MCP, RAG и AI агенти: кой ще води AI през 2025 г.?

GPT-4, Claude и Llama разшириха границите на възможностите на големите езикови модели, но в основата си те все още разчитат на базово генериране на език.

Може да звучат интелигентно, но повечето модели все още нямат памет за минали взаимодействия или способност да действат автономно при сложни задачи. Тук на помощ идват архитектурите на AI от ново поколение.

Въведете агенти за генериране с разширено извличане (RAG), агенти за подсказване на памет-контекст (MCP) и AI агенти – три подхода, които надхвърлят предсказването на текст, за да предоставят обосновани знания, контекстуална осведоменост и целенасочени действия.

В този блог ще разгледаме RAG, MCP и AI агентите, ще ви помогнем да разберете кога да използвате всеки от тях и ще ви покажем как ClickUp улеснява обединяването им в едно интелигентно и мащабируемо работно пространство.

RAG, MCP и AI агенти: накратко

Ето кратко резюме на това как RAG се представя в сравнение с MCP и AI агентите. Продължете да превъртате за подробни обяснения, дефиниции, примери и още!

TL;DR:

Най-способните AI системи често комбинират и трите, като например ClickUp Brain! Опитайте го сега! 🚀

Какво е RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) е AI архитектура, която повишава точността и релевантността на отговорите, генерирани от LLM, като извлича актуална информация от външни източници – като векторни бази данни, API или частни документи – преди да генерира отговор.

Вместо да разчита единствено на това, което моделът „помни“, RAG извлича данни от реалния свят от централизирано хранилище на знания в реално време, за да генерира по-обосновани и надеждни резултати.

Чрез използването на техники като търсене по сходство, RAG агентите гарантират, че най-релевантните данни се извличат от вашия хранилище на знания с едно извличане. Това помага за генерирането на обосновани отговори чрез въвеждане на извлечения контекст в цикъла на разсъждения на модела.

Как работи: Когато потребител подаде заявка, RAG първо извлича съответното съдържание от свързани източници на данни. Тази информация, често извлечена от извлечени документи като статии за поддръжка, вътрешни уикита или договори, след това се добавя към заявката, обогатявайки контекста на модела с релевантност от реалния свят. С тази настройка LLM генерира отговор, базиран не само на обучението си, но и на факти в реално време.

Защо е важно: RAG драстично намалява халюцинациите, като основава резултатите на извлечените данни и външното знание – без да преобучава модела.

Той също така позволява достъп до нови или патентовани данни, отново без да е необходимо преобучение на модела. Тъй като е модулен, можете да го включите в различни системи за извличане на данни или дори да го използвате в различни конфигурации на AI модели за специализирани задачи.

И да, поддържа цитати! Наличието на цитати повишава доверието на потребителите, като помага да се потвърди, че моделът генерира правилния отговор с проследими източници.

Пример за използване на RAG агент би бил: бот за обслужване на клиенти, който използва RAG, за да извлече незабавно политиките за възстановяване на суми от вътрешната ви уики, цитира точния раздел и дава полезен отговор за секунди.

Предизвикателства, които трябва да имате предвид: RAG системите трябва да бъдат настроени внимателно, за да извличат правилната информация. Те могат да предизвикат забавяне, а управлението на размера на блоковете, вграждането и структурата на подсказките изисква реални усилия – особено когато се опитвате да подобрите точността на извличането при запитвания с висока степен на риск.

Ако обмисляте дали да използвате RAG или фино настройване за извличане на знания, разгледайте това сравнително ръководство за RAG и фино настройване, което разяснява ясно разликите между тях.

Ето някои примери за RAG:

Какво е MCP (Memory-Context Prompting)?

Memory-Context Prompting (MCP) е техника, която помага на LLMs да симулират паметта, за да могат да поддържат контекста при множество взаимодействия. Тъй като тези модели са по своята същност без състояние, MCP запълва празнината, като въвежда минали взаимодействия или релевантни потребителски данни във всеки нов прозорец.

