一文解读RAG、Agent、MCP对客服行业的改变

摘要：这两年 AI 技术跑得飞快，新词儿一个接一个往外蹦。什么大语言模型（LLM）、AIGC、RAG、Agent、MCP 这些概念，听着就让人犯晕，不搞清楚真容易弄混了。这篇东西就想简单聊聊这些技术到底是啥、怎么个原理、它们之间又有什么关系。主要是帮那些不是专门搞

这两年 AI 技术跑得飞快，新词儿一个接一个往外蹦。什么大语言模型（LLM）、AIGC、RAG、Agent、MCP 这些概念，听着就让人犯晕，不搞清楚真容易弄混了。这篇东西就想简单聊聊这些技术到底是啥、怎么个原理、它们之间又有什么关系。主要是帮那些不是专门搞 AI 的朋友，心里能有个大概的数。

当然啦，每项技术往深了挖都够讲半天，这里咱就挑重点说说概念和原理。要是我有哪没讲对或者漏了啥，你随时下方留言。

一、RAG技术

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，是一种将信息检索（IR）与大型语言模型（LLM）的文本生成能力相结合的人工智能框架。简单说，就是让大语言模型（LLM）回答问题前，先去翻翻资料库。它不像以前那样光靠自己脑子里的东西硬想。

你想啊，大模型虽然懂得多，说话也溜，但有几个硬伤：

它知道的东西可能过时了，新出的信息它没学过。碰上它不懂的，它有时候会瞎编一个听着像那么回事的答案（这就是常说的“幻觉”）。它一般说不出答案是从哪看来的，你想查证都费劲。你们公司或者某个特别专业领域里的事，它可能就不太清楚了。

RAG 就是来治这些毛病的。它的办法是：当你问个问题，它先跑到一个外部的知识库（比如你们公司的文档库）里，把相关的内容找出来。然后，它把这些找到的资料，连同你的问题，一起塞给大模型看。这样大模型就能根据这些新鲜、靠谱的上下文，给你一个更准、更靠谱的答案了。

二、智能体 Agent

“智能体”这词儿，在计算机和AI圈里，说白了就是一个能自己看情况、做决定、然后行动来达成目的的玩意儿。它可以是软件、机器人，甚至人或者动物都算，不过在AI这儿主要指软件智能体。

它和AIGC最大的不同在哪？AIGC主要就是搞生成那点事（比如写文、画图），核心是个生成模型。但智能体可牛多了，它是个能自己拿主意、能干各种活儿的复杂系统，里面揉进了“函数调用（Function Call）”模型（这个下面细说）和软件工程的东西。它能处理模型和外面世界的信息往来。当然啦，智能体也能把AIGC当个帮手用，让它完成点具体任务。

截图来源谷歌图库

智能体最厉害的本事，是靠着“函数调用（Function Call）”模型，能自己决定用哪些外部的工具来完成任务。

2.1 函数调用（Function Call）模型

这个“函数调用（Function Call）”是大语言模型的一个关键技术。前面提过RAG技术是解决模型没法用外部数据的问题，但RAG只能让模型去查知识库里的资料。“函数调用（Function Call）”可不一样，它能让模型明白你话里真正的意思，自动准备好结构化参数，去调用任何外部的函数或者工具。这就跳出了光会动嘴皮子的限制，能干实事了，比如查天气、发邮件、算个数都行。

传统大模型查不了最新消息，只能靠以前学的东西硬撑；但支持函数调用（Function Call）的模型就能自己去搜资料查数据库。做精确计算时，传统模型容易算岔，特别是复杂点的数学；但支持函数调用（Function Call）的就聪明多了，它会找计算器或Python帮忙。操作外面的东西，像发邮件、控制智能家居这些，传统模型根本干不了，但支持函数调用（Function Call）就能搞定。最后，传统模型给出来的就是普通文字，很难直接用；但支持函数调用（Function Call）模型能直接给你整成固定格式的JSON，用起来方便多了。

2.2 Agent

这个函数调用（Function Call）模型，是OpenAI在2023年6月先搞出来的，最早用在GPT-4上。OpenAI在这行是带头的，它定的接口规矩，后来大家都跟着学。它发布了函数调用（Function Call）之后，智能体才真正开始发展起来。智能体真正火起来，让大家伙儿都注意到，还是2025年4月Manus发布了那个通用智能体产品。那家伙展示了“电脑操作”和“浏览器使用”的能力，头一回让大家见识到智能体有多猛。

