OpenAI在3月27日凌晨宣布对其Agent SDK进行重大更新，正式支持Model Context Protocol（MCP）服务，介绍了该服务对开发者的意义、MCP核心框架的组成部分，还告知了开发文档的获取途径。
在3月27日凌晨，科技圈迎来一则重要消息。OpenAI宣布对旗下的Agent SDK进行了一次重大更新，此次更新的一大亮点是正式支持Model Context Protocol（MCP）服务。
这一技术革新对于广大开发者而言，无疑是一大利好。借助这项技术，开发者能够通过统一的接口标准，为智能体无限接入各种第三方工具。这就好比为开发者打开了一扇资源宝库的大门，让他们在开发复杂自动化应用时，能够更加便捷地整合各种工具和资源，从而大幅提升开发效率。
MCP的核心框架由三大关键部分构成，下面我们来详细了解一下：
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模型（Model）：它是整个系统的逻辑核心所在。在AI应用的大舞台上，模型就像是一位智慧的决策者，负责定义数据的结构，同时也决定了系统如何去解释信息以及作出决策。例如，在自然语言处理领域，模型通常是能够理解语言的神经网络；而在图像处理方面，模型则可能是强大的深度学习模型。
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上下文（Context）：这是模型运行的环境，它就像是一个无形的指挥棒，决定了模型在不同条件下的行为表现。上下文所涵盖的内容十分广泛，包括用户的输入信息、周围的环境因素以及系统的当前状态等。以常见的AI聊天机器人为例，它会根据对话的具体上下文，生成不同的回答内容，以更好地与用户进行交互。
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协议（Protocol）：它是系统内不同组件之间沟通的桥梁。在MCP系统中，各个组件就像是不同部门的工作人员，而协议则规定了他们之间交流的规则和方式。通过协议，能够确保模型和上下文之间进行有效的沟通，使得环境的变化能够准确地影响模型，反之，模型的决策也能合理地作用于环境。
目前，OpenAI已经在GitHub上提供了完整的开发文档，有需要的用户可以通过链接（https://github.com/openai/openai-agents-python）自行查阅。
本文围绕OpenAI对Agent SDK的重大更新展开，介绍了其支持的MCP服务能提升开发者开发复杂自动化应用的效率，详细阐述了MCP核心框架的三个关键部分，并告知了开发文档的获取途径，让读者对此次更新有了较为全面的了解。
