AI Agent 基础四件套：Agent、Function Call、MCP 与多 Agent 协作

理解这些概念，才算真正走进 AI Agent 的世界

引子：从”聊天”到”干活”的跨越

“AI 能帮我写代码、做数据分析、发邮件，但它要的东西太多了——每次都要我告诉它怎么调用工具、怎么连接数据库、怎么处理结果。”

这是一个从 Agent 1.0 走过来的用户，在”AI拉呱”社群里分享的真实感受。他说的问题，其实不是AI不够聪明，而是缺少一套标准化的”干活基础设施”。

如果把 AI 比作一个刚入职的实习生，裸聊天框就像你只给了实习生一张桌子，没有给他权限、没有给他工具、没有告诉他和谁配合——他再聪明，也只能和你”聊天”，无法真正”干活”。

Agent 基础四件套，就是让 AI 从”只会聊天”到”真正干活”的四块基石。

第一件：Agent——AI 的”自主行动体”

Agent 这个词已经被用烂了，但在 Hermes 的语境下，它有明确的定义：具备感知、决策、执行、反馈闭环的自主行动体。

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   感知       │ ──→ │   决策       │ ──→ │   执行       │ ──→ │   反馈       │
│ (Perception) │     │ (Decision)  │     │ (Action)    │     │ (Feedback)  │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
       ↑                                                          │
       └──────────────────────────────────────────────────────────┘
                               （闭环）

举个具体的例子，让 Hermes “帮我检查一下服务器状态”：

• 感知：Hermes 接收你的指令，理解你需要检查服务器
• 决策：决定用 terminal 工具 SSH 登录服务器，执行 uptime 和 df -h
• 执行：实际调用 terminal 工具，获取服务器状态信息
• 反馈：把结果整理成可读报告返回给你，并记录这次操作的经验

普通聊天界面只完成了”感知”和”反馈”两步，中间最重要的”决策”和”执行”被省略了。 这就是为什么你和 ChatGPT 聊了这么久，它还是不会帮你干活。

第二件：Function Call——AI 调用外部世界的”API 接口”

Function Call 是 LLM 提供的一种能力：模型在生成回复时，不是只输出文本，而是可以输出一个结构化的函数调用请求。

它的工作流程是这样的：

用户输入："帮我查一下今天的天气"

LLM 解析意图：
→ 输出 Function Call: get_weather(city="北京", date="2026-08-02")

系统执行函数：
→ 调用天气 API，返回结果

LLM 接收结果：
→ 整理成自然语言回复："今天北京晴，28-35°C..."