这篇内容深入探讨了如何快速上手AI Agent构建，特别是通过ComfyUI工作流平台。从明确设计目标、分析流程结构到选用合适平台，逐步拆解复杂工作流，掌握节点连接与插件使用。通过案例揭秘复杂工作流，展示了如何编排、调试与扩展能力，帮助读者构建高效AI助手。

智能体（Agent）正成为AI领域的焦点，2025年被视为其突破关键能力的关键年份。智能体具备感知、决策和执行能力，核心在于多模态理解、自主规划、工具调用和记忆增强。当前，智能体已在编程、调查等领域展现强大应用潜力，未来将在医疗、数据分析等专业领域持续拓展，推动人机协作进入新纪元。

MCP协议推动AI发展，赋予AI更多能力，如操控贪吃蛇游戏。通过MCP Server，AI能调用工具、资源与提示模板，实现多轮交互。官方提供调试工具inspector，便于开发者测试MCP Server功能。AI与MCP结合，不仅提升了任务执行效率，还促进了生态系统的繁荣，如Cursor和Cline等平台对MCP Server的支持。

本文深入探讨了AI Agent的设计与实现，涵盖了核心要素如感知、记忆、规划和行动，并结合OpenManus进行二次开发实践。通过实验验证了Agent在不同任务中的表现，提出了自主化演进和多Agent协作的改进方向。文章还介绍了MCP协议在AI生态中的应用前景，强调了LLM与外部工具的协同作用，为AI Agent的未来发展提供了技术参考。

2025年AI技术快速发展，货拉拉推出自研LLM应用平台“悟空平台”，通过低代码、零代码和工作流三种方式，帮助企业在多场景中快速落地AI应用。工作流支持全场景，具备选择器、数据库、代码节点等功能，提升智能客服、数据库读写等场景的效率和准确性，助力企业智能化转型。

agents.json是基于OpenAPI的开放规范，专为AI agent与互联网服务提供商的交互设计。它通过结构化描述API，确保AI agent能稳定准确地调用服务。agents.json引入flows和links概念，定义复杂操作的执行顺序，优化自然语言驱动和任务流标准化，增强API的可发现性，解决多步骤调用的可靠性问题，支持现有身份认证体系，部署成本低，生态开放。

AI Agent正快速发展，2025年或成其元年。开源大模型能力与商业大模型齐平，推动AI应用模式革新。MCP渐成事实标准，支持私有知识库的问答系统开发。实践展示了基于MCP构建知识库、优化检索流程及实现智能问答的全过程，体现了AI应用技术的高效迭代与创新潜力。

MCP协议为AI系统提供安全、标准化的数据访问方式，采用客户端-服务器架构，支持本地和远程数据源访问。协议层负责消息封装和通信管理，传输层支持Stdio和HTTP+SSE通信方式。MCP客户端与服务端通过初始化、消息交换和终止三个阶段建立连接，支持请求-响应模式。实践展示了如何通过MCP实现AI工具调用和数据交互，提升AI的实用性和智能化。

MCP协议重新定义了大模型与现实世界的交互范式，突破了传统Function Call的性能和兼容性瓶颈。通过标准化接口，MCP实现了动态语义对齐和高并发任务调度，成为AI应用架构的基础协议。其微内核架构设计使得工具调用更加灵活，支持多Agent协同和复杂任务处理，推动AI应用架构在业务领域的落地与创新。

MCP和A2A是AI Agent通信的核心协议，MCP存在工具投毒、地毯式骗局和影子攻击等安全隐患，可能导致数据泄露和AI劫持。Google A2A协议则注重企业级认证、访问控制和数据加密，安全性更为成熟。建议开发者加强MCP权限控制、沙箱隔离和输入输出检测，提升AI Agent的安全防护能力。

AI Agent正通过自主问题解决和适应性工作流革新企业运营，其核心在于数据互操作性和事件驱动架构（EDA）。EDA确保Agent高效通信，支持动态、上下文驱动的工作流，提升复杂任务处理能力。设计模式如反思、工具使用、规划等，使Agent更智慧。多代理系统和Agentic RAG进一步增强了模块化与适应性。扩展Agent面临数据共享挑战，EDA通过异步通信解决，确保系统灵活性与可扩展性。

Manus AI作为全球首款通用型AI Agent，展示了多Agent协同、记忆管理和端到端训练等技术的进化。它通过智能规划与执行复杂任务，提升了用户体验，但仍面临记忆与上下文管理的挑战。未来，AI Agent需强化自我评估、跨环境能力和自主学习，以应对更复杂的应用场景。AI时代，个人需转型为“AI领导者”，适应技术与工作模式的变革。

AI交互正从被动响应的ChatBot向自主行动的智能体Agent演进。智能体通过思维链和ReAct架构，实现任务拆解、工具调用和结果整合，具备自主决策与执行能力。OpenManus项目展示了基于MCP协议的Agent实现，但仍面临token消耗大、多任务处理能力有限等挑战，距离实用化还需进一步优化。

AI代理工作流通过动态规划、工具使用和反思模式，结合LLM的推理能力和外部工具，实现复杂任务的高效处理。其核心在于任务分解、实时数据交互和持续学习，适用于研究助手、代码生成等场景。虽灵活且自适应，但需权衡复杂性和可靠性，确保在合适场景下使用。

AI-Agent构建系列分为三部分：速通工作流基础、ComfyUI案例复盘、AI Agent构建案例。旨在帮助贯通工作流搭建，提升AIGC专业技能。AI迅猛发展下，大模型、多媒体生成、智能体、工作流广泛应用。AI Agent具备自主决策能力，AI Workflow注重标准化流程。通过赛博餐厅案例，展示工作流的基本构成与搭建思路，强调节点任务的输入、输出、参数配置，以及工作流的灵活扩展与升级。

MCP是Claude主导的AI模型上下文协议，旨在集成AI与现有系统，解决AI应用与常用服务分离的问题。通过标准化协议，MCP支持AI模型与不同API和数据源无缝交互，提升AI系统的可靠性和效率。MCP通过分层处理任务，增强多轮对话和复杂需求的自主执行能力，推动AI应用进入新时代。