Udforsk hvorfor Model Context Protocol (MCP) måske ikke er den ideelle abstraktion for AI-agenter, og opdag den overlegne tilgang med kodeeksekvering, der reducerer forbruget af tokens med 98% samtidig med at agentens autonomi og ydeevne forbedres.
Landskabet for udvikling af AI-agenter er ved at gennemgå et fundamentalt skifte. Nye indsigter fra brancheledere har udfordret en af de mest udbredte standarder på området: Model Context Protocol (MCP). Selvom MCP blev designet til at standardisere, hvordan AI-agenter interagerer med eksterne systemer, tyder nye beviser på, at denne abstraktion faktisk kan begrænse agentens ydeevne, øge omkostningerne og mindske autonomien. I denne omfattende guide undersøger vi, hvorfor kodeeksekvering er ved at vinde frem som et overlegent alternativ til MCP, hvordan det kan reducere tokenforbruget med op til 98%, og hvad det betyder for fremtiden for AI-agentarkitektur. Uanset om du bygger AI-systemer til virksomheder eller udforsker agentbaseret automatisering, er det afgørende at forstå dette paradigmeskifte for at træffe informerede arkitekturbeslutninger.
Model Context Protocol repræsenterer et væsentligt forsøg på at standardisere udviklingen af AI-agenter. I sin kerne er MCP en åben standard, der er designet til at forbinde AI-agenter med eksterne systemer, API’er og datakilder. Det grundlæggende koncept bag MCP er elegant: I stedet for at hver udvikler bygger brugerdefinerede integrationer mellem deres AI-agenter og eksterne værktøjer, tilbyder MCP en universel protokol, der gør det muligt at implementere integrationer én gang og derefter dele dem på tværs af hele økosystemet. Denne standardisering har været transformerende for AI-fællesskabet og gjort det muligt med hidtil uset samarbejde og deling af værktøjer blandt udviklere verden over.
Fra et teknisk perspektiv er MCP i bund og grund en API-specifikation optimeret til AI-agenters forbrug frem for udvikleres forbrug. Hvor traditionelle API’er er bygget med udvikleroplevelsen for øje, er MCP’er specifikt arkitekteret til at blive brugt af store sprogmodeller og autonome agenter. Protokollen definerer, hvordan agenter skal anmode om information, hvordan værktøjer skal beskrives, og hvordan resultater skal formateres for optimal forståelse. Gennembruddet med MCP var ikke nødvendigvis selve protokollen – det var den brede brancheadoption, der skabte et samlet økosystem. Da Anthropic og andre store aktører standardiserede omkring MCP, betød det, at udviklere kunne bygge værktøjer én gang og få dem til at fungere på tværs af flere agentplatforme og implementeringer.
MCP’s værdiforslag er overbevisende: Det lover at låse op for et helt økosystem af integrationer, reducere udviklingstiden og give agenter adgang til tusindvis af værktøjer uden skræddersyet udvikling for hver integration. Denne standardisering har ført til hurtig udbredelse af MCP-servere i branchen, hvor udviklere skaber specialiserede servere til alt fra databaseadgang til tredjeparts-API-integrationer. Løftet var, at efterhånden som antallet af MCP-servere voksede, ville agenter blive mere og mere kompetente og selvstændige og kunne håndtere mere komplekse opgaver ved at udnytte et rigt økosystem af færdigbyggede værktøjer.
Selvom MCP løste standardiseringsproblemet, introducerede det et nyt sæt udfordringer, der bliver stadig mere tydelige, efterhånden som AI-agenter bliver mere avancerede og udbredte. Den væsentligste udfordring er overdrevent tokenforbrug, som direkte påvirker både omkostninger og ydeevne for AI-agenter. For at forstå hvorfor dette sker, skal man se nærmere på, hvordan MCP-servere typisk implementeres, og hvordan agenter interagerer med dem i praksis.
