本文深入解析了Model Context Protocol(MCP)协议,探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”,通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式(STDIO与SSE),并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy,实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时,函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时,因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后,展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用,强调函数计算助力MCP大规模落地,加速行业创新。
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。
本文将用通俗易懂的语言,带你从战略(宏观)和战术(微观)两个层次掌握大模型提示词的常见技巧,真正做到理论和实践相结合,占领 AI 运用的先机。
除了 AI 程序员的重磅上线外,近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型,用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。
LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式,通过这个强大的框架,我们可以将复杂的技术任务简化,让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。