MCP 遇上代码执行：构建更高效率的 AI 智能体
💡
原文中文，约8000字，阅读约需19分钟。
📝
内容提要
模型上下文协议（MCP）是连接AI智能体与外部系统的开放标准。自2024年11月推出以来，MCP迅速普及，开发者通过一次实现可使用多个工具。然而，工具数量激增导致Token消耗过高，影响智能体效率。通过代码执行，智能体可按需加载工具，优化与MCP的互动，降低成本和延迟。
🎯
关键要点
- 模型上下文协议（MCP）是连接AI智能体与外部系统的开放标准。
- 自2024年11月推出以来，MCP迅速普及，开发者通过一次实现可使用多个工具。
- 工具数量激增导致Token消耗过高，影响智能体效率。
- 智能体可按需加载工具，优化与MCP的互动，降低成本和延迟。
- 工具定义占用上下文窗口空间，增加响应时间和成本。
- 任务的中间结果额外消耗大量Token，导致效率低下。
- 代码执行环境可以将MCP服务器视为代码API，优化工具调用。
- 智能体通过探索文件系统发现工具，按需加载工具定义。
- MCP结合代码执行能让智能体按需加载工具，提高上下文利用效率。
- 代码执行允许智能体在数据处理前进行筛选，节省上下文。
- 智能体可以通过编程模式实现循环、条件判断和错误处理。
- 代码执行保护隐私，敏感数据不进入模型上下文。
- 状态持久化允许智能体跨多个操作保持状态，支持断点续作。
- 智能体可以将代码沉淀为可复用的函数，形成技能工具箱。
- 代码执行引入复杂性，需要安全的执行环境和监控。
- MCP为AI智能体连接工具提供基础协议，但过多连接会导致效率下降。
- 代码执行将传统软件工程的解决方案应用于AI智能体，提高效率。
➡️
