什么时候该用 workflow（确定性工作流），什么时候用 Agent（概率性循环）？本文从技术架构视角深度拆解 AI Agent 的运作机理，包括 ReAct 模式、Function Calling 原理，并重点探讨 MCP（Model Context Protocol）协议如何解决 数据孤岛问题，让PM 在"确定性"与"智能性"之间做出正确的技术选型。
传统的 IaaS（计算、存储、网络）是为"确定性程序"设计的，而 Agent 是"概率性"的。本文拆解 Agent Infra（智能体基础设施）的四大核心支柱：沙盒化的执行环境、AI 原生浏览器、连接协议的标准化（MCP）、面向 AI 的搜索，帮助 AI PM 理解如何设计 Agent 与环境的交互。
