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最近，AIAgent和外部工具之间的互动变得越来越流行。从OpenAI最先推出的FunctionCalling功能，到各种插件和框架，大家都在努力让AI模型能更有效地调用外部的功能。不过，目前这些集成方式还是比较分散，开发者需要为每个服务手动设置接口、处理认证和逻辑，而且不同平台之间还互不兼容，确实挺麻烦的。就在这种情况下，Anthropic在2024年底推出了一个叫做模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）的新东西。这个协议的...

10张动图深度剖析MCP架构原理最近，模型上下文协议（MCP）特别火，你可能已经听说过了。今天，我们来搞懂它到底是个啥。简单来说，MCP就像是给你的AI应用准备的一个USBC接口。就像USBC提供了一个标准化的方式来连接各种配件一样，MCP标准化了你的AI应用如何连接到不同的数据源和工具。让我们稍微深入一点，从技术角度来剖析。MCP的核心是客户端服务器架构，一个主机应用可以连接到多个服务器。它有三个关键部分：主机（Host）、...

阿里巴巴推出了全新的Qwen3系列模型。令人惊叹的是，在短短的12个小时内，这个系列在GitHub上的星标数就超过了17,000个，而在HuggingFace上的下载量更是达到了每小时23,000次的高峰。更让人兴奋的是，Qwen3系列这次一共推出了八种不同的模型，包括两款MoE模型：Qwen3235BA22B（2350多亿总参数、220多亿激活参），以及Qwen330BA3B（300亿总参数、30亿激活参数）；以及六个Dense模型：Qwen332B、Qwen314B、Qwen38B、Qwen34B、Qwen...

午后，老板便发话：“小王，你这么有见解，用DeepSeekR1做个《上古神话中龙族形象在流行文化中的变迁》分析吧，下班前交给我……”别忘了，还得融合孙悟空和哪吒的魅力点，借鉴《山海经》到《哪吒》的成功策略，结合古典文学理论与现代精神分析，打造出我们独有的用户体验（此处省略800字）老板的要求如同烟花般绚烂然而，在时间转换器从哈利波特的世界变为现实之前，我们这些打工族的办公时间依然是有限的。采用传统的RAG方法...

我们要把AI大模型当做人的大脑，因此调用AI大模型，相当于调用一个人，把AI大模型当人看，TA懂人话、TA说人话、TA会直接给出结果，但结果不一定正确。因此在AI大模型的推理基础上，通过RAG、Agent、MCP、FunctionCalling、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的AGI（通用人工智能）。这些技术到底有哪些区别和联系，下图作了横向对比，接下来我们详细剖析。1、大语言模型（LLM）大语言模型（LLM）是通过深度学习...

1、基于MCP的AI应用技术架构全景图MCP已经成为业界的标准，基于MCP的AI应用技术已经在具体的业务场景落地实践，本文通过梳理基于MCP的AI应用技术架构的全景视图，让你全面了解AI应用技术的各个层次，从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、应用架构层、到应用层，如下图所示，揭示基于MCP的AI应用技术如何在不同的层面上协同工作，推动产业应用的落地。一、基础设施层AI大模型技术发展离不开坚实的基础设施支持，涵盖了G...

ModelContextProtocol（MCP）模型上下文协议（如下图所示）是Anthropic发布的一种标准化协议，使得Agent智能体应用可以更快捷地与下游异构的数据或者工具进行交互，还不熟悉的同学可以看这里《​​王炸！MCP架构设计深度剖析&使用SpringAI+MCP四步教你实现Agent智能体开发​​​》。最近，两大关键事件标志着MCP已从事实标准迈向行业标准：一方面，OpenAI正式宣布跟进Anthropic的MCP协议，另一方面，Anthropic发布了新版本MCP协...

前几天SpringAI迎来了其1.0.0版本的第七个里程碑（Milestone7）的发布。紧接着下个月，我们将迎来RC1（ReleaseCandidate1）版本，随后便是正式版（GA，GeneralAvailability）的发布。对于Java开发者社区而言，这无疑是一个备受期待的喜讯！1、SpringAI框架介绍SpringAI是一个用于AI工程的应用框架。它的目标是将Spring生态系统中的一些设计原则，比如：可移植性和模块化设计，应用到AI领域。它还推动在AI领域使用简单的Java对象...

本文通过一个实际案例展示如何基于MCP（ModelContextProtocol）开发一个支持私有知识库的AIAgent问答系统。1、AIAgent问答系统整体流程AIAgent问答知识库系统整体由构建与检索流程组成。第一、知识库构建流程1、文本切分对输入的文本进行切分，确保切分后的文本段在保持完整性和语义连贯性的同时，便于后续处理和检索。2、FAQ提取从文本中提取常见问题及其答案（FAQ），作为知识库的一部分，以增强检索的准确性和效率。3、知识...

2025年4月9日，Google正式推出Agent2AgentProtocol（以下简称“A2A”）。这一协议为各类AIAgent之间的高效沟通与协作搭建了桥梁，无论是独立Agent与独立Agent、独立Agent与企业Agent，还是企业Agent与企业Agent，都可以通过该协议实现通信交互和事务协作。下文详细剖析之。1、A2A介绍A2A是一个开放协议，它为AIAgent之间提供了一种标准方式，无论底层开发框架或供应商如何，都可以进行协作，A2A充分考虑了Agent在与用户和企业交...