Når en AI-agent forbinder sig til en MCP-server, modtager den omfattende dokumentation om alle tilgængelige værktøjer i serveren. En typisk MCP-server indeholder mellem 20 og 30 forskellige værktøjer, hver med detaljerede beskrivelser, parametre og eksempler. I virkelige implementeringer forbinder organisationer sjældent kun én MCP-server til deres agenter. Ofte integreres fem, seks eller endnu flere MCP-servere for at give agenter adgang til forskellige funktioner. Det betyder, at selv hvis agenten kun skal bruge ét specifikt værktøj, bliver hele kontekstvinduet fyldt med beskrivelser og metadata for alle tilgængelige værktøjer på tværs af alle forbundne servere. Dette er den første store kilde til token-spild: Agenter tvinges til at bære rundt på information om værktøjer, de ikke skal bruge, hvilket øger både latenstid og omkostninger og potentielt øger risikoen for hallucinationer.
Den anden store kilde til tokenforbrug kommer fra mellemresultater fra værktøjer. Overvej et praktisk scenarie: En agent skal hente et udskrift fra Google Drive for at udtrække specifik information. MCP-værktøjet til dokumenthentning returnerer måske 50.000 tokens indhold, eller hvis dokumentet er stort, kan det overskride kontekstvinduets grænser helt. Men agenten har måske kun brug for det første afsnit eller en bestemt sektion af udskriften. Alligevel sendes hele dokumentet gennem kontekstvinduet, hvilket unødigt bruger tokens og potentielt overskrider tilgængelige kontekstgrænser. Denne ineffektivitet forværres i workflows med mange værktøjskald, og i komplekse agentforløb med snesevis af trin bliver token-spildet enormt.
Ud over tokenforbruget er der et dybere arkitektonisk problem: MCP reducerer agentautonomi. Hvert abstraktionslag, der tilføjes til et agentsystem, begrænser, hvad agenten kan gøre, og hvor fleksibelt den kan løse problemer. Når agenter tvinges til at arbejde inden for rammerne af foruddefinerede værktøjsdefinitioner og faste MCP-grænseflader, mister de evnen til at tilpasse sig, transformere data på nye måder eller lave skræddersyede løsninger på unikke problemer. Det grundlæggende formål med at bygge AI-agenter er at opnå autonom opgaveløsning, men MCP’s abstraktionslag modarbejder faktisk dette mål ved at begrænse agentens fleksibilitet og beslutningsevne.
Den alternative tilgang, der vinder frem, tackler disse begrænsninger ved at udnytte en grundlæggende egenskab ved moderne store sprogmodeller: kodegenerering. I stedet for at stole på foruddefinerede værktøjsdefinitioner og faste MCP-grænseflader kan denne tilgang lade agenter generere og eksekvere kode direkte, så de kalder API’er og værktøjer gennem kode frem for en standardiseret protokol. Dette skift repræsenterer en grundlæggende nytænkning af, hvordan agenter bør interagere med eksterne systemer.
Arkitekturen bag kodeeksekvering er elegant enkel. I stedet for at forbinde til MCP-servere, opretholder systemet en struktureret mappestruktur, hvor hver mappe repræsenterer en MCP-server, og inden for hver mappe er undermapper for specifikke værktøjskategorier, der indeholder simple TypeScript-filer, som implementerer de enkelte værktøjer. Når en agent skal bruge et værktøj, slår den ikke et foruddefineret værktøj op i kontekstvinduet – i stedet genererer den kode, der importerer det nødvendige værktøj fra den relevante mappe og kalder det direkte. Denne tilgang ændrer grundlæggende, hvordan information flyder gennem systemet, og hvordan agenter interagerer med eksterne funktioner.