MCP дефинира лек протокол за контекст на модела за разширяване на паметта без изграждане на сложна инфраструктура. Независимо дали внедрявате нов MCP сървър или интегрирате съществуващ MCP инструмент, целта остава същата: поддържане на контекста и намаляване на използването на токени.

Как работи: Системата съхранява предишни разговори или структурирани данни от паметта. След това, когато постъпи ново запитване, тя избира подходящи части – чрез семантично търсене, обобщаване или плъзгащи се прозорци – и добавя този контекст към най-новото въвеждане. Резултатът? Отговор, който изглежда осведомен за това, което се е случило преди.

Защо е важно: MCP позволява по-естествени, многократни разговори. Помага на AI инструментите да запомнят предпочитанията на потребителите, да проследяват напредъка и да поддържат непрекъснатостта на задачите, без да се налага използването на пълноценни архитектури на паметта. Освен това е лек и относително лесен за внедряване, което го прави идеален за итеративни или разговорни работни процеси.

За IT екипите в частност, MCP предлага гъвкав начин за запазване на контекста на потребителя в работните процеси – научете повече за персонализираните AI инструменти за IT професионалисти, които комбинират памет, контекст и автоматизация.

С нарастването на популярността на MCP все повече екипи персонализират потоците на паметта чрез собствения си MCP сървър, за да адаптират поведението на отговорите към своите уникални бизнес правила.

Няколко примера за MCP в действие:

Предизвикателства, които трябва да имате предвид:Все още важат ограниченията за токени, така че количеството памет, което можете да включите, е ограничено. Несъответстващата или лошо подбрана памет може да обърка модела, така че е от съществено значение да имате добре обмислена стратегия за това какво да запазите и кога да го включите.

Ето някои примери за MCP:

Какво представляват AI агентите?

AI агентите правят LLM още по-ефективни – от пасивни отговарящи до активни изпълнители. Вместо просто да генерират отговори, агентите поставят цели, вземат решения, предприемат действия и се адаптират въз основа на обратна връзка. Те са мостът между езика и автоматизацията.

Ето какво ги отличава: Агентът започва с определена цел – например, планиране на седмични публикации в социалните медии. След това разбива тази цел на стъпки, използва инструменти като API или търсачки, изпълнява задачи (като писане или планиране на съдържание) и оценява резултатите.

Агентите не просто следват инструкции – те разсъждават, действат и повтарят. Всяка циклична процедура на вземане на решения се влияе от програмираното или наученото поведение на агента, което позволява на агентите да се адаптират динамично към променящите се цели или ограничения.

Усъвършенстваните AI агенти често работят в рамките на мултиагентни системи, където множество агенти си сътрудничат по специализирани задачи. Тези автономни агенти се ръководят от логиката на агента, което им позволява да изпълняват задачи автономно, като се адаптират към променящите се входни данни.

Например, специализирани AI агенти могат да бъдат обучени да изпълняват конкретни роли – като финанси, съдържание или QA – в рамките на по-големия ви работен процес.

Защо е важно: AI агентите могат да се справят с цялостни работни процеси, да работят с различни инструменти и в различни среди и да намалят необходимостта от постоянна човешка намеса. Те са идеални за повтарящи се, сложни или многоетапни процеси, които се възползват от автономността. Това отваря вратата и за по-сложно вземане на решения, при което агентите трябва да преценяват приоритетите, да координират системите и да разрешават конфликти в работните процеси.

Любопитни ли сте как изглежда това на практика? От автоматизация на маркетинга до отстраняване на ИТ проблеми, ето някои от най-мощните примери за използване на AI в различни индустрии, които подчертават как агентни системи вече трансформират работните процеси.

Представете си маркетингов агент, който проучва пускането на продукт на конкурент, създава кампания за отговор, планира я на различни платформи и записва всичко в работната среда на ClickUp – и всичко това без да е необходима човешка намеса.

