是什么？

一种 让 LLM / Agent 安全、标准化调用外部工具和数据的协议

你可以理解为：

“AI 版 USB / HTTP 标准”

MCP 解决什么问题？

以前：

• 每个 Agent
• 每个工具
• 每套私有接口
• 全是胶水代码 🤯

MCP：

• 统一方式暴露工具
• 标准上下文描述
• LLM 可理解、可发现、可组合

MCP 在结构中的位置

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Agent
 ├── LLM（负责想）
 ├── MCP Client（负责用）
 └── MCP Server（工具 / 数据 / 服务）

一个直观类比

五、把四个放在一起的完整关系

我用一句工程视角的定义总结：

LLM 提供“智能”，Agent 提供“行动”，MCP 提供“连接现实的标准接口”，智能体是这一整套系统的总称。

或者更直白一点：

• ❌ 只有 LLM → 会聊天但不干活
• ✅ LLM + Agent → 能完成任务
• 🚀 Agent + MCP → 能稳定、规模化地干活