其实刚才那张图画的函数调用（Function Call）流程，差不多就是智能体的雏形了。区别在于，一个真正的智能体干完一个活儿，可能要来回调用模型好几次。每次该用啥工具，全是模型自己决定的。打个比方，有个当客服的智能体，它手里有查订单、查物流、处理退换货、推荐复购这些工具。你要是问它“我买的XX到哪儿了”，它可能先查订单确认东西，再调物流工具查位置，最后才回你话。

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现在智能体还在起步阶段，但跑得挺快。像写代码（比如Cursor、腾讯的CodeBuddy）和打广告这些专门领域，已经用得不错了。但像Manus那种啥活都能干的通用智能体，眼下还不多见。估摸着，以后肯定会蹦出来更好使、更万能的智能体应用。

三、MCP

MCP这个协议，你可以把它理解成AI世界里的“万能插头”，是Anthropic公司（搞Claude模型那家，创始人以前在OpenAI干过）在2024年11月弄出来的。它主要解决大模型和外面那些数据、工具怎么接上的麻烦事。

以前没这规矩的时候，那叫一个乱。开发智能体，每加一个新工具或者换个大模型，都得重新做一套接口，费劲又容易出错。这就好比你要连十个电器，得做十种不同的插头（这就是“M×N问题”）。而且工具之间各干各的，比如想同时用Excel和数据库，门儿都没有。

MCP一来，情况就变了。它定了套统一的通信规矩，就像给所有电器定了同一种插座（USB-C那种感觉）。这下好了，工具和模型只要按这个标准来，就能直接插上用了，开发成本蹭蹭往下掉。所以协议一发布，OpenAI、谷歌、微软、腾讯、阿里这些大厂立马就跟进了，成了实际上的行业标准。

大公司们还把自己原来的API服务也打包成MCP服务开放出来。比如GitHub Copilot让你用MCP生成代码，AWS搞了个工具让智能体直接操作云资源，腾讯地图、高德、百度地图都支持MCP Server了，连腾讯云COS和百度网盘也能用MCP连上。

四、落地实践—3Chat.ai客服智能体

智能体这东西，其实就是把AIGC（搞生成）、MCP（连东西）、大语言模型这些基础能耐攒一块儿，拼出更厉害的AI应用。就拿客服来说，这三样组合起来可太有用了。那么，很多读者可能会好奇，AI客服智能体和人工客服、Chatbot客服有什么区别呢？这些技术是怎么塑造一种全新范式的客服呢？接下来，小编将从不同的维度来回答这个问题：

1 回答问题的方式

传统人工客服靠经验和记忆回答，并且需要一定的培训成本。碰到不熟的就去翻资料，速度慢，还容易有错误，并且每个客服回答问题的数量以及接待客户的数量都是有上限的。早期的Chatbot客服走“关键词匹配”或“固定脚本”，问题没对上关键词就卡壳，或者兜兜转转让客户选菜单，很容易让来咨询的客户体验变差。AI Agent客服,基于大模型能力，响应速度和接待能力都是非常可观的，而且大模型，尤其是多模态的大模型，可以支持识别多种信息，能够明白客户的情绪倾向，在回答问题时会先看上下文，再用知识库推理，做到有理有据。就算问法变了，也能理解意思，拼凑已有信息给出完整回答。

2 多系统协作能力

人工客服要在不同系统来回切，比如在工单系统查退货，在物流后台查运单，在CRM里补资料，切来切去效率低，还容易抄错；遇到其他领域的问题，客户也只能等待转接，效率低。普通Chatbot基本查不了系统数据，只能给你链接让你自己查。智能体客服直接打通这些系统的接口。它能一次性调用多个数据源，查物流、查订单，再综合成一句话回复，还能自动把结果写回系统，并发给客户。

3 客户画像与记忆

人工客服记忆靠脑子或笔记本，新人不熟客户历史，容易重复问。Chatbot一般没有长期记忆，每次都当新会话处理。智能体客服会自动补全客户画像，把历史订单、常问问题、购买习惯都存起来。下一次对话会带着这些信息直接进入正题。

所以，AI Agent客服将是未来智能客服的发展趋势，我们在这方面的实战产品3Chat.ai客服Agent会理解自然语言，不怕问法不同；会跨系统调取和更新数据，不用人工跳平台；会根据业务规则直接执行动作，而不是停留在“提交申请”；会长期积累客户信息，让每次对话更高效；能全天候无人工干预跑流程，真正把客服变成业务的执行引擎！