文章探讨了AI Agent的发展趋势,并通过一个实际案例展示了如何基于MCP(Model Context Protocol)开发一个支持私有知识库的问答系统。
Nacos社区推出MCP Router与MCP Registry开源解决方案,助力AI Agent高效调用外部工具。Router可智能筛选匹配的MCP Server,减少Token消耗,提升安全性与部署效率。结合Nacos Registry实现服务自动发现与管理,简化AI Agent集成复杂度。支持协议转换与容器化部署,保障服务隔离与数据安全。提供智能路由与代理模式,优化工具调用性能,助力MCP生态普及。
基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
阿里云开源 Spring AI Alibaba,旨在帮助 Java 开发者快速构建 AI 应用,共同构建物理新世界。
最近,通义灵码上线 MCP(ModelScope Cloud Platform)功能,从之前代码生成及修改的基础功能,到可以使用MCP服务连接更多功能,开发者可以实现从 代码爬取、模型推理到应用部署