Agent 上下文工程：技术路径演进与落地方法
概述Agent 的能力上限不只取决于模型，也取决于每次调用模型时，我们给了它什么上下文。 早期做大模型应用时，很多工作集中在提示词工程：怎么写 system prompt、怎么约束输出格式、怎么给 few-shot 示例。但 Agent 不是一次性问答，它会持续读取资料、调用工具、写代码、运行命令、处理错误、更新计划。…
MCP
一、MCP 概述MCP 的全称是 Model Context Protocol，可以翻译为“模型上下文协议”。它不是一个具体的 Agent 框架，也不是某个模型厂商专属的插件系统，而是一套面向 AI 应用的开放协议。它的核心目标是：让 AI 应用能够用统一方式连接外部工具、数据源和可复用工作流。 如果没有 MCP，每个…
智能体通信协议
如何让智能体与外部世界高效交互？如何让多个智能体相互协作？这就需要使用到智能体通信协议了。 目前主要有三种通信协议，这三种协议共同构成了智能体通信的基础设施层。 MCP（Model Context Protocol）用于智能体与工具的标准化通信； A2A（Agent-to-Agent Protocol）用于智能体间的…
Agent三大范式
workflow与agent的区别workflow（工作流）核心是对一系列任务或步骤进行预先定义的、结构化的编排。本质上是一个精确的、静态的流程图，规定了在何种条件下、以什么顺序来执行什么操作。 简单地说，workflow就是让AI按部就班地执行指令。 agent一个具备自主性、以目标为导向的系统。在一定程度上理解环境…