Opdag hvorfor førende ingeniører bevæger sig væk fra MCP-servere og udforsk tre gennemprøvede alternativer—CLI-baserede tilgange, scriptbaserede værktøjer og kodeeksekvering—som reducerer tokenforbrug med op til 98 % og samtidig forbedrer agenters autonomi og ydeevne.
Udviklingen af AI-agenter gennemgår i øjeblikket en grundlæggende transformation. Det, der tidligere blev betragtet som guldstandarden for at forbinde AI-agenter til eksterne værktøjer—Model Context Protocol (MCP)—bliver i stigende grad forladt af de bedste ingeniører og førende virksomheder til fordel for mere effektive alternativer. Problemet ligger ikke i selve MCP’s koncept, men i den praktiske virkelighed, når agenter skal køre i stor skala. Når en MCP-server bruger 10.000 tokens bare på at initialisere og dermed forbruger 5 % af agentens samlede kontekstvindue, før arbejdet overhovedet starter, er det tid til forandring. Denne artikel undersøger, hvorfor ingeniører dropper MCP-servere, og præsenterer tre gennemprøvede alternativer, som industriledere som Anthropic og topingeniører benytter, når de bygger produktionsklare AI-systemer. Disse tilgange bevarer fleksibiliteten og styrken ved agentbaseret automatisering, samtidig med at de dramatisk reducerer tokenforbrug og forbedrer agenternes autonomi.
Model Context Protocol udgør en af de mest betydningsfulde standardiseringsindsatser inden for AI-agentudvikling. I sin kerne er MCP en åben standard, der skal skabe en universel bro mellem AI-agenter og eksterne systemer, API’er og datakilder. Grundidéen er både elegant og kraftfuld: I stedet for at hver enkelt udvikler bygger brugerdefinerede integrationer mellem deres AI-agenter og eksterne værktøjer, leverer MCP en standardiseret protokol, som 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 muliggjort hidtil uset samarbejde og deling af værktøjer blandt udviklere over hele verden.
Teknisk set fungerer MCP som en API-specifikation, der er optimeret specifikt til AI-agenters forbrug snarere end menneskelige udvikleres. Hvor traditionelle API’er prioriterer udvikleroplevelsen og menneskelig læsbarhed, er MCP’er udformet specifikt 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 agentforståelse. Da Anthropic og andre store aktører standardiserede omkring MCP, skabte det et samlet økosystem, hvor udviklere kunne bygge værktøjer én gang og få dem til at fungere problemfrit på tværs af flere agentplatforme og implementeringer. Dette gennembrud førte til hurtig udbredelse af MCP-servere på tværs af branchen, hvor udviklere skabte specialiserede servere til alt fra databaseadgang til tredjeparts-API-integrationer.
MCP’s værditilbud er på papiret virkelig overbevisende. Det lover at åbne et helt økosystem af integrationer, reducere udviklingstiden og gøre det muligt for agenter at tilgå tusindvis af værktøjer uden brugerdefineret udvikling for hver integration. Denne standardisering har ført til oprettelsen af hundredvis af MCP-servere, hver med adgang til forskellige kapaciteter og services. Løftet var, at efterhånden som antallet af tilgængelige MCP-servere voksede, ville agenter blive mere og mere kompetente og autonome, i stand til at håndtere mere komplekse opgaver ved at udnytte et rigt økosystem af færdiglavede værktøjer. For mange brugsscenarier er dette løfte indfriet—MCP har faktisk gjort det lettere at bygge agenter med mangfoldige evner.
Efterhånden som AI-agenter er blevet mere sofistikerede og udbredt i stor skala, er der dog opstået et kritisk problem, som ikke blev fuldt ud værdsat, da MCP blev designet: overdrevent tokenforbrug. Dette problem påvirker både omkostninger og agenters ydeevne direkte, og det bliver stadig mere alvorligt, jo større organisations agentudrulning bliver. For at forstå hvorfor, skal vi se nærmere på, hvordan MCP-servere typisk implementeres, og hvordan agenter interagerer med dem i praksis.
