为什么化工 Agent 需要产业 MCP，而不是只接大模型
通用大模型擅长语言，但不天然具备化工产业的可核对事实。产业 MCP 的作用，是把化合物、企业、交易与行情变成 AI 运行时可以调用的工具，而不是写在提示词里的一段不可验证描述。
1. 化工场景最怕什么
错 CAS、错危化属性、错企业关系、错价格趋势——这些错误会直接进入报价、合规与风控。仅靠「更会说」的模型，无法满足工业决策对证据的要求。
2. MCP 改变的是调用方式
有了 MCP，Agent 可以在需要时请求：按 CAS 查档案、按企业查画像、按品种查价格趋势。返回结果是结构化数据，便于展示来源与二次校验。这与把 PDF 塞进上下文并祈祷模型记对，不是同一类可靠性。
3. 和「行业知识库」如何分工
知识库适合制度、文档与经验沉淀；产业 MCP 适合需要频繁更新、需要主键对齐的事实型数据。成熟架构往往是：文档 RAG + 产业数据 Tool + 权限审计，而不是互相替代。
4. 建议的落地顺序
- 先选定 1–2 个高价值问题（如拓客、行情问答）
- 开通产业 MCP，在 Cursor / Claude Desktop 验证 Tool 调用
- 再进入 AgentSpace 做岗位流程编排与权限
- 敏感数据走 DAMS / CoreBox，公有产业数据走 MCP / 智数