Какъв е уловката?Тъй като обхващат външни системи и разчитат на разнообразно използване на инструменти, агентите изискват по-внимателна координация. Те са по-сложни за изграждане и отстраняване на грешки. Ще трябва да ги наблюдавате и тествате внимателно, особено когато са свързани с критични системи. И тъй като агентите правят множество LLM повиквания, те могат да изискват много ресурси.

Ето някои примери за AI агенти:

Любопитни ли сте как различни индустрии прилагат агентни системи? Нашето ръководство за примери за използване на AI разглежда как AI агентите революционизират работните процеси в маркетинга, инженерството и операциите.

RAG, MCP и AI агенти: Кой от тях да използвате?

Изборът между RAG, MCP и AI агенти не е въпрос на следване на тенденции – той е въпрос на съгласуване на подходящата архитектура с вашия работен процес, стратегия за данни и крайни цели.

Нека разгледаме по-подробно техническите съображения, практичните примери и как ClickUp поддържа всеки отделен случай на употреба.

🧠 Кога да използвате RAG

RAG блести, когато фактическата точност, актуалността на данните и прозрачността са от първостепенно значение за вашето приложение.

Използвайте RAG, когато:

Примери за употреба:

🚀 Предимство на ClickUp: Съхранявайте и структурирайте изходните си документи в ClickUp Docs . Добавете AI-подобрено търсене с ClickUp Knowledge Management и Brain, за да създадете асистент в стил RAG, който генерира обосновани отговори в реално време – без да е необходимо да обучавате нов модел.

Можете също да разгледате как други екипи внедряват AI инструменти за вземане на решения, използвайки RAG-подобни архитектури, за да правят информирани, базирани на данни решения.

🚫 Ограничение: RAG не може да разсъждава или да действа – той основно извлича и обобщава информация.

🧠 Кога да използвате MCP

Ако продължителността на разговора, запомнянето на подробности за потребителя и поддържането на контекста при взаимодействията са от ключово значение, тогава MCP е вашата техника.

Използвайте MCP, когато:

Примери за употреба:

🚀 Предимство на ClickUp: Паметта в стил MCP се вписва естествено в ClickUp чрез задачи, документи, коментари и регистри на дейности. С ClickUp Brain AI може да извлича исторически контекст, за да усъвършенства своите предложения – като например кой отговаря за какво, какво е било обсъждано последно и какво следва да се направи.

🚫 Ограничение: MCP все още разчита на prompt engineering; обикновено не инициира действия и не се учи динамично самостоятелно.

Как работи ClickUp AI като AI агент

AI агентите не само отговарят на въпроси – те наблюдават, планират, изпълняват и се адаптират. И точно за това е създаден ClickUp AI.

Независимо дали управлявате проекти, автоматизирате вътрешни операции или създавате продукти, базирани на AI, ClickUp ви предоставя перфектната основа за стартиране на интелигентни агенти, които работят с вашия екип – и се мащабират без допълнителна сложност.

✅ Какво прави ClickUp AI агентски?

За да се квалифицира като AI агент, една система се нуждае от нещо повече от генеративни AI способности. Тя трябва да интегрира памет, разсъждение, действие и учене в рамките на целенасочен работен процес.

ClickUp отговаря на всички изисквания:

С интегрирана логика за вземане на решения и изчистен потребителски интерфейс, ClickUp AI интерпретира въведените от потребителя данни и ги съгласува с вашите познания в областта и бизнес правилата. Независимо дали агентът се задейства от заявка на потребител или автоматизиран работен процес, неговият контролен механизъм гарантира точни резултати въз основа на контекста и намерението.

Нека разгледаме това по-подробно.

🧠 ClickUp Brain = памет + осведоменост за контекста

ClickUp Brain е невронният център на вашия AI агент. За разлика от самостоятелните инструменти, които разчитат на повърхностна история на команди или външни бази данни, ClickUp Brain живее във вашето работно пространство и го разбира по естествен начин. Той не само съхранява данни, но и ги интерпретира, за да предприеме значими действия.