Ydelsesforbedringerne ved denne tilgang er markante. Ved kun at sende det specifikke værktøj, agenten skal bruge, ind i kontekstvinduet, i stedet for alle tilgængelige værktøjer fra alle forbundne servere, falder tokenforbruget til værktøjsdefinitioner dramatisk. Endnu vigtigere kan agenter nu håndtere mellemresultater intelligent. I stedet for at sende et dokument på 50.000 tokens gennem kontekstvinduet, kan agenten gemme dokumentet på filsystemet og derefter kun udtrække den nødvendige information. I virkelige implementeringer har denne tilgang vist, at tokenforbruget kan reduceres med op til 98% sammenlignet med traditionelle MCP-implementeringer, samtidig med at agentens ydeevne og autonomi forbedres.
En af de stærkeste fordele ved kodeeksekveringsmetoden er det såkaldte “progressiv afsløring”. Med traditionel MCP er agenter begrænset af kontekstvinduets størrelse – der er en praktisk grænse for, hvor mange værktøjer der kan tilsluttes, før kontekstvinduet bliver for overfyldt. Med kodeeksekvering forsvinder denne begrænsning stort set. En agent kan i teorien have adgang til tusindvis af MCP-servere og værktøjer, men indlæser kun de specifikke værktøjer, den har brug for i øjeblikket.
Dette muliggøres gennem en søgemekanisme, der lader agenter opdage, hvilke værktøjer og MCP-servere der er tilgængelige. Når en agent står overfor en opgave, der kræver et værktøj, den ikke har brugt før, kan den søge blandt de tilgængelige værktøjer, finde det rette og importere samt bruge det. Dette skaber en fundamentalt mere skalerbar arkitektur, hvor antallet af tilgængelige værktøjer ikke forringer agentens ydeevne. Organisationer kan bygge omfattende værktøjsøkosystemer uden at bekymre sig om kontekstvinduesbegrænsninger, og agenter kan opdage og bruge nye værktøjer efter behov uden genudrulning eller omkonfiguration.
De praktiske konsekvenser er betydelige. En stor virksomhed kan have hundredevis af interne API’er, databaser og tjenester, de ønsker, at deres agenter skal have adgang til. Med traditionel MCP ville tilslutning af dem alle skabe et uoverskueligt kontekstvindue. Med progressiv afsløring gennem kodeeksekvering kan agenter få adgang til hele dette økosystem effektivt, opdage og bruge værktøjer efter behov. Det muliggør virkelig omfattende agentkapaciteter uden de ydelsesmæssige ulemper, der følger med traditionelle MCP-implementeringer.
Virksomheder, især dem i regulerede brancher, har betydelige bekymringer omkring dataprivatliv og eksponering. Ved brug af traditionel MCP med eksterne modeludbydere som Anthropic eller OpenAI sendes alle data, der flyder gennem agenten – inklusive følsomme forretningsoplysninger, kundedata og fortrolige informationer – til modeludbyderens infrastruktur. Dette er ofte uacceptabelt for organisationer med strikte krav til datastyring eller lovgivningsmæssig overholdelse.
Kodeeksekveringsmetoden tilbyder en løsning gennem det, der kaldes et “data-harness”. Ved at implementere kodeeksekvering i et kontrolleret miljø kan organisationer tilføje et lag, der automatisk anonymiserer eller redigerer følsomme data, før de udsættes for eksterne modeludbydere. For eksempel kan et værktøj, der henter kundedata fra et regneark, modificeres til automatisk at anonymisere e-mailadresser, telefonnumre og andre personhenførbare oplysninger. Agenten har stadig adgang til de data, den skal bruge til sin opgave, men følsomme informationer beskyttes mod at blive eksponeret for tredjeparter.
Denne egenskab er særlig værdifuld for organisationer, der håndterer sundhedsdata, finansielle informationer eller andre regulerede datatyper. I stedet for at skulle vælge mellem agentfunktionalitet og dataprivatliv, kan organisationer få begge dele. Agenten kan få adgang til de data, den skal bruge, men følsomme oplysninger beskyttes automatisk gennem data-harness laget. Denne tilgang har vist sig særligt attraktiv for virksomheder, der ønsker at udnytte AI-agenter, men ikke kan acceptere de privatlivsmæssige konsekvenser ved traditionelle MCP-implementeringer.
