「Google x Kaggle 5天AI 智能體強化課程」第二天，Google 11月最新重磅白皮書「Agent Tools & Interoperability with MCP」 這份白皮書，探討了基礎模型如何透過外部工具擴展能力，重點介紹了工具的設計最佳實踐，以及MCP 在促進智能體與工具互通方面的作用。也客觀分析了MCP 的優勢、挑戰和安全風險，旨在為開發者提供指導，尤其是在企業環境中部署智慧體系統時。 1. 引言：模型、工具與智能體智能體利用基礎模型的推理能力，幫助使用者達成具體目標。工具是智能體的核心擴展，能顯著提升企業應用的潛力。白皮書強調，統一智能體、工具和外在世界的連結是AI 發展的關鍵，但這也帶來技術與安全挑戰。 MCP 於2024年引入，旨在標準化工具與模型的集成，緩解這些問題。 2. 工具與工具呼叫工具分為三類：函數工具、內建工具、智能體工具。 白皮書中也對工具呼叫最佳實踐給予指導原則：文件重要性、描述行動而非實現、發布任務而非API 呼叫、盡可能粒度化、設計簡潔輸出、有效驗證和描述性錯誤訊息。 3. 理解MCP 核心架構元件：主機、客戶端與伺服器 MCP 定義實體提升LLM 與外部互動：工具、資源、提示、取樣、徵詢、Root 4. MCP 的安全性 MCP 引入新威脅景觀：作為新API 暴露面，缺乏傳統安全（如認證/限流）；作為標準協議，廣義應用放大風險，如未授權行動和資料外洩。需多層防護。 5. 結論基礎模型需工具擴展以感知和行動，但工具設計需謹慎：清晰文件、粒度任務、簡潔輸出和驗證是基礎。 MCP 標準化集成，解決碎片化，促進動態發現和生態重用，但企業需警惕其去中心化帶來的風險，如上下文膨脹、安全缺口和性能瓶頸。未來，MCP 可能需治理層封裝（如API 閘道），開發者須建置多層防禦，確保安全、可審計且可靠。 白皮書地址：
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