从MCP到Agent：一文读懂AI大模型的技术演进与生态进化

本文深入剖析了AI技术从LLM（大语言模型）向Agent（智能体）进化的关键路径。文章指出，大模型为了突破知识时效瓶颈，引入了Web搜索和函数调用；为了解决工具接口碎片化，MCP协议应运而生以统一标准；为降低Token消耗，技术界又转向按需加载工具。最终，为了让AI从“对话”走向“行动”，Agent概念正式落地，并通过子代理并发、扩大记忆空间及工程约束（Harness），实现了更快速、更精准的自主任务执行。