随着人工智能技术的不断发展，AI在各行各业的应用变得愈加普及。然而，在我们讨论“AI”时，常常忽略了它背后的层级和构成。人们可能会说“AI做到了这一点”，但其实，这种表述往往是笼统的，因为AI并非只有单一的形式。
事实上，AI有三个非常不同的层级：AI工作流、AI代理和MCP（模型上下文协议）。这三者各自承担着不同的角色，它们结合在一起才能真正发挥AI的优势。理解这些层次的差异，对于构建更加智能且高效的系统至关重要。
当人们说“AI做到了这一点”时，他们通常指的是三种非常不同的自动化层级。但将它们混淆会导致架构不良、机器人脆弱，并且有大量的过度炒作。
让我们理清楚：
🔁 AI工作流
像是一个食谱，始终按照相同的步骤进行。
•你设计流程。•AI在过程中填补空白。•例如：
邮件 → AI总结 → 创建任务 → Slack通知
📌适合可重复的过程，但在处理细微差别时表现不佳。
🤖 AI代理
做出决策，适应上下文。
•你给它一个目标，它会找到达到目标的方式。•示例：
“安排我的一天。”
代理检查你的日程，找到专注时间，重新安排会议，并发送给你一份计划。
📌灵活、自治 — 但需要基础设施来有效执行。
🔐 MCP（模型上下文协议）
使代理变得强大的秘密武器。
•不是面向用户的工具 — 这是为开发者准备的。•MCP 安全地将AI代理与以下工具连接：•Notion•Slack•日历•Perplexity•可以将它看作是一个带有记忆和权限的API翻译器。
📌没有MCP，你的代理可以思考，但无法行动。
那么...你在构建什么？
•AI工作流 = 任务执行者•AI代理 = 目标解决者•MCP = 基础设施支柱
当你将正确的层次匹配到正确的问题 时，AI不再是一个花招 — 而是一个竞争优势。
像一些智能体平台像扣子空间和百炼中做的那样，可以将工作流发布成mcp，然后添加到任务中由AI 大模型决定什么时候该调用哪一个mcp来提供支持，有点类似于套娃，可以催生出无限多种可能。
总的来说，AI的强大不仅仅来源于它的“智能”，更在于我们如何合理利用不同的层次来解决具体的问题。AI工作流适合那些重复性的任务，AI代理则能够在复杂环境中做出自主决策，而MCP则为AI代理提供了强大的基础设施支持。只有在正确的场景下匹配正确的层次，AI才能不再是一个虚幻的概念，而是一个实际的竞争优势。
声明：本文部分内容由山行AI翻译整理自：https://medium.com/@genai.works/cheat-sheet-ai-workflow-vs-ai-agent-vs-mcp-0459dcdcbf83，如果对您有帮助，请帮忙点赞、关注、收藏，谢谢～