Този вид контекстуална осведоменост е скок напред в системите за AI и машинно обучение, където интегрираната памет и изводите стават основни за интелигентното изпълнение.

Как изглежда това на практика:

ClickUp Brain може незабавно да извика историята на проекта, включително актуализации на задачи, коментари, регистри на времето и промени в крайните срокове. Например, ако задача с висок приоритет е претърпяла повтарящи се забавяния или блокиращи фактори, отбелязани в коментарите, тя може да маркира задачата за ескалация, да предложи актуализации на графика или да препоръча преразпределение на работата.

Той също така разбира собствеността и отговорността. Тъй като назначените лица, ролите и зависимостите са част от структурата на вашето работно пространство, можете да попитате:

„Кой е собственикът на това?“ „Това блокирано ли е?“ „Някой от дизайнерите прегледал ли е това?“

И получавайте незабавни, точни отговори – без необходимост от продължителни разговори.

Когато става въпрос за срещи, ClickUp Brain прави повече от просто записване на бележки. Използвайки ClickUp Docs или AI Notepad, той може автоматично да извлича ключови действия, да възлага отговорности и да създава последващи задачи – превръщайки разговорите в структурирана работа.

ClickUp AI е истинско благословение, когато става въпрос за въвеждане в работата. Ако нов член на екипа се присъедини към задача, ClickUp Brain може проактивно да прикачи вътрешни документи като ръководството за съобщения на марката, SOP за заявки за дизайн или списъци за проверка на кампании, което прави въвеждането в работата безпроблемно и бързо.

🧠 Защо това променя правилата на играта:

Повечето AI инструменти се нуждаят от ръчно въвеждане на контекст. ClickUp Brain променя сценария, като вгражда памет и осъзнатост в действителното работно пространство. Това дава на вашия AI агент възможност да:

Всичко това усилва способността на AI да прави интелигентни приноси в реално време – без да се налага постоянна насока от страна на потребителя. Няма нужда да се изграждат персонализирани системи за памет или да се настройва модел – ClickUp Brain е готов от първия ден.

⚙️ ClickUp Automations = Където AI започва да предприема реални действия

ClickUp Brain предоставя контекст на вашия агент. Автоматизацията му дава силата да изпълнява.

Докато повечето системи за автоматизация следват простата логика „ако-тогава-това“, двигателят на ClickUp отива по-далеч. Чрез съчетаването на правила с AI, вашите работни процеси се превръщат в динамични системи, които се адаптират към поведението и активността на вашия екип в реално време.

Как изглежда това на практика:

Да предположим, че дадена задача е маркирана като „Нуждае се от преглед“. Вашият агент не просто уведомява екипа – той стартира цялостен процес на преглед:

Или когато се подаде формуляр за приемане, той може:

Дори докладите за грешки се превръщат в задачи за действие. Ако някой остави коментар като „сайтът не работи“, вашият AI агент може:

🧠 Защо това променя правилата на играта:

ClickUp Automations се адаптира към вашите работни процеси. Започнете с няколко тригера, а след това добавете слоеве от логика и AI-задвижвани действия – без да пишете нито една линия код.

С развитието на вашите системи се развива и вашият AI агент. Той не просто следва инструкции – той научава как работи вашият екип и ви подкрепя на всеки етап.

✍️ ClickUp AI + задачи = творчество, което дава тласък

ClickUp AI в задачите не е само полезен – той е оперативен.

Вместо да действа като чатбокс встрани, той живее във вашата работа и помага на вашия екип да превърне суровите данни в структурирани, съвместни действия.

Как изглежда това на практика:

Обобщавайте хаотични разговориТоку-що приключихте дълъг разговор? AI подчертава ключовите решения и следващите стъпки, след което създава задачи с ясни отговорници – без загуба на контекст.

