Agent重大突破！OpenAI智能體支持MCP，已開源

今天凌晨2點，OpenAI對Agent SDK進行了重大更新支持MCP服務，可以統一接口標準解鎖無限工具。

現在Agent可以快速集成網絡搜索、專業分析、本地查詢、網絡追蹤等各式各樣的工具，這對于開發超復雜自動化智能體來說幫助巨大。

例如，在開發一個需要同時進行文件處理、數據查詢和網絡信息收集的智能體時，開發者可以通過 MCP 服務器分別集成文件系統工具、數據庫查詢工具和網絡爬蟲工具，更高效地完成復雜任務。

連OpenAI聯合創始人兼首席執行官Sam Altman也特意發文大贊MCP，可見其對Agent的重要性。

開源地址:https://github.com/openai/openai-agents-python

可能很多人會對MCP比較陌生，「AIGC開放社區」先為大家簡單介紹一下技術概念。MCP全稱為Model Context Protocol，是一種專為大模型開放的統一開放接口。

更直白一點，你可以把MCP看成大模型的“USB接口”，任何符合接口的工具，例如，U盤、移動硬盤、網絡適配器、外置網卡都能插在上面，這下知道為啥是解鎖無限工具了吧。

MCP的核心框架一共由模型、上下文、協議三個關鍵部分組成:模型是系統的邏輯核心，定義了數據的結構、決策的邏輯以及系統如何解釋信息。在傳統軟件開發中，模型可以通過面向對象編程模型、數據庫架構或AI/ML模型來實現。在AI應用中，模型可能是理解語言的神經網絡、處理圖像的深度學習模型，或者是進行預測分析的機器學習算法。

在企業軟件中，模型可能是指導客戶互動的實體關系模型?？傊Ｐ褪窍到y的基礎，決定了系統如何處理和理解數據。

上下文為模型提供了運行的環境，決定了模型在不同條件下的行為。包括用戶交互、環境因素和系統狀態等變量。例如，一個AI聊天機器人會根據對話的上下文生成不同的回答，就像金融預測模型會根據經濟趨勢調整預測結果一樣。沒有適當的上下文，模型可能會產生不相關或錯誤的輸出。上下文的動態性，能幫助系統能夠根據實時數據和環境變化調整其行為。

協議是通信的橋梁定義了系統內不同組件之間的交互規則。確保了模型和上下文之間的通信，使得上下文的變化能夠正確影響模型，反之亦然。

在實際應用中，協議管理微服務之間的數據交換、AI組件之間的交互，甚至是Web應用中的API通信。協議確保了分布式環境中的數據一致性、安全性和效率。

MCP對Agent有哪些好處

首先MCP為Agent提供了標準化的方式來接入各種工具和數據源，無論是本地運行的工具，例如通過stdio服務器，還是遠程托管的服務HTTP over SSE服務， Agent都可以通過統一的接口與它們進行交互，極大擴展了第三方工具庫。

例如，在金融領域，Agent 可以接入股票分析的MCP工具。當用戶詢問某只股票的詳細信息時，Agent 可以調用該工具，快速獲取股票的實時價格、歷史走勢、財務指標等數據，并進行深入分析，為用戶提供專業的投資建議。

這種標準化的接入方式極大地減少了Agent與不同工具集成時的復雜性，并且由于MCP定義了清晰的協議，Agent可以輕松地接入新的工具和服務，而無需對Agent的核心邏輯進行大量的修改，這使得Agent能夠快速適應新的應用場景和需求。

此外，MCP還為Agent帶來了動態工具發現的能力。每次Agent運行時，SDK會調用MCP服務器的方法，動態獲取當前可用的工具列表。幫助Agent可以實時了解哪些工具是可用的，而無需在代碼中硬編碼工具信息。

這種動態發現機制賦予了Agent極高的靈活性和適應性，使其能夠適應工具的變化，例如工具的新增、刪除或更新。如果工具列表發生變化，Agent可以立即感知并調整其行為，從而更好地應對動態的環境和需求。

在性能優化方面，MCP同樣表現出色。支持對工具列表進行緩存，Agent可以在多次運行中復用工具列表，從而減少每次運行時調用工具的延遲，能夠顯著提升Agent的自動化效率。

同時Agent僅在需要時調用MCP服務器的工具，而不是在初始化時加載所有工具。這種按需調用的方式可以減少資源消耗，提高系統的整體性能。

在開發方面，MCP也極大地簡化了開發工作。開發者可以通過簡單的配置將MCP服務器添加到Agent中，而無需編寫大量的代碼來實現工具的接入邏輯。這大大簡化了開發流程，縮短了開發周期。

由于工具的接入是通過MCP協議標準化的，開發者可以更容易地對工具進行調試和測試。同時，工具的獨立性也使得問題定位更加方便，進一步提升了開發效率。

MCP還實現了解耦與模塊化的設計。它將工具和數據源的實現細節與Agent的邏輯分離，Agent不需要關心工具的具體實現，只需要通過MCP協議與工具交互。這種解耦設計使得Agent的代碼更加簡潔、易于維護。

同時，工具可以作為獨立的模塊通過MCP服務器提供給Agent。開發者可以獨立開發和部署工具，而無需修改Agent的代碼。這種模塊化方式使得系統的各個部分可以獨立升級和優化，進一步提升了系統的靈活性和可維護性。