《MCP、Agent、RAG、工作流、插件别再傻傻分不清！一张图看懂 AI 全链路积木怎么搭》

2025-07-31

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把 MCP、Agent、RAG、工作流（Workflow）、插件（Plugin）放在同一张图里，就能看出它们其实是不同抽象层次的积木。用一句话先给结论：

插件 ≈ 最小功能单元，工作流 ≈ 编排插件的脚本，Agent ≈ 带大脑的工作流引擎，RAG ≈ 一种特殊的插件，MCP ≈ 让插件/工作流/Agent 能“热插拔”的标准底座。

1. 五者分层图（越往上越接近业务，越往下越接近基础设施）

层级	概念	关键词	举例	与 MCP 的关系
业务层	工作流 Workflow	顺序、分支、循环、审批	“收到客户邮件 → LLM 提炼需求 → 查库存 → 生成订单 → 通知物流”	工作流里的每个节点可以是 Agent 或插件；MCP 负责把这些节点注册成可复用服务。
执行层	Agent 智能体	规划、记忆、工具调用、自我反思	AutoGPT、LangChain Agent、Claude Computer Use	Agent 的“工具箱”通过 MCP 统一暴露，Agent 本身也可以被工作流调用。
能力层	插件 Plugin	单一接口、原子功能	“查天气插件”“发邮件插件”“数据库查询插件”	插件可以包装成 MCP Server，实现一次编写，任何 Host 即插即用。
知识层	RAG	检索、增强、分段、嵌入	向量数据库 + 文档召回	常被实现为一个特殊插件，或直接内嵌在 Agent/工作流节点里；MCP 可提供统一的检索服务。
底座层	MCP	协议、注册、发现、鉴权、传输	MCP Server（本地文件系统）、MCP Client（Claude Desktop）	本身不提供业务功能，但让所有上层模块能“像 USB-C 一样”互联。

2. 用“外卖平台”类比帮助记忆

概念	外卖平台类比
插件	一家家具体餐馆（只提供“宫保鸡丁”或“奶茶”）
工作流	“下单 → 备餐 → 骑手取餐 → 送达”整条链路脚本
Agent	平台调度大脑，根据天气、运力、用户忌口实时重排链路
RAG	实时爬取菜单更新，保证用户看到的“今日特价”不是过期数据
MCP	平台统一 API：餐馆入驻标准、骑手接口、支付协议，谁接入都能跑

3. 一句话总结每个区别

插件 vs 工作流
插件 = 一个工具函数；工作流 = 把多个函数按顺序/条件串起来的 DAG。
工作流 vs Agent
工作流是“死脚本”；Agent 是“活大脑”，能根据中间结果动态改写脚本。
RAG vs 插件
RAG 是一种知识类插件（查文档），但插件还可以是“执行类”（发邮件）、“计算类”（跑 SQL）。
MCP vs 其他四者
MCP 不是业务概念，而是让插件/Agent/工作流可以跨平台热插拔的“统一总线”；没有 MCP，每个 Agent 都要单独对接一次 Slack、一次 Notion、一次数据库，有了 MCP 只需对接一次 MCP Server 即可。

4. 选型速查表

你的需求	先用哪个概念	备注
只想给 Chatbot 加 3 个工具按钮	写 3 个插件	暂不引入工作流
想让 LLM 自动完成多步审批	设计工作流 + Agent	工具用 MCP 暴露
想让不同团队共享同一批企业 API	用 MCP 封装 API	上层可以是 Agent 或工作流
客服需要实时知识库	RAG 插件	也可通过 MCP 提供检索服务

一句话：插件是原子，工作流是剧本，Agent 是导演，RAG 是提词器，MCP 是整个剧场的标准化电源插座。

缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
npm i hexo-generator-json-content --save

3、在根目录_config.yml里添加配置：

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编程博主，全网粉丝30w+，开源项目：python-office，我的微信：wfdev7