#代码编排

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AIGCLINK
4个月前
Anthropic官方给出的【如何通过代码执行+MCP，来构建更高效的AI智能体】，把token消耗从15万降到了2千，时间/费用节省98% 随着连接工具的增多，直接工具调用方式导致的Token消耗过高、智能体效率降低问题 核心思想，把MCP服务器视为代码API，非直接的工具调用，让智能体编写代码来与MCP服务器交互 来增强智能体上下文效率、降低成本、减少延迟，也可以增强智能体处理复杂任务的能力，同时兼顾隐私 工具发现机制，把MCP工具组织成文件系统结构，比如，servers/google-drive/getDocument.ts，智能体可以通过探索文件系统来按需发现和加载所需的工具定义，无需一次性加载所有工具 代码编排，智能体不再直接调用工具，而是生成一段代码比如TypeScript，这段代码会调用封装好的函数来与MCP工具交互，比如说，将“从Google Drive下载会议记录并附加到Salesforce线索”的任务，转化为一段包含 gdrive.getDocument() 和 salesforce.updateRecord() 调用的代码 隐私保护上，中间结果默认保留在执行环境中，只有明确记录或返回的数据才会进入模型的上下文 对于敏感数据，比如个人身份信息 PII，MCP客户端可以在数据到达模型之前对其进行脱敏，并在需要时再进行反脱敏，确保敏感信息永远不会直接暴露给模型 #MCP #AIagent
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#AI智能体 #MCP服务器 #代码编排 #Token消耗 #隐私保护