> 导语：欢迎进入课程的第二周！在第一周，我们聚焦于构建和强化单个 Agent 的能力。我们学会了如何让它使用工具、拥有记忆、并遵循我们的指令。然而，当我们面对真正复杂的、需要多个角色分工协作才能完成

> 导语：欢迎来到我们第一周课程的最后一讲！我们已经学会了如何让 Agent 思考、行动，甚至如何塑造它的“人格”。但还有一个致命的弱点我们尚未解决：遗忘。随着对话的进行，不断增长的上下文会迅速撑爆大

> 直播导语：大家好，欢迎来到我们第一周的直播课！在过去几天里，我们一头扎进了代码的世界，学习了 Function Calling、MCP 协议，甚至从零构建了一个 Agent 框架。我们似乎掌握了让

> 导语：我们已经学会了使用 Function Calling，也探索了 LangChain 等成熟的 Agent 框架。但你是否曾感到，这些框架在提供便利的同时，也像一个“黑盒”，让你难以洞察其内部

> 导语：在上一章，我们成功构建了一个遵循 MCP 协议的标准化工具服务。但“酒香也怕巷子深”，强大的工具服务需要同样强大的客户端来消费。当 Agent 的“大脑”（如 LangChain、DeepS

> 导语：在上一章中，我们深入了解了 MCP 协议的核心概念和设计哲学。理论固然重要，但真正的掌握来自于实践。本章将带你从零开始，构建一个完整的、符合 MCP 标准的天气查询工具。这不仅仅是一个简单的

> 导语：如果说 Function Calling 是让单个 Agent 拥有“双手”的技术，那么多 Agent 系统又该如何沟通协作？当成百上千、由不同模型、不同框架构建的 Agent 需要协同工作

> 导语：在上一章中，我们了解了 Function Calling 的基本概念和使用方法。但知其然，更要知其所以然。本章将深入 OpenAI Function Calling 的内部机制，揭示模型是如

在Android应用开发领域，列表数据展示是贯穿几乎所有应用的核心功能，也是衡量应用用户体验的关键指标之一.

> 导语：当大型语言模型（LLM）遇上真实世界，会碰撞出怎样的火花？如果说 LLM 是一个拥有渊博知识的大脑，那么 Function Calling 就是它连接现实世界、执行具体任务的双手。这项看似简

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