AI 演进路径：从 RAG 到 MCP 到 AI Agent

三层演进

第一层：RAG — 开卷考试

RAG 让 AI 从"闭卷考试"变成"开卷考试"。不再只依赖训练数据，可以实时查阅外部资料。

用户提问 → 检索相关文档 → 文档 + 问题 → LLM 生成答案

局限：只能读，不能做。

第二层：MCP — AI 的 USB 接口

MCP (Model Context Protocol) 标准化了 AI 与外部工具的接口，就像 USB 统一了硬件接口。

AI ←MCP→ 数据库
AI ←MCP→ 文件系统
AI ←MCP→ API 服务
AI ←MCP→ 浏览器

进步：能读也能写，但需要人指挥。

第三层：AI Agent — 自主员工

Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具

目标 → Agent 制定计划 → 调用工具执行 → 观察结果 → 调整计划 → 循环

突破：自主决策，闭环执行。

RAG 2.0 = Agentic RAG

传统 RAG 是被动的——你问它答。Agentic RAG 是主动的：

1. 判断是否需要检索
2. 评估检索结果质量
3. 不满意则换策略重检
4. 多源交叉验证
5. 承认"不确定"比瞎编好

核心论点

2026 年的战场不是 Model Engineering，而是 Flow Engineering——如何编排 RAG、MCP、Agent 的协作流程。

来源: @LongXiao4082 小龙的趋势分析