AI技术日新月异，产品经理不能再停留在“AI很重要”这种模糊认知上。本文将带你厘清MCP与AIAgent的本质区别、核心架构与应用价值，帮你在AI智能体浪潮中掌握产品视角的战略主动权。
周末我参加了一个关于AI出海和落地应用的讨论会，跟同学交流听到一个很有意思的问题：“MCP和AIAgent到底有什么区别？我们是不是只能选一个用？”
这个问题其实挺典型的，也暴露了很多产品经理在面对AI技术时的困惑。我们常常听到这些新概念，却很难判断它们之间的关系，更别说在项目中做出合理选择。
我作为政务领域的产品经理，正好最近在做一套“智能客服”的系统，在搭建过程中也接触过MCP和AIAgent，所以这篇文章就来讲讲我对它们的理解，希望能帮大家把这个问题理清楚。
01MCP和AIAgent，真不是一个东西
首先最重要的一点：MCP和AIAgent不在一个维度上，根本不是二选一的关系。
用生活中的做饭举个例子。
MCP像一个装修得很好的厨房，锅碗瓢盆、调味料、菜谱、食材应有尽有；而AIAgent就像一个聪明的厨师，他走进厨房，知道你想吃什么，然后一边和你聊天一边做好这顿饭。
厨房不是厨师的对手，而是他的帮手。
同样，MCP和Agent也是配合使用的：MCP提供“能力”，Agent决定怎么使用这些能力完成任务。
所以别再纠结“选谁不用谁”的问题了，正确的思路是：Agent用MCP来做事。
02MCP，AIagent在AI工程里到底是什么？
我们先说MCP，全称ModularCapabilityPlatform，可以简单理解为：把各种能力模块标准化、统一管理、对外提供的“能力超市”。
每一项功能其实都可以抽象为一个能力模块，接上统一的接口。把这些模块都规范化之后，就可以组成一个政务领域的“MCP平台”。
对于产品经理来说，做MCP就像搭积木：你得把所有常用的砖块准备好、命名好、放在容易找到的地方。而且最好还能互相兼容、便于组合。
它解决的问题是：如何复用已有的能力，快速组合成新的流程。
而AIAgent的思路，完全不同。
如果说传统系统是“你点我做”，那么AIAgent更像是“你说目标，我来想办法”。
期间的这些操作，你没一个一个教它做，它自己在脑子里串好了步骤，还能边做边问你确认，流程中断了也能接着继续。
Agent解决的问题是：如何根据用户的真实意图，自动规划执行路径并完成任务。
03用“政务智能客服”举个例子
用近期在做的一个项目“边聊边办”的政务智能客服来说。
我们的目标是让用户不需要会操作复杂系统，只要在一个聊天框里，说“我要申请居住证”，Agent就能一步步引导他完成。
那怎么实现的？用了这样的设计思路：
背后搭了一套MCP系统，把所有政务服务能力模块化，比如“上传文件”、“查办事进度”、“表单生成”、“政策匹配”等。
然后训练一个AIAgent，让它能理解用户意图，并通过一个调度框架（像LangChain）自主调用这些模块，组成任务链。
举个具体流程：
用户：“我要迁户口”
Agent识别：这是个目标型意图→调用政策模块查迁户口条件→确认用户身份→生成填表链接→提交申请。
在这个过程中，MCP模块是不会主动做事的，它只是提供服务；Agent才是那个思考“我要先做什么，再做什么”的主角。
两者配合好，整个智能客服的用户体验就会流畅很多。
最后的话
如果你也是做AI相关项目的产品经理，我想提醒的是：
MCP和Agent不是互斥选项，而是协同角色。
MCP是“组织资源的方式”，Agent是“利用资源的方式”。
我们要做的是：一是搭建稳定、可复用的能力平台（这很重要，决定了系统的效率与可控性）；二是设计聪明的Agent去用这些能力解决真实问题（这决定了用户体验的上限）。
未来的智能系统，一定是这两者一起演进的。
希望带给你一些启发，加油！
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