AI在输出过程中接收外部信息的能力

目前AI在输出过程中接收外部信息的能力确实是一个重要的研究方向。在构建专业领域的agent时，AI需要能够有效地与外部工具和服务进行交互，以获取必要的信息来回答用户的问题或执行特定的任务。您提到的MCP（多上下文处理）和工具调用的实现方式，确实涉及到多次嵌套上下文的处理。例如，当AI需要查询某地的天气时，它必须先通过一个模型理解用户的意图，然后调用另一个模型来执行实际的查询，最后再将结果整合到回复中。这种多次调用的方式会导致token消耗的增加，因为每次调用都会产生额外的token成本。目前，AI的调用通常被视为“单次”原子性的，即输入到输出的一个整体过程。因此，要实现非原子性的调用，即AI能够在输出之前多次传入数据，可能需要更先进的上下文管理和信息整合技术。这种技术的实现将大大增强AI的能力，使其能够更灵活地处理复杂的任务和交互。目前，AI领域的研究人员正在努力开发更高效的上下文管理方法，以减少token消耗并提高AI的交互能力。未来，随着技术的进步，我们可能会看到AI在处理复杂任务时变得更加高效和智能。