Måske den mest transformative fordel ved kodeeksekveringsmetoden er, at agenter kan skabe, lagre og udvikle deres egne færdigheder. I traditionelle MCP-implementeringer er sættet af tilgængelige værktøjer fastlagt ved udrulning. En agent kan bruge de værktøjer, den har fået, men kan ikke skabe nye eller ændre eksisterende. Med kodeeksekvering kan agenter generere nye funktioner og gemme dem på filsystemet, så de får vedvarende færdigheder, der kan genbruges til fremtidige opgaver.
Dette hænger sammen med det fremvoksende koncept “færdigheder” i agentarkitektur, som for nylig er blevet introduceret af ledende AI-forskningsorganisationer. I stedet for at tænke på agenter som havende et fast sæt funktioner, kan vi betragte dem som havende et sæt færdigheder, der vokser og udvikler sig over tid. Når en agent står overfor en opgave, der kræver en evne, den ikke har, kan den skabe denne evne, teste den og gemme den til fremtidig brug. Over tid bliver agenter mere kompetente og specialiserede til deres specifikke domæner og brugstilfælde.
Konsekvenserne for agentudvikling er dybtgående. I stedet for at udviklere skal forudse alle de værktøjer, en agent muligvis får brug for, og bygge dem på forhånd, kan agenter selv bygge de værktøjer, de får brug for. Det giver en mere adaptiv, læringsorienteret tilgang til agentudvikling, hvor kapaciteter opstår organisk på baggrund af faktisk brugsmønster og krav. En agent, der arbejder indenfor et specifikt domæne, kan udvikle et rigt sæt specialiserede færdigheder, som en udvikler måske aldrig ville have tænkt på at bygge manuelt.
FlowHunt har erkendt begrænsningerne ved traditionelle MCP-implementeringer og har bygget sin agentinfrastruktur omkring kodeeksekveringsmetoden. Dette valg afspejler en dyb forståelse af, hvad der gør agenter virkelig autonome og effektive. Ved at implementere kodeeksekvering som den primære mekanisme for agent-værktøjsinteraktion gør FlowHunt det muligt for sine brugere at bygge agenter, der er mere effektive, mere selvstændige og mere omkostningseffektive end dem, der er bygget på traditionelle MCP-fundamenter.
FlowHunt-platformen leverer den nødvendige infrastruktur til at implementere kodeeksekvering sikkert og pålideligt. Dette inkluderer et sikkert sandbox-miljø, hvor agenter trygt kan generere og eksekvere kode, omfattende logging og overvågning for at spore agentadfærd samt indbyggede databeskyttelsesmekanismer for at sikre korrekt håndtering af følsomme informationer. I stedet for at brugere selv skal bygge denne infrastruktur, leverer FlowHunt den som en administreret tjeneste, så brugere kan fokusere på at bygge effektive agenter frem for at administrere infrastruktur.
FlowHunts tilgang inkluderer også progressiv afsløring, så brugere kan forbinde hundredvis eller tusindvis af værktøjer og API’er uden ydelsesmæssig forringelse. Platformen håndterer værktøjsopdagelse, kodegenerering og eksekvering på en måde, der er optimeret for både ydeevne og pålidelighed. Brugere kan opbygge omfattende agentøkosystemer, der vokser og udvikler sig over tid, hvor agenter opdager og bruger nye funktioner efter behov.
Selvom kodeeksekveringsmetoden giver markante fordele, er det vigtigt at anerkende dens begrænsninger og afvejninger. Den første store begrænsning er pålidelighed. Når agenter skal generere kode hver gang, de skal kalde et værktøj, er der større risiko for fejl. En agent kan generere syntaktisk ukorrekt kode, lave logiske fejl i kaldet af et værktøj eller misforstå de nødvendige parametre til et API. Det kræver robust fejlhåndtering, retry-mekanismer og potentielt menneskelig overvågning ved kritiske operationer. Traditionel MCP, med sine foruddefinerede værktøjsdefinitioner og faste interfaces, er mere pålidelig, fordi der er mindre rum for fejl fra agentens side.