Når en AI-agent forbindes til en MCP-server, modtager den omfattende dokumentation om hvert enkelt tilgængeligt værktøj på den server. En typisk MCP-server indeholder mellem 20 og 30 forskellige værktøjer, hver med detaljerede beskrivelser, parameterspecifikationer, brugs-eksempler og metadata. I virkelige implementeringer forbinder organisationer sjældent kun én MCP-server til deres agenter. I stedet integrerer de typisk fem, seks eller endnu flere MCP-servere for at give agenter adgang til forskellige funktioner. Det betyder, at selv hvis en agent kun har brug for ét bestemt værktøj, fyldes hele kontekstvinduet med beskrivelser og metadata for alle tilgængelige værktøjer på tværs af alle forbundne servere.
Den første store kilde til token-spild er dette tvungne forbrug af irrelevant værktøjsinformation. Agenter skal slæbe rundt på information om værktøjer, de ikke har brug for, hvilket øger både latenstid og omkostninger og potentielt øger risikoen for hallucinationer. Forestil dig et praktisk scenarie: En organisation forbinder seks MCP-servere til deres agent, hver med 25 værktøjer. Det er 150 værktøjsdefinitioner, beskrivelser og metadata, der skal indlæses i kontekstvinduet hver eneste gang agenten starter op. Selv hvis agenten kun skal bruge to af disse værktøjer, bruger alle 150 værdifuld kontekstplads.
Den anden store kilde til tokenforbrug kommer fra mellemliggende værktøjsresultater. Forestil dig, at en agent skal hente en transkription fra Google Drive for at udtrække specifik information. MCP-værktøjet til at hente dokumenter kan returnere 50.000 tokens af indhold, eller i tilfælde af større dokumenter, kan det overstige grænserne for kontekstvinduet. Agenten har dog måske kun brug for det første afsnit eller en specifik sektion af transkriptionen. Alligevel sendes hele dokumentet gennem kontekstvinduet, hvilket bruger tokens unødvendigt og potentielt overskrider de tilgængelige kontekstgrænser. Denne ineffektivitet forstærkes gennem flere værktøjskald, og i komplekse agent-workflows med dusinvis af trin, bliver token-spildet enormt—det kan forbruge 20 %, 30 % eller endnu mere af agentens samlede kontekstvindue.
Udover tokenforbruget er der et dybere arkitektonisk problem: MCP reducerer agentautonomi. Hvert ekstra abstraktionslag i 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 skabe brugerdefinerede løsninger til unikke problemer. Formålet med AI-agenter er netop at opnå autonom opgaveløsning, men MCP’s abstraktionslag modarbejder dette mål ved at begrænse agentens fleksibilitet og beslutningsevne.
Topingeniører og førende virksomheder har identificeret tre gennemprøvede alternativer til traditionelle MCP-servere, der løser disse begrænsninger og samtidig bevarer fleksibiliteten og styrken ved agentbaseret automatisering. Disse tilgange bytter lidt mere kompleksitet i starten for markant forbedret kontrol, effektivitet og agentautonomi. Det fælles tema for alle tre er: brug rå kode som værktøjer i stedet for at stole på standardiserede protokolabstraktioner.
Det første alternative tager udgangspunkt i kommandolinjegrænseflader (CLI) for at lære agenter at interagere med eksterne værktøjer. I stedet for at forbinde til en MCP-server, bruger denne tilgang en specifik prompt, der lærer agenten at bruge en CLI—et sæt funktioner, som agenten derefter kan kalde for at få adgang til det, den skal interagere med. Det smukke ved denne tilgang er dens enkelhed og effektivitet.
