全面认识MCP：大模型连接真实世界的“USB-C接口”
大模型正从对话引擎进化为能执行任务的智能体，MCP（模型上下文协议）成为关键推手。由Anthropic提出的MCP，作为AI时代的“万能接口”，正统一大模型与工具、数据的连接标准，实现安全、高效集成，被全球众多AI应用广泛采纳，推动智能体快速发展。
全面认识MCP：大模型连接真实世界的“USB-C接口”
MCP通过动态上下文窗口、多步骤流程支持与标准化通信协议，实现AI智能体对用户偏好、会话历史与环境数据的持续记忆与灵活响应。其基于JSON-RPC 2.0的统一接口，支持Stdio、HTTP/SSE等传输方式，简化了大模型与工具系统的集成。借助MCP，AI应用可高效完成数据分析、办公自动化等复杂任务，提升处理能力的同时保障安全合规，推动大模型在真实场景中的落地应用。
向量数据库的工作原理
向量数据库通过将非结构化数据转化为高维向量嵌入，利用HNSW、IVF-PQ等索引技术实现高效相似性搜索。其采用列式存储、量化压缩与分布式架构，优化高维向量的存储与检索，支持AI场景下的大规模近似最近邻查询，显著提升搜索效率与可扩展性。
大模型专业名词解释手册
本手册由油炸小波设计提示词，Manus创作，系统梳理大语言模型核心概念，涵盖基础架构、训练方法、优化技术、应用推理及伦理评估。内容详实，术语权威，助力深入理解AI大模型世界。
向量数据库的基本概念
向量数据库是专为存储和检索高维向量设计的系统，能将图片、文本等非结构化数据转化为“数字指纹”（向量），通过相似性搜索快速找到相近内容，广泛应用于推荐系统、图像识别和AI搜索等领域。
RocketMQ：A2A协议实现多智能体优化
Apache RocketMQ 推出轻量级通信模型 LiteTopic，专为 AI 多智能体协作设计，支持海量会话、上下文持久化与断点续传。结合 A2A 协议与阿里 AgentScope 框架，实现高可靠、低延迟的智能体通信，助力企业构建稳定高效的多智能体应用。