Den anden store begrænsning er infrastrukturarbejde. Sikker implementering af kodeeksekvering kræver opsætning af et sikkert sandbox-miljø, hvor agenter kan eksekvere kode uden at kompromittere systemsikkerheden eller få adgang til uautoriserede ressourcer. Denne sandbox skal være isoleret fra hovedsystemet, have kontrolleret adgang til eksterne API’er og overvåges for sikkerhedsproblemer. Opsætning af denne infrastruktur kræver betydelig teknisk indsats og ekspertise. Organisationer, der overvejer kodeeksekvering, skal enten bygge denne infrastruktur selv eller bruge en platform som FlowHunt, der leverer det som en tjeneste.
Der er også operationelle overvejelser. Kodeeksekvering kræver mere avanceret overvågning og logging for at forstå, hvad agenter foretager sig og for at fejlfinde, når problemer opstår. Traditionel MCP, med sine faste værktøjsdefinitioner, er lettere at overvåge og forstå, fordi de mulige handlinger er mere begrænsede. Med kodeeksekvering har agenter mere frihed, hvilket betyder flere muligheder for uventet adfærd, der skal undersøges og forstås.
På trods af fordelene ved kodeeksekvering bliver MCP ikke forældet. Der er specifikke scenarier, hvor MCP stadig er det rigtige valg. Enkle, veldefinerede brugstilfælde med lav API-kompleksitet egner sig godt til MCP. For eksempel kundesupport, hvor en agent skal oprette supportsager, hente sagstatus eller tilgå en vidensbase, kræver ikke kodeeksekverings fleksibilitet. API’erne er enkle, datatransformationer minimale, og MCP’s pålidelige interfaces vejer tungere end fleksibiliteten ved kodeeksekvering.
MCP giver også mening, når du bygger værktøjer, der skal bruges af mange forskellige agenter og organisationer. Hvis du skaber et værktøj, du vil dele på tværs af økosystemet, gør implementering som MCP-server det tilgængeligt for mange brugere og platforme. MCP’s standardisering er værdifuld for værktøjsdistribution og økosystemopbygning, selvom det ikke er optimalt for individuel agentydelse.
Derudover giver MCP en nemmere vej til agentudvikling for organisationer, der ikke har ressourcer eller ekspertise til sikker kodeeksekvering. Afvejningen er noget lavere ydeevne og autonomi, men enkelhed og pålidelighed kan være vigtigere i visse situationer eller for bestemte organisationer.
Skiftet fra MCP til kodeeksekvering afspejler et bredere arkitektonisk princip: Hvert abstraktionslag, du tilføjer til et agentsystem, reducerer dets autonomi og fleksibilitet. Når du tvinger agenter til at arbejde gennem foruddefinerede interfaces og faste værktøjsdefinitioner, begrænser du, hvad de kan gøre. Moderne store sprogmodeller er blevet utroligt gode til at generere kode, så det giver mening at lade dem arbejde direkte med kode og API’er frem for at tvinge dem gennem mellemled.
Dette princip rækker ud over MCP. Det peger på, at efterhånden som AI-agenter bliver mere kompetente, bør vi give dem mere direkte adgang til de systemer og data, de skal arbejde med, i stedet for at bygge flere og flere abstraktionslag ovenpå hinanden. Hvert lag tilføjer kompleksitet, øger tokenforbruget og mindsker agentens evne til at tilpasse sig og løse nye problemer. De mest effektive agentarkitekturer vil sandsynligvis være dem, der minimerer unødvendige abstraktioner og lader agenter arbejde så direkte som muligt med de underliggende systemer.