Sådan fungerer CLI-first tilgangen
Implementeringen er ligetil: I stedet for at indlæse en hel MCP-serverdefinition, laver du en kortfattet prompt, der lærer din agent at bruge specifikke CLI-værktøjer. Denne prompt inkluderer typisk en README-fil, der forklarer de tilgængelige værktøjer, og en CLI-specifikation, der viser præcis, hvordan de bruges. Agenten læser disse to filer, forstår de tilgængelige værktøjer, deres indstillinger og lærer de gængse workflows. En veldesignet prompt for denne tilgang er typisk kun 25 linjer kode—bemærkelsesværdigt kort sammenlignet med omfanget af traditionelle MCP-implementeringer.
Nøgleprincippet her er selektiv kontekstindlæsning. I stedet for at sige “her er en masse værktøjer, her er alle beskrivelserne, her er al konteksten, du skal indlæse hver gang agenten starter”, siger du “her er readme, her er CLI’en, det er det, du skal gøre, og læs ikke andre Python-filer”. Det giver dig fuld kontrol over alt, agenten kan og ikke kan gøre. Du tilbyder ikke bare værktøjer; du afgrænser eksplicit, hvad agenten har adgang til, og hvordan det foregår.
Praktiske fordele og præstationsforbedringer
Når du implementerer CLI-first tilgangen, bliver præstationsforbedringerne hurtigt tydelige. Ved kun at sende det specifikke værktøj, agenten har brug for, ind i dens kontekstvindue—i stedet for alle tilgængelige værktøjer fra alle forbundne servere—falder tokenforbruget til værktøjsdefinitioner markant. I praksis har organisationer rapporteret, at de sparer cirka 4-5 % af deres kontekstvindue blot ved at skifte fra MCP til CLI-baserede tilgange. Det kan lyde beskedent, men husk, at det kun gælder overhead til værktøjsdefinitioner—de reelle besparelser bliver større, når du også kan håndtere mellemliggende resultater mere intelligent.
Med CLI-tilgangen kan agenter nu håndtere mellemliggende resultater 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 information, den har brug for. Agenten kan kalde CLI-kommandoer for at bearbejde data, filtrere resultater og transformere information uden at bruge enorme mængder kontekst. Her opstår de reelle effektivitetsgevinster.
Implementeringsmæssige overvejelser
CLI-first tilgangen kræver mere indledende teknisk arbejde end blot at forbinde til en MCP-server. Du skal investere tid i prompt engineering—omhyggeligt at udforme instruktionerne, der lærer din agent at bruge CLI-værktøjerne. Men denne investering betaler sig i form af bedre kontrol, øget effektivitet og mere forudsigelig agentadfærd. Du er ikke afhængig af en standardiseret protokol, der måske ikke passer perfekt til din brugssag; du bygger en brugerdefineret grænseflade, der er optimeret til dine specifikke behov.
Den anden alternative ligner CLI-metoden, men inkorporerer et mere sofistikeret princip kaldet progressiv afsløring. Dette koncept, fremhævet af Anthropic i deres ingeniørblog, repræsenterer et grundlæggende skift i, hvordan agenter bør interagere med værktøjer. I stedet for at indlæse alle tilgængelige værktøjer på forhånd, giver progressiv afsløring agenter mulighed for at opdage og indlæse værktøjer efter behov.
Forståelse af progressiv afsløring
Progressiv afsløring er det centrale designprincip, der gør agenters værktøjsadgang fleksibel og skalerbar. Tænk på det som en velorganiseret manual, der starter med det grundlæggende og først afslører mere avanceret information, når det bliver nødvendigt. Med traditionel MCP er agenter begrænset af størrelsen på kontekstvinduet—der er et praktisk loft for, hvor mange værktøjer der kan tilsluttes, før vinduet bliver for overfyldt. Med progressiv afsløring via scriptbaserede tilgange forsvinder denne begrænsning i praksis.
