最近一直在做 AI 相关的功能，写着写着突然有点懵——我这个东西，到底算不算 Agent？MCP 和 Tool Use 是一回事吗？Workflow 和 Agent 的区别又在哪？
网上的文章和视频也是越看越乱，概念繁多，颇有种大模型黑话的感觉。
直到看到了 Claude 官方的课程：Building with the Claude API，我才算把这些概念捋清楚了。
网址在这里：
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api
发现这个课程其实是来自于知乎的一个问题：如何成为一名 AI Agent 工程师？。
有从 LangChain, LangGraph 入手的，也有说从 Workflow 入手的。
有一个高赞答案吸引了我：
相比于其他的回答，确实可谓是四两拨千斤了，真正学习这个课程后，确实收获颇多。
关键亮点
对于我这种看事情喜欢看原理的人来说，这门课程简直是大福利。
就比如一开始的多轮对话，其实在看之前，就会好奇，多轮对话，上下文到底是谁在维护？
实际上确实不是大模型服务测在提供，每次对话都需要携带完整的历史上下文，token 消耗会随对话轮数线性增长——这也是为什么长对话会越来越贵，context window 的大小如此重要。
这个课程一个流程图就说清楚了，因为大模型服务提供者，不做存储：
当然，这个点应该绝大部分同学都知道了。
接下来解答我困惑的就是 Tool Use 的原理。本质上就是请求大模型的时候多传递了一个 tools 列表，模型自行选择，同时将需要使用的 tool name 和入参传递给客户端，客户端内部再调用工具将结果返回，之后大模型再返回回答。一般而言这时候我们界面上就能看到模型的回答了。
另一个就是 MCP 了，它本质就是定义了其他人如何将 tool 的定义和实现传递给我们的客户端。
一般这个 tools 是由 app 或者说 client 自己实现，但是借由 MCP 这个协议，client 可以直接获取到其他人写好的 tool 并且让对方来完成 tool 的执行。
所以两者其实是互补的： MCP 重点在于客户端和工具提供方如何传递和执行 tool，而 Tool Use 讲的是客户端和大模型服务如何交互实现工具的调用和结果的返回。
而最后就是 Agent 和 Workflow 了。相比大家应该都看过类似的文章 or 视频：Agent Workflow 已死什么的。
刚巧我最近就在做一些和大模型对话的功能，有多轮对话，拿到结果后自己写代码做结果校验。就很迷惑，我做的工作算 Agent 吗？啥是 workflow，这两者有区别吗？
答案也很简单，有区别：
最后发现，其实是 Workflow。而这个课程，最终给的结论，何时使用 Agent，何时使用 Workflow，也讲的很清楚。
简单来说：流程固定、步骤可预期，用 Workflow，比如自动生成热点文章；任务路径不固定、需要模型自主规划和决策，用 Agent，比如 Claude Code，或者豆包、元宝这类对话产品。
一些课程中遇到的问题
- 账号问题
可能很多人一直没有使用 Claude，就是因为要输入其他国家手机号以及充值等问题。
不过这里课程站是独立出来的，并不需要手机号验证或者充值验证这样的操作。所以打破网络问题之后，直接用邮箱注册之后即可学习这个课程。
- API Key 的问题
教程中需要使用 API Key，这一点是必须付费购买，也需要手机号验证，比较麻烦。
一方面，可以直接去第三方 API 代理平台购买，本身课程完整走下来花费不了太多的 token。
另一方面，可以使用一些平台免费赠送的额度。
这里我直接用的是 Vercel AI Gateway 赠送的 5 美金额度，访问 https://vercel.com/ai 注册即可领取，不需要绑卡。
领取后在控制台生成一个 API Token，然后把代码中的 base_url 和 model 替换成以下内容：
client = Anthropic(
base_url="https://ai-gateway.vercel.sh",
)
model = "anthropic/claude-haiku-4.5"
最后
如果你也处于”看了很多文章但依然一头雾水”的阶段，强烈推荐从这门课入手。相比各种二手解读文章，官方课程在概念准确性上确实要高出不少。
需要注意的是，课程内容稍微有些滞后，一些新概念（比如 Skill, Computer Use、Extended Thinking）还没有覆盖，可以学完后再去看 Claude 官方文档补充。