* 感谢姜同学的校对和审稿！

AI智能体（AI Agent）正被企业用于执行复杂工作流，其工作模式从处理孤立任务向多智能体协同演变。模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是支持这一转变的协议之一。以下先简要介绍MCP协议的技术原理，再基于特定业务场景，分析企业级AI智能体的主要合规挑战。

一、MCP协议是什么？

MCP协议旨在为AI模型与外部数据源和服务之间的集成提供标准化接口。它通过定义统一的通信协议和架构（类似于硬件设备中的USB接口），使得AI模型能够与不同的数据源与服务进行交互，从而扩展了AI模型的应用范围和能力。

以下为动画案例介绍MCP架构的功能：

在实践中，企业AI Agent主要通过以下三种机制，借助MCP架构，扩展AI模型的能力：

  • 工具（Tools），可执行的函数，能够执行发送邮件或调用外部API等具体操作。

  • 资源（Resources），AI Agent可以访问的只读、结构化数据，例如文档或数据库查询结果。

  • 提示词（Prompts），可复用的模板或工作流，用于规范AI Agent与服务器之间的通信。

在这些机制中，“工具（Tools）”的功能与API类似。MCP通过集成上述功能，支持AI智能体进行多任务自动协同工作。这也是为何通过MCP协议部署AI Agent比接入第三方API的合规问题更复杂的原因。

（参考公众号“臻想说”中示意图制作，原图链接）

二、企业级AI Agent面临的主要合规挑战

MCP协议管理着智能体与数据及AI大模型的交互方式，这个过程也带来了相应的合规要求。企业在基于MCP协议部署企业级AI智能体时，有必要建立并维护相应的合规体系。以下是基于特定应用场景，分析企业级AI Agent面临的关键合规挑战。

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