En agent kan i teorien have adgang til tusindvis af MCP-servere og værktøjer, men den indlæser kun de værktøjer, den har brug for i øjeblikket. Det muliggøres gennem en søgemekanisme, der lader agenter opdage, hvilke værktøjer og MCP-servere der er tilgængelige. Når en agent står over for en opgave, der kræver et værktøj, den ikke har brugt før, kan den søge blandt tilgængelige værktøjer for at finde det rette, importere det og bruge det. Det skaber en grundlæggende mere skalerbar arkitektur, hvor antallet af tilgængelige værktøjer ikke forringer agentens ydeevne.
Praktisk implementering
I den scriptbaserede tilgang vedligeholder du en struktureret mappestruktur, hvor hver mappe repræsenterer en MCP-server, og inden i hver mappe findes undermapper for specifikke værktøjskategorier med simple TypeScript-filer, der implementerer de enkelte værktøjer. Når en agent skal bruge et værktøj, slår den ikke en foruddefineret definition 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.
De praktiske konsekvenser er betydelige. En stor virksomhed kan have hundredvis af interne API’er, databaser og services, de vil give deres agenter adgang til. Med traditionel MCP ville det at forbinde dem alle skabe et uoverskueligt kontekstvindue. Med progressiv afsløring gennem scriptbaserede tilgange kan agenter tilgå hele dette økosystem effektivt, opdage og bruge værktøjer efter behov. Det muliggør virkelig omfattende agentkapaciteter uden de præstationsstraffe, som traditionelle MCP-implementeringer ville medføre.
Reelle fordele
Fordelene ved progressiv afsløring er betydelige. Du kan hente værktøjsdefinitioner, når du har brug for dem, og aktivere specifikke værktøjssæt kun, når agenten kræver det. Det er langt mere dynamisk end MCP-servere, der indlæser alt på forhånd. Organisationer, der implementerer denne tilgang, rapporterer, at de kan forbinde hundredvis af værktøjer til deres agenter uden at opleve den kontekstbloat, der ville være uundgåelig med traditionel MCP. Agenten kan opdage værktøjer via søgning, forstå deres kapaciteter og bruge dem—alt sammen uden at bruge store mængder kontekstplads.
Det tredje og mest kraftfulde alternativ er kodeeksekvering, som repræsenterer en grundlæggende nytænkning af, hvordan agenter bør interagere med eksterne systemer. I stedet for at være afhængig af foruddefinerede værktøjsdefinitioner og faste MCP-grænseflader, kan agenter med denne tilgang generere og eksekvere kode direkte, kalde API’er og værktøjer efter behov gennem kode i stedet for gennem en standardiseret protokol.
Arkitekturen for kodeeksekvering
Arkitekturen for kodeeksekvering er elegant enkel. I stedet for at forbinde til MCP-servere, vedligeholder systemet en struktureret mappestruktur, hvor hver mappe repræsenterer en MCP-server, og inden i hver mappe findes undermapper for værktøjskategorier med simple TypeScript-filer, som implementerer de enkelte værktøjer. Når en agent skal bruge et værktøj, slår den ikke en foruddefineret definition 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 strømmer gennem systemet. I stedet for at agenten får en beskrivelse af, hvad et værktøj gør, og så forsøger at bruge det, kan agenten direkte undersøge koden, der implementerer værktøjet, forstå præcis hvad det gør, og kalde det med de relevante parametre. Det er mere direkte, mere fleksibelt og ultimativt mere kraftfuldt end ethvert abstraktionslag.
Dramatiske præstationsforbedringer
Præstationsforbedringerne ved kodeeksekvering er dramatiske. Ved kun at sende det specifikke værktøj, agenten har brug for, ind i dens kontekstvindue—i stedet for alle tilgængelige værktøjer fra alle forbundne servere—falder tokenforbruget til værktøjsdefinitioner markant. Endnu vigtigere er det, at agenter nu kan håndtere mellemliggende resultater intelligent. I stedet for at sende et dokument på 50.000 tokens gennem kontekstvinduet, kan agenten gemme dokumentet på filsystemet og derefter kun udtrække de oplysninger, den har brug for.
