决定Agent能力的是部署位置而非模型本身
bammcd_builds · reddit · 2026-08-13
开发者 Brian McDonald 通过在 ServiceNow 平台上以三种不同方式构建同一个 AI 智能体，探讨了架构选择对 Agent 能力的影响。这三种方式分别是：通过外部 MCP 连接、通过桌面客户端交互、以及在平台内部原生运行。
实验发现，尽管底层模型完全相同，但 Agent 的运行位置和身份验证方式决定了它最终是真正的智能体还是仅仅一个聊天机器人。原生运行的 Agent 继承了平台自身的权限模型（ACL），无需额外构建授权层，能够直接通过 API 执行真实操作（如提交服务目录订单），但代价是失去了可移植性；而外部 MCP 方式虽然便携，却需要处理独立的身份验证逻辑。
作者总结认为，大多数关于 Agent 架构的讨论过于关注模型或框架，但实际上，区分一个能交付给真实用户的 Agent 和一个只能在 Demo 中运作的玩意的关键，在于它在哪里运行以及以什么身份运行。
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