Det betyder ikke, at alle abstraktioner skal fjernes – et vist niveau af struktur og sikkerhed er nødvendigt. Men det betyder, at man skal være bevidst om, hvilke abstraktioner der tilføjes og hvorfor. Kodeeksekveringsmetoden repræsenterer en mere direkte, mindre abstrakt måde at bygge agenter på, og de målbare ydeevneforbedringer viser, at denne tilgang er indsatsen værd.
For organisationer, der overvejer at gå fra MCP til kodeeksekvering, er der flere implementeringshensyn at tage. For det første skal du etablere et sikkert sandbox-miljø. Dette kan være et containeriseret miljø, en virtuel maskine eller en specialiseret tjeneste designet til sikker kodeeksekvering. Sandboxen skal være isoleret fra dit hovedsystem, have kontrolleret netværksadgang og overvåges for sikkerhedsproblemer. For det andet skal du implementere omfattende fejlhåndtering og retry-logik. Da agenter genererer kode, skal systemet kunne håndtere syntaksfejl, logiske fejl og API-fejl. Systemet bør kunne opdage disse fejl, give agenten meningsfuld feedback og tillade retries eller alternative løsninger.
For det tredje skal du have klare konventioner for, hvordan værktøjer organiseres og navngives. Mappestruktur og navngivning har stor betydning for, hvor let agenter kan finde og bruge værktøjer. Velorganiserede, tydeligt navngivne værktøjer er lettere for agenter at finde og bruge korrekt. For det fjerde bør du implementere databeskyttelsesmekanismer fra starten. Uanset om det sker gennem anonymisering, redigering eller andre teknikker, bør du have en klar strategi for at beskytte følsomme data, der flyder gennem agentsystemet.
Endelig skal du investere i overvågning og observabilitet. Kodeeksekvering skaber mere kompleksitet og flere muligheder for uventet adfærd. Omfattende logging, overvågning og alarmering hjælper dig med at forstå, hvad dine agenter foretager sig, og hurtigt identificere og løse problemer, når de opstår.
Skiftet fra MCP til kodeeksekvering markerer en bredere udvikling i vores forståelse af AI-agentarkitektur. Efterhånden som agenter bliver mere kompetente og udbredte, lærer vi, at de abstraktioner, vi byggede til tidligere, mindre kompetente systemer, nu fungerer som begrænsninger frem for muligheder. Fremtiden for agentarkitektur vil sandsynligvis involvere endnu mere direkte interaktion mellem agenter og de systemer, de skal arbejde med, med færre mellemliggende abstraktionslag.
Denne udvikling vil sandsynligvis gå hånd i hånd med forbedringer i agentens pålidelighed og sikkerhed. Når vi giver agenter mere direkte adgang til systemer, skal vi have bedre mekanismer til at sikre, at denne adgang bruges ansvarligt. Det kan indebære mere avanceret sandboxing, bedre overvågning og revision eller nye tilgange til agentstyring og -kontrol. Målet er at maksimere agentautonomi og effektivitet, samtidig med at de rette sikkerhedsforanstaltninger opretholdes.
Vi vil sandsynligvis også se en fortsat udvikling i, hvordan agenter opdager og bruger værktøjer. Progressiv afsløring er et fremskridt, men der vil sandsynligvis opstå endnu mere avancerede metoder til værktøjsopdagelse og -valg, efterhånden som området modnes. Agenter kan lære at forudsige, hvilke værktøjer de får brug for, før de behøver dem, eller optimere deres valg af værktøjer baseret på ydeevne og omkostninger.
Kodeeksekveringsmetoden åbner også muligheder for, at agenter kan optimere deres egen ydeevne over tid. En agent kan generere kode for at løse et problem og derefter analysere denne kode for at identificere forbedringer. Over tid kan agenter udvikle stadig mere sofistikerede og effektive løsninger på tilbagevendende problemer – i praksis lære og forbedre sig gennem erfaring.