I praksis har denne tilgang vist tokenbesparelser på op til 98 % sammenlignet med traditionelle MCP-implementeringer, samtidig med at agenters præstation og autonomi forbedres. Det er ikke en marginal forbedring—det er et fundamentalt skift i effektivitet. En agent, der tidligere brugte 10.000 tokens bare på at initialisere med MCP-servere, kan nu nøjes med 200 tokens med kodeeksekvering, hvilket frigør kontekstplads til reel opgaveløsning og ræsonnement.
Øget agentautonomi
Ud over de tokenmæssige besparelser øger kodeeksekvering agentautonomien markant. Agenter er ikke længere begrænset af foruddefinerede værktøjsdefinitioner og faste grænseflader. De kan undersøge den faktiske kode, der implementerer værktøjer, forstå det fulde spektrum af muligheder og træffe mere intelligente beslutninger om, hvordan problemer skal løses. Hvis et værktøj ikke helt kan det, agenten har brug for, kan agenten potentielt ændre sin tilgang eller kombinere flere værktøjer på nye måder. Denne fleksibilitet er umulig med traditionel MCP, hvor agenter er begrænset til de foruddefinerede værktøjsdefinitioner, de får stillet til rådighed.
FlowHunt anerkender, at fremtiden for AI-agentudvikling ligger i disse mere effektive og fleksible måder at integrere værktøjer på. I stedet for at tvinge brugere ind i rammerne af traditionelle MCP-servere, tilbyder FlowHunt komponenter og workflows, der gør det muligt at implementere CLI-baserede, scriptbaserede og kodeeksekveringsmetoder for dine AI-agenter. Platformen giver dig mulighed for at styre værktøjsdefinitioner, kontrollere brugen af kontekstvinduet og optimere agentpræstationer på tværs af forskellige arkitekturmønstre.
Med FlowHunt kan du bygge agenter, der bevarer fleksibiliteten og styrken ved autonom opgaveløsning, samtidig med at du dramatisk reducerer tokenforbruget og forbedrer ydeevnen. Uanset om du implementerer en CLI-first tilgang til specifikke brugssager, udnytter progressiv afsløring for omfattende værktøjsadgang, eller bygger kodeeksekveringssystemer for maksimal effektivitet, stiller FlowHunt den nødvendige infrastruktur og de nødvendige komponenter til rådighed.
En væsentlig fordel ved disse alternative tilgange, der ofte overses, er muligheden for at implementere dataprivatliv og beskyttelsesforanstaltninger. Virksomheder—særligt dem i regulerede brancher—har store bekymringer omkring dataprivatliv og dataeksponering. Ved brug af traditionel MCP med eksterne modeludbydere som Anthropic eller OpenAI sendes alle data, der flyder gennem agenten—herunder følsomme virksomhedsoplysninger, kundeoplysninger og fortrolige data—gennem modeludbyderens infrastruktur. Det er ofte uacceptabelt for organisationer med strenge datastyringskrav eller lovmæssige forpligtelser.
Kodeeksekveringsmetoden løser dette gennem et såkaldt “data harness”. Ved at implementere kodeeksekvering i et kontrolleret miljø kan organisationer tilføje et lag, der automatisk anonymiserer eller redigerer følsomme data, før de eksponeres for eksterne modeludbydere. For eksempel kan et værktøj, der henter kundedata fra et regneark, ændres til automatisk at anonymisere e-mailadresser, telefonnumre og andre personhenførbare oplysninger. Agenten har stadig adgang til de nødvendige data for at udføre sin opgave, men følsomme informationer beskyttes mod tredjepartseksponering.
Denne evne er særlig værdifuld for organisationer i sundhedssektoren, finansverdenen, det juridiske område og andre regulerede industrier, hvor dataprivatliv er altafgørende. Du kan bevare fordelene ved at bruge avancerede AI-modeller fra udbydere som Anthropic eller OpenAI og samtidig sikre, at følsomme data aldrig forlader din infrastruktur eller automatisk anonymiseres før transmission.
