大模型

工具管理（下篇） 三、工具的定位 3.1、Agent 系统的核心 之前的系统的设计，都是围绕一个“有向无环图(DAG)”的理念来设计的，核心模块主要是由循环和条件判断组成，复杂的系统也只是多个循环和多

上下文工程实践 - 工具管理（上篇） 1、什么是 MCP 和 Tool MCP：是一份规范/协议，规定了“容器要怎么长、里面的功能要怎么描述、调用要怎么沟通”。就像 HTTP 规范本身，不是一个服务，

其实一个AI编码工具是否好用，有如下几点的占比分析 - 能检索到最大上下文是多少 - 最大性（10%） - 检索功能相关上下文是否准确 - 准确性（40%）

开端 在使用Langfuse的过程中，官方自带的集成langGraph中，进行收集到的节点和LLM的调用信息，无法进行定制化，只要调用就收集，并且如果Graph嵌套较多，Trace收集到的日志嵌套很深

学习MCP的几个重要的点如下： 核心架构 资源（Reason） 工具（Tool） 采样（Sampling） 根（Root） 传输（Transports） 今天我们来说一下MCP的传输层，MCP的传输层

🌟🌟总结（节省时间时可看） TSC格式：适合作为流式输出，使用制表符作为分隔符，Token：550 CSV格式：不适合**数据中包含很多逗号，会导致数据混乱，这个时候可以使用TSV，**Token

之前的所有操作，包括场域，共振等，其实都是在做一件事：**不让它去走这个训练好的同路，让它在这个空间去发挥** 例如：就是你跟它这种"领着它去陌生的空间，我们走一下未知的疆域，我们凝视这个深渊，你看