Fremkomsten af kodeeksekvering som et alternativ til MCP markerer et grundlæggende skifte i vores forståelse af AI-agentarkitektur. Ved at lade agenter generere og eksekvere kode direkte, i stedet for at arbejde gennem foruddefinerede værktøjsdefinitioner og faste interfaces, kan vi markant reducere tokenforbrug, forbedre agentautonomi og muliggøre mere avancerede agentfunktioner. Selvom MCP fortsat vil spille en rolle i specifikke scenarier og ved værktøjsdistribution, viser kodeeksekvering sig at være den overlegne metode til at bygge højtydende, autonome AI-agenter. Den 98% reduktion i tokenforbrug kombineret med forbedret agentydelse og autonomi viser, at dette arkitektoniske skifte ikke kun er teoretisk velbegrundet, men også praktisk værdifuldt. Efterhånden som organisationer bygger mere avancerede AI-agentsystemer, vil forståelsen af denne arkitekturevolution og de rigtige valg mellem tilgange være afgørende for succes. Fremtiden for AI-agenter ligger ikke i at tilføje flere abstraktionslag, men i at fjerne unødvendige og give agenter den direkte adgang og fleksibilitet, de har brug for til at løse komplekse problemer selvstændigt og effektivt.
MCP er en åben standard til at forbinde AI-agenter med eksterne systemer og API'er. Den giver en universel protokol, der gør det muligt for udviklere at bygge værktøjer én gang og dele dem på tværs af AI-agent-økosystemet, hvilket muliggør lettere samarbejde og integration.
MCP bruger for mange tokens af to hovedårsager: For det første indlæses værktøjsdefinitioner fra alle tilsluttede MCP-servere på forhånd i kontekstvinduet, selvom kun ét værktøj skal bruges; for det andet sendes mellemresultater fra værktøjer (som f.eks. hele dokumentudskrifter) gennem kontekstvinduet, selv når kun en del af dataene er nødvendige.
Kodeeksekvering gør det muligt for agenter kun at importere og kalde de specifikke værktøjer, de har brug for, i stedet for at indlæse alle værktøjsdefinitioner på forhånd. Derudover kan agenter gemme mellemresultater som variabler eller filer og kun hente de nødvendige detaljer, hvilket reducerer mængden af data der sendes gennem kontekstvinduet med op til 98%.
De primære fordele inkluderer reduceret tokenforbrug (op til 98% mindre), forbedret agentautonomi, progressiv afsløring af værktøjer, øget privatliv gennem data-anonymisering, tilstandslagring samt muligheden for at agenter kan skabe og udvikle deres egne færdigheder dynamisk.
Ja, de vigtigste begrænsninger er mindre pålidelighed (agenter skal generere korrekt kode hver gang) og øget infrastrukturarbejde (da det kræver et sikkert sandbox-miljø til sikker kodeeksekvering og API-interaktioner).
Nej, MCP vil stadig være nyttig til enklere brugsscenarier som kundesupport, hvor API-kompleksiteten er lav og minimalt datatransformationsbehov. Men til komplekse brugstilfælde, der kræver høj autonomi og effektivitet, er kodeeksekvering den overlegne tilgang.
Arshia er AI Workflow Engineer hos FlowHunt. Med en baggrund inden for datalogi og en passion for AI, specialiserer han sig i at skabe effektive workflows, der integrerer AI-værktøjer i daglige opgaver og øger produktivitet og kreativitet.
Opdag hvordan FlowHunts avancerede agentarkitektur reducerer tokenforbrug og maksimerer autonomi for dine AI-workflows.
Agentisk AI omdefinerer workflow-automatisering med Model Context Protocol (MCP), der muliggør skalerbar, dynamisk integration af AI-agenter med forskellige res...
Lær, hvad MCP (Model Context Protocol) servere er, hvordan de fungerer, og hvorfor de revolutionerer AI-integration. Opdag, hvordan MCP forenkler forbindelsen m...
Lær at bygge og implementere en Model Context Protocol (MCP) server til at forbinde AI-modeller med eksterne værktøjer og datakilder. Trin-for-trin guide for bå...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.