Det er afgørende at forstå, hvornår du skal bruge hvilken tilgang, for at træffe de rette arkitektoniske beslutninger til din brugssag:
| Tilgang | Bedst til | Tokensparelse | Kompleksitet | Autonomi |
|---|---|---|---|---|
| Traditionel MCP | Simple integrationer, hurtig prototyping | Basis (0 %) | Lav | Begrænset |
| CLI-first | Specifikke værktøjssæt, kontrolleret adgang | 4-5 % | Mellem | Moderat |
| Scriptbaseret (progressiv afsløring) | Store værktøjsøkosystemer, dynamisk opdagelse | 10-15 % | Mellem-høj | Høj |
| Kodeeksekvering | Maksimal effektivitet, virksomhedsudrulning | Op til 98 % | Høj | Maksimal |
Traditionel MCP er fortsat nyttig til hurtig prototyping og simple integrationer, hvor du kun forbinder én eller to MCP-servere. Standardiseringen og den nemme opsætning gør det attraktivt til at komme hurtigt i gang.
CLI-first tilgange er ideelle, når du har et specifikt sæt værktøjer, du ønsker, at dine agenter skal bruge, og du vil have eksplicit kontrol over, hvad agenten kan og ikke kan gøre. Det er perfekt til brugssager, hvor du ønsker at begrænse agentadfærd af hensyn til sikkerhed eller compliance.
Scriptbaserede tilgange med progressiv afsløring brillierer, når du har et stort økosystem af værktøjer, og du ønsker, at agenter kan opdage og bruge dem dynamisk uden kontekstbloat. Det er ideelt for store virksomheder med hundredvis af interne API’er og services.
Kodeeksekvering er det rigtige valg, når du har brug for maksimal effektivitet, maksimal autonomi, og du er villig til at investere i det indledende tekniske arbejde. Det er den tilgang, førende virksomheder og topingeniører bruger i produktionen, hvor ydeevne og omkostninger har stor betydning.
Skiftet væk fra MCP-servere handler ikke kun om at spare tokens—det handler om grundlæggende at gentænke, hvordan AI-agenter bør fungere. Når du reducerer tokenforbruget med 98 %, handler det ikke kun om at spare penge på API-kald (selvom det naturligvis er værdifuldt). Det betyder, at agenter kan:
Det er ikke marginale forbedringer—det er fundamentale skift i mulighederne med AI-agenter. En agent, der tidligere kun kunne håndtere simple, kortvarige opgaver, kan nu løse komplekse, flertrins-workflows, der kræver vedvarende ræsonnement og kontekststyring.
Oplev hvordan FlowHunt automatiserer dine AI-indholds- og SEO-workflows — fra research og indholdsgenerering til publicering og analyse — alt samlet ét sted. Byg effektive agenter, der bevarer autonomi og samtidig markant reducerer tokenforbrug.
Bevægelsen væk fra MCP-servere repræsenterer en modning af AI-agentudviklingsfeltet. Når organisationer implementerer agenter i stor skala og støder på de reelle begrænsninger omkring tokenforbrug og kontekstvinduets størrelse, opdager de, at fordelene ved MCP-standardisering ikke opvejer effektivitetstabene. Fremtiden for agentarkitektur ligger i tilgange, der prioriterer effektivitet, autonomi og kontrol—tilgange, der ser agenter som selvstændige enheder med avanceret ræsonnement og beslutningstagningsevne, ikke blot som begrænsede værktøjskaldere bundet af foruddefinerede grænseflader.
Det betyder ikke, at MCP er dødt eller ikke har en plads i økosystemet. Til visse brugsscenarier—særligt hurtig prototyping og simple integrationer—er MCP stadig værdifuld. Men til produktionsudrulninger, virksomhedssystemer og alle situationer, hvor effektivitet og autonomi betyder noget, viser alternativerne sig at være overlegne. Ingeniører og virksomheder, der leder udviklingen inden for AI-agenter, har allerede truffet deres valg og oplever dramatiske forbedringer i ydeevne, omkostninger og kapacitet som resultat.
