AI Agent 技术栈与应用场景示意图

2026年1月30日

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Chatbot 时代结束...2026 是 AI Agent 的元年,你还没掌握 MCP 和 RAG 吗?

文章指出2026年AI技术范式发生转变,从以对话为主的Chatbot进化为具备执行力的AI Agent,能够访问数据、调用工具并完成复杂任务链,标志着应用进入生产力阶段。

MCP:连接模型与外部世界的协议

MCP(Model Context Protocol)被描述为让模型安全、可控地访问数据库、本地文件与第三方工具的关键协议,统一了上下文格式与权限边界,降低了工程集成复杂度。

RAG 与 Agent 框架的实践价值

文章强调RAG(检索增强生成)已成为构建可信知识访问层的标准做法,结合Agent框架如LangChain或LangGraph,可实现任务规划、工具链调用与多模型协作,显著提升实际应用效果。

2026年,AI不再只是聊天工具,而是能替人完成任务的智能体。

“小墨”

从Copilot 到 Autopilot 的开发演进

开发模式从辅助式的Copilot向自主执行的Autopilot演进,推动了LLMOps与MLOps在模型上线、监控、回滚与治理方面的成熟,企业需要构建可观测、可审计的Agent生产体系。

面向企业的落地建议

作者建议企业优先构建可信的数据层与检索层,采用分层Agent设计并逐步引入自动化运维与安全审计,以确保Agent在复杂业务场景中的可靠性与合规性。

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