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MCP 原理解析与数据库智能查询实践

MCP 是连接大语言模型与外部工具、数据源的开放协议。围绕 MCP 的设计理念、Client/Server 架构、JSON-RPC 通信机制、Stdio/SSE/Streamable HTTP 传输方式，以及数据库智能查询场景中的 Server 设计、安全控制和工程化实现展开讲解。

发布于 2025-12-08
人工智能 #Deep Research#AI Agent#RAG#Web Exploration#Report Generation#多源数据融合#数据分析

Deep Research Agent 架构拆解：从 RAG 到多源数据分析助手

Deep Research 是一种面向复杂研究任务的 AI Agent 范式，它把任务规划、多轮检索、网页探索、证据整合和报告生成串成闭环。围绕 RAG 到 Deep Research 的演进、四大核心模块、评测方法、主流系统局限，以及结构化私域数据与公域信息融合的方案展开讲解。

发布于 2025-11-28
人工智能 #AI Agent#MCP#LLM#工具调用#代码执行#沙箱

用代码执行降低 MCP Agent 的工具调用成本

MCP 让 AI Agent 能连接大量外部工具，但工具定义和中间结果会快速占满上下文窗口。代码执行范式把 MCP 工具封装成代码 API，让 Agent 通过编写代码完成工具组合，从而减少 Token 消耗、降低延迟，并改善大数据处理、隐私保护和状态持久化。

发布于 2025-11-05
人工智能 #LLM#AI Agent#上下文工程#RAG#Claude Code#Manus#Spec-Driven Development

从提示词工程到上下文工程：Agent 系统的信息管理方法

上下文工程关注的不再是单条提示词怎么写，而是如何为大语言模型动态组织指令、记忆、工具、检索结果和输出格式。围绕 LangChain、Claude Code、Manus 和 Kiro 的实践，可以看到 Agent 系统从 Prompt 驱动走向 Context 驱动的工程化路径。

发布于 2025-10-24
人工智能 #Claude#AI Agent#Skills#MCP#LLM#上下文工程#Prompt Engineering

Claude Skills 工作机制：用标准化能力包管理 AI Agent

Claude Skills 将 Agent 完成特定任务所需的指令、脚本、参考资料和素材打包成标准文件夹。内容围绕目录结构、分层加载机制、与 MCP 的关系，以及开发者如何用同样模式管理自研 Agent 能力库展开。

发布于 2025-10-19
人工智能 #LLM#AI Agent#Vibe Coding#Prompt Engineering#Context Engineering#人机协同#软件可靠性

Vibe Coding 的可靠性边界：从 LLM 概率本质到 AI 协同工程

LLM 不是确定性的开发者，而是基于上下文预测 Token 的概率模型。围绕 p^n 成功率衰减、上下文舒适区、Unknown Unknown 错误和责任边界，讲清如何设计更可靠的人机协同开发流程。

发布于 2025-10-15
人工智能 #AI Agent#Multi-Agent#LLM#RAG#工作流编排#LLMOps

多智能体 Agent 框架选型：从学习原型到生产落地的 10 个框架

多智能体框架的差异主要体现在协作抽象、工具调用、状态管理、可观测性和部署能力上。围绕 Swarm、OpenAI Agents SDK、Qwen-Agent、Dify、CrewAI、AutoGen 等 10 个框架，梳理学习、开发、生产三个阶段的选型思路。

发布于 2025-10-13
后端 #Spring AI Alibaba#AI Agent#定时任务#工作流#人机协同#Cron#LLM

使用 Spring AI Alibaba 构建后台定时运行的 AI Agent

后台定时 Agent 能按计划自动采集数据、调用大语言模型分析结果，并在风险场景中触发人工确认。围绕 Spring AI Alibaba 的 StateGraph、CompiledGraph 和 schedule 机制，讲清定时 Agent 的设计方式、代码实现和落地注意事项。

发布于 2025-10-11
人工智能 #大语言模型#AI Agent#Agentic Reasoning#工具调用#多智能体#Prompt 工程#自我反思#评测体系

大模型 Agentic 推理框架：单智能体、工具调用与多智能体协作

大模型 Agentic 推理框架把 LLM 组织成能规划、执行、调用工具、反思和协作的智能体系统。围绕单智能体、工具增强智能体、多智能体三层结构，讲清核心机制、典型架构、应用场景、评测方法和落地风险。

发布于 2025-10-04
人工智能 #Deep Research#AI Agent#大语言模型#RAG#强化学习#Web Agent#报告生成

Deep Research 智能体的四阶段架构与强化学习训练方法

Deep Research 是一种面向开放研究任务的智能体系统，核心能力是自主规划、生成检索问题、探索网页并产出带证据的报告。围绕系统架构、数据构造、奖励设计和强化学习训练流程，梳理从原型实现到可靠性优化的关键技术。

发布于 2025-09-23