AI Agent 技术栈解析：Skills、MCP、RAG 与 Memory

MCP 的应用场景

MCP 的应用场景非常广泛，包括：

1. 保险理赔：AI Agent 可以连接到 Gmail、Sheets、Excel 和 Outlook 等工具，管理整个理赔流程。
2. 客户服务：AI Agent 可以跨平台访问客户记录，并通过电子邮件或聊天回复查询。
3. HR 入职：AI Agent 可以自动化整个入职流程，包括收集文档、分配入职任务等。

RAG：AI Agent 的'超级记忆'

然后，我们来聊聊 RAG。RAG 的全称是 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），它是一种将信息检索与文本生成相结合的技术框架，其核心价值在于解决 LLM 的幻觉问题。

RAG 的工作流程

RAG 的工作流程主要分为三个阶段：

1. 检索（Retrieval）：用户提问被转换为向量编码，从知识库中匹配相关文档。
2. 增强（Augmentation）：检索到的片段与原始问题组合为增强提示。
3. 生成（Generation）：LLM 基于增强提示生成最终回答，并标注信息来源供验证。

RAG 的关键组件

RAG 的关键组件主要包括：

1. 嵌入模型（Embedding Model）：将文本转化为数学向量，如 BERT 或 OpenAI 的 text-embedding 系列。
2. 向量数据库（Vector DB）：支持高速相似性搜索，如 Pinecone、Milvus 等。
3. 混合检索（Hybrid Retrieval）：同时使用关键词匹配与语义搜索，兼顾精确性与召回率。

RAG 的应用场景

RAG 的应用场景主要包括：

1. 企业智能客服：自动调取产品手册解答用户问题。
2. 法律咨询：检索相似判例回答法律问题。
3. 医疗辅助：依据最新论文分析医疗方案。

Memory：AI Agent 的'大脑'

接下来，我们来聊聊 Memory。Memory（记忆）是 AI Agent 的'大脑'，负责存储和检索历史交互信息，使其能够基于上下文做出更合理的决策。

Memory 的类型

Memory 主要分为以下几种类型：

1. 短期记忆（Short-term Memory）：存储当前会话的上下文，如聊天记录、临时数据。
2. 长期记忆（Long-term Memory）：通过向量数据库存储结构化知识，支持语义检索。
3. 外部记忆（External Memory）：集成知识图谱、数据库或 API，增强 Agent 的信息获取能力。
4. 情节记忆（Episodic Memory）：存储特定的过去事件或经验，用于基于案例的推理。
5. 语义记忆（Semantic Memory）：存储结构化的事实知识，用于推理和理解上下文。
6. 程序记忆（Procedural Memory）：存储和检索技能、规则和学习到的行为，使 Agent 能够自动执行任务。

Memory 的核心价值

Memory 的核心价值在于让 Agent 具备持续学习能力和个性化服务能力。通过记忆模块，Agent 可以记住用户的历史订单、偏好、习惯等信息，从而提供更加个性化的服务。

例如，一个个人助理 Agent 可以通过记忆模块学习用户的日程习惯，优化提醒策略；一个客服 Agent 可以通过记忆模块记住用户的历史问题，提供更加精准的解决方案。

clawdbot：AI Agent 的'实践先锋'

最后，我们来聊聊 clawdbot。clawdbot 是一个开源的 AI 助手，它在用户自己的设备上运行，通过你已经使用的渠道（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等）回答你的问题，并且可以执行实际任务。

clawdbot 的核心特性

clawdbot 的核心特性主要包括：

1. 本地优先：完全在用户控制的基础设施上运行，不依赖云服务。
2. 持久化和始终在线：在后台持续运行，跟踪正在进行的任务，并在多个对话和会话中保持上下文。
3. 基于消息的交互：直接与 WhatsApp、Telegram 和 Discord 等平台集成，无需单独的 UI 即可进行自然通信。
4. 长期记忆：随着时间的推移保留用户上下文和偏好，允许个性化、上下文感知的响应。
5. 本地任务执行：通过执行层直接在本地系统上执行 shell 命令、管理文件、自动化脚本和执行 Web 操作。
6. 模型无关设计：支持多种 AI 模型，如 Claude、GPT 和 Gemini，允许用户根据成本、性能和隐私需求进行选择。

clawdbot 的应用场景

clawdbot 的应用场景主要包括：

1. 个人生产力自动化：通过消息平台自动化任务跟踪、跟进、每日提醒和实时更新。
2. 自动化 AI 研究助理：监控多个信息源，总结新的研究发现，并根据用户偏好提供定制化更新。
3. 软件开发人员的自动化工具：自动化本地任务，协助日常开发工作流，并实现快速文件分析和总结以节省时间。
4. 开发人员组织的 AI 助手：使团队能够在私有基础设施上部署内部 AI 助手，提供相关见解而不会将敏感数据暴露给外部。
5. AI Agent 实验平台：为开发人员和研究人员提供一个实践环境，用于构建、测试和改进具有记忆和执行能力的 Agentic AI 系统。

总结：AI Agent 的技术栈协同

综上所述，Skills、MCP、RAG、Memory 和 clawdbot 是 AI Agent 技术栈中的核心组件，它们各自扮演着不同的角色，但又相互协同，共同构成了一个完整的 AI Agent 系统。

• Skills 是 AI Agent 的'手脚'与'经验库'，负责让 Agent 具备完成特定任务的能力。
• MCP 是 AI Agent 的'万能工具连接器'，负责让 Agent 能够以一致、安全的方式与外部工具交互。
• RAG 是 AI Agent 的'超级记忆'，负责让 Agent 能够查阅精准信息，消除幻觉问题。
• Memory 是 AI Agent 的'大脑'，负责存储和检索历史交互信息，使 Agent 能够基于上下文做出更合理的决策。
• clawdbot 是 AI Agent 的'实践先锋'，负责将这些技术付诸实践，为用户提供真正有用的 AI 助手。

随着 AI 技术的不断发展，这些组件也将不断进化和完善，未来的 AI Agent 将变得更加智能、更加实用、更加个性化。希望这篇文章能帮助你更好地理解 AI Agent 的技术栈，为你在 AI 领域的探索提供一些参考。