在人工智能快速发展的今天，我们正站在一个关键的十字路口。随着大语言模型和智能体技术的突飞猛进，如何让这些智能体之间实现高效协作，以及如何让它们与外部数据源和工具无缝连接，已成为制约AI应用大规模落地的

开场白：当“万能插头”遇上“万能投毒器” 2025 年，AI 圈最热的词除了“大模型”，就是“MCP”。 Anthropic 把它定义成“AI 的 USB-C 接口”——只要插上，LLM 就能直接调用

介绍了MCP的两种通信方式：标准输入输出和基于HTTP的服务器推送事件。通过开发一个天气助手智能体的实战案例，生动展示了两种模式的异同, 还安利了MCP Inspector服务端调试工具，大家来看看吧

今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。 一、AI 智能体（AI

如果让你开发一个 AI 编程工具（比如 Cursor），你觉得最大的难点是什么？ 是前端技术、后端技术、UI 设计、还是别的？