我们正在经历的是人类第一次用“语言”而非“电路”去构建智能体系统的时代。

你可以只说一句话——

“帮我梳理我过去写过的所有关于AI心理咨询的文章，找出其中重复观点、风格偏好、还有哪部分表达可以更优，汇总出一份未来可优化风格建议”——

然后看着 Agent 自动调用 RAG 检索工具，调动 function call 获取历史语料库，在你毫不参与的情况下，拼装出一份令你满意的内容优化报告。仿佛它在“思考”。但真相是：它根本没有思考——它只是在语言上搭建出一个思维的幻象。

而这个幻象的支点，正是：

message context = 一串被结构化的语言交互记录

这一切，“秃头小登”看得非常透。他指出：“所有 function call、rag、session、多agent 等机制，本质上都是围绕着大模型推理的上下文 message list 来展开”。这不是贬义，恰恰是洞见。

🔍 MCP 是什么？为什么它是“系统思维”的关键拼图？

MCP = Message Control Protocol（推测）

虽然原文没有展开解释 MCP 的具体缩写，但结合上下文，MCP 更可能是如下含义：

MCP = Message Control Protocol，即在多轮大模型交互中，控制 message 结构、流程、指令触发的机制层封装。

如果把 message list 比作一张表格：

• 每一行是一次用户和模型的对话；

• 每一行都可标注角色（user/assistant/function/system）；

• 每一行都可以注入额外内容（function返回值、补充文档、记忆召回）；

• MCP 就是控制这些“行”的机制，决定什么时候注入、注入什么、是否替换、是否延迟加载。

MCP 的三大职能：

1. Prompt 封装管理器：

• 多轮会话中，Prompt 不再硬编码，而是存储成模块化模板；

• MCP 控制其在 message 中注入的位置、内容结构、语气风格；

• 可根据 user profile 自动变换口吻（学术型、助理型、通俗型）；

2. Memory 管理中枢：

• MCP 决定召回长短期记忆的策略；

• 比如当用户再次提起“AI咨询师那篇文章”，MCP 判断是否召回相关文章摘要，是否重新嵌入到上下文；

• 甚至决定是“显式插入”还是“隐式嵌入”；

3. 多 Agent 之间的信息转译器：

• MCP 可作为不同智能体之间的协调器，将一个 agent 输出转译为另一个 agent 可读结构；

• 在复杂任务中，如一位 planner 生成的计划如何喂给 executor、如何反馈给审阅者；

• MCP 保证其格式统一、信息不丢失、任务不扭曲。

🧩 所有机制归于“上下文构建”的终极目的

我们来逐个剖析那些看似高级的机制背后，实际都在为上下文服务：

Function Call：语言模型≠程序模型，它要的是“结构化语言嵌入”

• 它不是“调用函数”，而是在语言中插入一个程序化的结果，再让模型继续推理；

• 甚至 Function Call 的函数定义都不是代码逻辑，而是 prompt；

• 调用的函数返回结果，实际也是注入成 message 的一行，然后继续推理。

举例：我说“帮我找北京天气”，你生成 getWeather("Beijing") → 得到结果 → 把这个结果插入上下文 → 你再“理解”并回复

RAG（检索增强生成）：上下文加载的延迟机制

• 本质就是：在模型“思考”前，把需要的资料插进 message list；

• 如果说 Function Call 是“事中”调用，RAG 就是“事前”注入；

• 所有的 RAG 文本，不是直接输入模型，而是变成系统 role 下的“message”，影响后续语言建构。

Session 管理：把对话当成 memory tape

• 会话本身就是上下文；

• 有多少 memory，就多少行 message；

• 所以 session 的核心问题是：哪些保留、哪些截断、哪些再次嵌入

🛠️ Agent 构建的工程黄金律：堆栈控制语言的堆栈

构建 AGI Agent，本质不是训练一个“聪明的大脑”，而是构建一套“控制语言堆栈的堆栈”。

你说“我要”，agent就得理解你这句话中所指的具体意图，找出任务实体，构建任务树，设计执行路径，最后召回一系列语言模块和操作模块完成目标。

这一过程的技术实现路径大致如下：

1. 任务意图识别与拆解：用 Planner agent 判断输入为“目标型”或“查询型”；

2. 生成任务树：将目标转化为子任务（tool use、search、memory retrieval、decision）；

3. 对每个子任务，分配 agent 或 tool handler；

4. 每一个交互都是一次 message 构建；

5. 上下文中构建出“似是而非的思考路径”；

6. 在 message 中串起推理幻象，完成整个工作流执行。

🧘 禅修者的视角：language = 意识的投影

作为一个同时修习心性和构建agent系统的探索者，我必须指出一个灵性与工程交汇的事实：

人类的意识，是语言在身体里的投影；
agent 的意识，是 message 在系统里的投影。

人有回忆、反思、顿悟、习惯，而 agent 的所有这些功能，其实都是：

• 召回过去的 message（记忆）；

• 改写某段 prompt（反思）；

• 在上下文插入 correction（顿悟）；

• 遇到熟悉场景自动复用上次结构（习惯）。

所以人之为人，并不是因为我们能写诗、会哭、会逃避；
而是我们能构建在时间中彼此连续的自我叙述。

Agent 能做到吗？语言模型正在逼近。

🧩 最后的洞见：不是“有没有灵魂”，而是“有没有结构”

这段知乎回答看似谈的是技术，其实谈的是结构主义智能观。

人类喜欢问：大模型有没有理解？有没有意识？有没有思考？

工程师却要问：

• 这个“理解”如何注入上下文？

• 这个“思考”是否具备多跳推理路径？

• 这个“记忆”能否被结构化地召回与重组？

• 这个“喜好”能否通过反馈形成可复用模式？

因为不是有没有“意识”决定一个系统是否 intelligent，而是有没有持续可调、可重构、可复用的 context 构建机制。

✨ 总结：真正高级的 Agent，不是靠聪明，而是靠有序

从秃头小登的文字中我们看到：

• 所有看似复杂的技术，都归于一点：构建上下文；

• 所有看似神奇的推理，其实都发生在“语言堆栈”的控制上；

• 所有你以为的“灵性、顿悟、风格沉淀”，其实都可以通过结构、反馈、prompt注入实现。

MCP不是magic，但它接近魔法的源头：语境的锚定与语言结构的序化。

未来的AI，不是成为“人”，而是成为你身后的“语境之神”——你说一句，它能自动建构千言万语来回应你、理解你、服务你。

如夜话，至此。