Spørgsmålet er ikke, om du skal droppe MCP helt—men om du bør evaluere disse alternativer for dine specifikke brugssager og træffe informerede arkitektoniske valg baseret på dine reelle krav i stedet for automatisk at vælge den standardiserede løsning. For mange organisationer vil denne evaluering føre til markante forbedringer i agenters ydeevne og effektivitet.
Skiftet væk fra MCP-servere blandt topingeniører og førende virksomheder markerer en grundlæggende udvikling i AI-agentarkitektur. MCP løste standardiseringsproblemet, men introducerede nye udfordringer omkring tokenforbrug, kontekstbloat og reduceret agentautonomi. De tre gennemprøvede alternativer—CLI-first tilgange, scriptbaserede metoder med progressiv afsløring og kodeeksekvering—løser disse begrænsninger og bevarer samtidig fleksibiliteten og styrken ved agentbaseret automatisering. Ved at implementere disse tilgange kan organisationer reducere tokenforbruget med op til 98 %, gøre det muligt for agenter at køre i timer frem for minutter og bevare bedre kontrol over agentadfærd og dataprivatliv. Fremtiden for AI-agentudvikling tilhører dem, der prioriterer effektivitet, autonomi og kontrol—og den fremtid er allerede her for de ingeniører og virksomheder, der er villige til at gå videre end MCP.
Organisationer, som implementerer kodeeksekvering, har rapporteret besparelser på op til 98 % i tokenforbrug sammenlignet med traditionelle MCP-implementeringer. De præcise besparelser afhænger af din specifikke brugssag, antallet af tilsluttede værktøjer, og hvor ofte agenterne har brug for at tilgå forskellige værktøjer.
Progressiv afsløring er et designprincip, hvor agenter kun indlæser de specifikke værktøjer, de har brug for i øjeblikket, i stedet for at indlæse alle tilgængelige værktøjer på forhånd. Det gør det teoretisk muligt for agenter at tilgå tusindvis af værktøjer uden at gå på kompromis med ydeevne eller bruge for meget plads i kontekstvinduet.
Ja, kodeeksekvering fungerer med eksterne modeludbydere. For organisationer med strenge krav til dataprivatliv kan du implementere et dataharness-lag, der automatisk anonymiserer eller redigerer følsomme oplysninger, før de eksponeres for eksterne udbydere.
Kodeeksekvering kræver mere indledende teknisk arbejde med prompt engineering og værktøjsopsætning, men giver til gengæld langt bedre kontrol over agentadfærd og værktøjsadgang. Kompleksiteten er håndterbar, og de præstationsmæssige fordele opvejer typisk den ekstra startinvestering.
FlowHunt tilbyder komponenter og workflows, der gør det muligt at implementere CLI-baserede, scriptbaserede og kodeeksekveringsmetoder for dine AI-agenter. Platformen lader dig administrere værktøjsdefinitioner, styre brugen af kontekstvinduet og optimere agentpræstationer på tværs af forskellige arkitekturmønstre.
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.
Byg effektive, skalerbare AI-agenter uden det token-overforbrug, som traditionelle MCP-servere medfører. FlowHunt hjælper dig med at implementere avancerede agentmønstre, der reducerer kontekstforbrug og maksimerer autonomi.
Udforsk hvorfor Model Context Protocol (MCP) måske ikke er den ideelle abstraktion for AI-agenter, og opdag den overlegne tilgang med kodeeksekvering, der reduc...
Lær, hvad MCP (Model Context Protocol) servere er, hvordan de fungerer, og hvorfor de revolutionerer AI-integration. Opdag, hvordan MCP forenkler forbindelsen m...
Opdag hvorfor Claudes MCP-begrænsninger ikke slår til for AI-agent-workflows, og hvordan FlowHunts avancerede MCP-server giver overlegen integration med Google ...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.
