1. 超越简单提问：“系统提示词”是AI的隐藏人设

我们与AI的每一次互动，都离不开“提示词”（Prompt）。它分为两种：

• 用户提示词（User Prompt）： 这很简单，就是我们直接在对话框里输入给AI的问题或指令。
• 系统提示词（System Prompt）： 这是一个预设的、通常隐藏的指令集。它为AI定义了角色、性格、背景和语气，相当于给AI设定了一个“人设”。没有它，AI的回答往往是“四平八稳的通用回答”；有了它，AI的互动便能充满个性。

例如，当你对AI说“我肚子疼”：

• 如果AI的“人设”是妈妈，它可能会问：“要不要去医院？”
• 如果“人设”是爸爸，它可能会说：“去厕所！”
• 如果“人设”是女朋友，它可能会回答：“滚一边去，老娘也疼！”

通过系统提示词，同一个用户问题，可以根据预设的“人设”产生截然不同、生动且场景化的回答。

2. 从“大脑”到“手脚”：AI Agent让AI动起来

仅有提示词的AI，充其量只能“说”，而AI Agent的目标是让AI能“做”。

AI Agent（如早期的AutoGPT项目）的核心思想，是赋予AI连接外部世界并执行任务的能力。它的工作流程巧妙地建立在“系统提示词”之上：

1. 提供工具箱： 开发者为Agent提供一系列可执行的“工具”（Tools），例如list_files（列出文件）、read_file（读取文件）等具体函数，并附上这些工具的功能描述。
2. 生成系统提示词： Agent的核心工作之一，就是将这些工具的列表和功能描述，自动编译成一段详尽的系统提示词。这段提示词会告诉AI模型：“你现在拥有以下工具，它们分别是做什么的，如果你想使用它们，应该返回什么样的格式。”
3. 理解与决策： 当用户提出任务（例如，“帮我找一下原神的安装目录”），Agent会将这个任务（作为用户提示词）和上面生成的那段包含工具说明的系统提示词，一起打包发给AI大模型。
4. 执行与反馈： AI模型作为“大脑”，根据任务需求决定调用哪个工具。Agent则扮演“手脚”，解析AI的指令并执行相应的工具函数，再将执行结果反馈给AI。这个过程会反复进行，直到最终完成任务。

在这个流程中，Agent通过动态生成系统提示词，将外部工具的能力赋予AI，是连接模型、工具和用户之间的关键桥梁。

3. 从“随心所欲”到“规范语法”：Function Calling带来的可靠性革命

3.1. 概念解释

早期的AI Agent完全依赖系统提示词来指导AI调用工具，但这存在一个问题：AI本质上是概率模型，它有时会“不听话”，返回的指令格式不符合预设规范。这会导致Agent需要反复重试，既不可靠，也浪费计算资源。

为了解决这个问题，大模型厂商推出了“官方解决方案”——Function Calling。

它的核心思想是标准化。它不再使用自然语言在系统提示词里描述工具，而是通过一套标准化的JSON格式来严格定义每个工具。这份定义通常包含三个关键字段：name（工具名）、description（功能说明）和parameters（所需参数）。同时，它也规定AI在决定调用工具时，必须返回同样标准化的格式。这就像是把随意的口头约定，升级成了一套所有参与方都必须遵守的、清晰的“语法规则”。

更重要的是，因为格式是统一的，如果AI返回了无效的格式，AI服务本身就可以在服务器端检测到并自动重试，用户无需感知，也节省了用户端重试带来的token开销。目前，基于系统提示词和Function Calling这两种方式在市面上是并存的。

3.2. 为什么这很重要？

Function Calling的出现极大地提升了AI调用工具的可靠性和效率。它降低了开发者构建Agent的门槛和复杂性，是推动AI Agent从“实验性项目”走向“大规模应用”的关键一步。

“通过统一工具的描述格式、统一AI回复的格式，模型厂商可以更有针对性地训练AI，使其深刻理解‘调用工具’这一场景，从而变得更加可靠和高效。”

4. 避免重复造轮子：MCP，AI工具的“USB协议”

4.1. 概念解释

我们面临一个新的问题：如果每个Agent都需要一个“浏览网页”的工具，难道我们要在每个Agent项目里都重写一遍同样的代码吗？这显然是低效且不优雅的。

为了解决工具复用的问题，MCP（Model-Component-Protocol）应运而生。

MCP是一套通信协议，旨在将AI Agent和它所使用的能力进行解耦。它允许开发者将通用的能力打包成独立的服务（称为MCP Server）。这些能力不仅仅是工具（Tools），还可以是资源（Resources）（如文件读写服务）或提示词模板（Prompts）。任何AI Agent（作为MCP Client）都可以通过这套标准协议，去“连接”并使用这些远端的服务，而无需关心其内部的具体实现。

4.2. 为什么这很重要？

MCP的价值在于它促进了AI能力的标准化、共享和复用。它将Agent和工具彻底分离开来，让开发者可以专注于构建强大的、可共享的工具，而Agent的开发者则可以像搭积木一样，方便地接入这些已有的能力。这为构建一个繁荣、协作的AI应用生态系统奠定了坚实的基础。

“有人说MCP是AI时代的USB协议。它本身和AI模型没有关系，只负责帮Agent管理工具、资源和提示词。”

结论

从定义AI“人设”的Prompt，到赋予AI“手脚”的Agent，再到确保指令可靠的Function Calling，最后到实现能力共享的MCP，这些概念并非相互替代，而是像齿轮一样一起构成AI工作的完整体系。

很多人说AI的进步带来了焦虑。过去，面对科技剧变，普通人大多只是被时代的洪流推着走。但这一次，面对注定要撞个满怀的AI浪潮，我们或许可以选择清醒地迎上去，主动去了解它。

当你了解了这些驱动AI的底层逻辑后，你认为我们应该如何利用这些“齿轮”，去创造一个你所期待的未来？