Anthropic推出的MCP（模型上下文协议）取得了成功，这显然激发了AI行业里的其他参与者，大家都想来定义一些开放协议，好用在AIAgent系统（AgenticSystems）的集成里。上周周，谷歌公开发布了一个叫A2A（Agent2Agent）的开放协议，目标是规范多AIAgent系统通信的实现方式。很多人（可能有点误解）说这两种协议是竞争关系，而不是互补关系。谷歌公开说A2A和MCP是互补的。这话挺合理的。但会不会有隐藏的长期竞争目标呢？我们会不...

Anthropic推出的MCP（模型上下文协议）取得了成功，这显然激发了AI行业里的其他参与者，大家都想来定义一些开放协议，好用在AIAgent系统（AgenticSystems）的集成里。上周周，谷歌公开发布了一个叫A2A（Agent2Agent）的开放协议，目标是规范多AIAgent系统通信的实现方式。很多人（可能有点误解）说这两种协议是竞争关系，而不是互补关系。谷歌公开说A2A和MCP是互补的。这话挺合理的。但会不会有隐藏的长期竞争目标呢？我们会不...

MCP（ModelContextProtocol）的热度还未消散，新的Agent接口标准A2A（Agent2Agent）又悄然登场。就在上周，Google在CloudNext大会上正式推出了Agent2Agent（A2A）开放协议。简单来说，A2A旨在为Agent之间的通信提供一个开放标准，促进不同Agent之间的协作与交互。目前，AI领域有三大巨头在Agent生态中积极布局：Anthropic：推出了MCP，旨在标准化AI大模型与外部工具和数据源的交互。Google：推出了A2A，专注于Agent之间的通信和...

在本文中，我将从使用者的角度出发，分享关于MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）的实用内容，本文旨在回答以下5个核心问题：什么是MCP？为什么需要MCP？作为用户，我们如何使用开发MCP？MCP架构设计剖析MCP运作机制剖析1、什么是MCP？MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）的起源可以追溯到2024年11月25日，Anthropic在其发布的文章《IntroducingtheModelContextProtocol》中首次提出了这一概念。MCP定义了应...

AIAgent本质上是一种通过控制大语言模型（LLM）来解决问题的AI应用系统，但这一本质特征并不妨碍其成为大模型时代最具潜力的应用方式。尤其在DeepSeek和Manus等项目今年爆火之后，AIAgent被认为即将迎来发展的黄金时期。然而，AIAgent的发展也面临着诸多瓶颈，比如：应用程序调用的复杂性以及跨平台AIAgent之间的通信问题等。不过，随着谷歌4月10日发布开源协议A2A（AgenttoAgent协议），以及MCP（ModelContextProtocol）协议的...

本文提供了一个全面的视角，来看待如何利用模型上下文协议（MCP）实现AI应用架构设计新范式的落地实现，核心内容主要是以下5点：MCP概念与机制。MCP与FunctionCalling区别。MCP本质与挑战：挑战包括系统提示词的准确性、Client与Server协同、快速构建Server、自建Dify的痛点等。解决MCP挑战的方法：通过MCPRegister、统一管理Server和Prompt、建立效果验证体系与安全保障、设置MCP网关、动态服务发现、StreamableHTTP、弹性效率...

谷歌推出了A2A协议，即AgenttoAgent，这项协议使得AIAgent智能体能够在不同的生态系统中安全地进行协作，无需考虑框架或供应商的差异。不同平台构建的AIAgent智能体之间可以实现通信、发现彼此的能力、协商任务并开展合作，企业可以通过专业的智能体团队处理复杂的工作流程。重点：它是开源的。Github地址：https:github.comgoogleA2A不多说，让我们先来看一个演示。利用A2A协议，招聘流程可以如此高效：在谷歌的Agentspace统一...

MCP、RAG、Agent这些概念最近热度飙升，成了AI领域的热门话题。然而，我发现身边不少朋友对这些概念还是一知半解。为了帮助大家更好地理解，精心绘制了12张简单易懂的架构图解。这些架构图解涵盖了从MCP的提示词混合机制，到RAG的知识检索增强，再到Agent的自主决策框架等多个方面。下面详细剖析之。01、MCP、RAG、Agent概念与关系第一、核心概念1、RAG（检索增强生成）定义：RAG将信息检索与文本生成相结合，创造更准确、信息...

AI大模型应用开发作为新兴领域，不断出现新的技术：LLM、Prompt、RAG、Agent、Finetuning、MCP等，本文聚焦AI大模型应用开发，带领大家入门，带领大家了解AI大模型应用开发的全攻略。尽管市面上的大语言模型（LLMs）种类繁多，但大家在使用时其实都是通过API来与大模型交互的。这些大模型的接口通常遵循一些通用的规范，比如：OpenAI的标准。下面，我们就以OpenAI接口为例，来聊聊这些大模型都有哪些能力。当你和大模型交流时，...

MCP最近越来越火热，MCP从架构设计的角度来看，它本质上是数据或者工具的代理层（Proxy），随着多Agents智能体应用在企业复杂业务场景中的落地，如何让自主Agent间能够相互发现、协作、互动和交易？AgenticMesh应运而生。而MCP架构正是AgenticMesh的一种落地实现方式，下我详细剖析。为了帮助大家理解Mesh架构的设计，我们先剖析下ServiceMesh。1、ServiceMesh架构设计剖析第一、ServiceMesh架构定义微服务架构继续演进，就变成...