Превърнете подсказките в задачи Добавете ред като „Преработете началната страница за новата GTM кампания“. AI го разширява в пълно описание на задачата с:

Автоматично организирайте задачите си по време на работаClickUp AI може да подрежда задачите в подходящия списък, да предлага интелигентни етикети като #urgent или #UX и да маркира зависимости от самата формулировка.

Чернова на съдържание в контекстНуждаете се от последващо имейл, резюме на среща или доклад за състоянието? ClickUp AI може да го генерира – директно в задачата, напълно наясно с напредъка на вашия проект.

Повечето AI инструменти ви помагат да пишете. ClickUp AI ви помага да доставяте. Това е разликата!

ClickUp Chat също се захранва от AI, което ви позволява да обобщавате чатове, независимо дали се връщате в офиса след почивка или просто не искате да преглеждате дългия списък с историята на разговорите.

🔗 ClickUp Integrations = Изпълнение между различни инструменти без хаос

Истинският AI агент не живее само в списъка ви със задачи. Той трябва да се свързва с вашите инструменти, да извлича данни и да предприема действия, където и да се извършва работата. Ето тук родното интегриране и отвореният API на ClickUp правят разликата.

Вашият AI агент може:

Планирайте срещи чрез Google CalendarПредложете часове въз основа на наличността на назначените лица, създайте събитието автоматично и поставете линка в ClickUp или Slack.

Изпращайте актуализации в Slack или Microsoft TeamsЗадействайте сигнали, когато бъдат постигнати важни етапи, променят се крайни срокове или се регистрират пречки – маркирайте подходящите хора с подходящия контекст.

Изпращайте промени към инструменти за разработка като Jira или GitHubАвтоматично премествайте задачи към QA, синхронизирайте статуса на проблеми или коментирайте pull заявки, когато задачите са завършени в ClickUp.

Прикачете файлове от Google Drive или DropboxОткривайте споменавания на файлове в коментари, търсете в облачното хранилище и свържете правилния ресурс директно със задачата или документа.

Резултатът? Вашият агент престава да бъде изолиран бот и се превръща в истински играч в екипа.

🛠 Създайте свой собствен AI агент (не се изискват познания по програмиране)

Не се нуждаете от специалист по данни или екип от разработчици, за да настроите мощен AI агент в ClickUp. Вече разполагате с всичко необходимо: визуални конструктори, логика за автоматизация и предварително създадени AI действия, които работят веднага.

Започнете в 3 стъпки:

След като бъде пуснат в експлоатация, вашият AI агент е готов за работа – без код, без обучение и без да забавя работата на вашия екип.

Бъдещето на работните процеси е агентно – и то вече е тук

RAG, MCP и AI агентите служат за мощни, но различни цели в проектирането на AI системи. Докато RAG помага за обосноваване на резултатите с данни в реално време и MCP внася дългосрочна памет в взаимодействията, AI агентите представляват бъдещето – автономни системи, които планират, действат, учат и се интегрират в различни инструменти.

С развитието на бъдещите тенденции в изкуствения интелект, сливането на генеративния AI с външни системи и последователното вземане на решения променя начина, по който агентите работят. Агентите могат да включват външни данни и дори да изпълняват персонализиран код, за да извършват сложни действия, без да са ограничени от шаблонизирани работни процеси.

А с ClickUp не само четете за бъдещето – вие го създавате. Независимо дали създавате самоуправляващи се работни процеси, пускате AI-задвижвани асистенти или мащабирате мултифункционални екипи, ClickUp AI ви предоставя инструментите за централизиране на знанията, автоматизиране на изпълнението и интелигентно вземане на решения – всичко на едно място.

Резултатът? По-малко рутинна работа. Повече инерция. И работни процеси, които се изпълняват сами.

Ето това е агентна продуктивност. Регистрирайте се в ClickUp и разгледайте AI агентите сами!