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随着各大巨头纷纷支持 MCP，表明 MCP 正在成为智能体开发的新标准。随着 MCP 生态的不断壮大，我们预计未来会有更多第三方工具、API、插件基于 MCP 进行集成，让大模型应用的开发更加高效便捷

本文除了通俗易懂的介绍什么是 MCP 协议，并通过几个小问题深入介绍，此外也会讲解如何开发一个自己的 MCP Server。

清华大学是真干实事，近日开源最新的大模型推理引擎赤兔（chitu），是一个专注于效率、灵活性和可用性的高性能大语言模型推理框架。所谓人中吕布，马中赤兔，名字寓意很好。

该研究不仅为当前 Graph-based RAG 方法提供了统一的理解与评估平台，也为未来的创新与实践开辟了新的路径。研究人员相信，通过更深入地理解现有方法的行为与效果，能为未来提供宝贵见解与方向。

我认为基于这些工具你可以实现时下大火的 Deep Research 和类似多智能体工具 Manus。

Markify微软 markitdown 和 MinerU 优势的工具。Markify不仅能将各种文件转化markdown格式，还借助mineru高效精准解析PDF，也巧妙绕过AGPL传染问题无缝集成

继上文《深度解析仿人脑记忆搜索的 HippoRAG2》，我们已经对 HippoRAG2 有了基本的了解。本篇将更聚焦于实践部分，探讨如何配置和运行 HippoRAG2，包括测试评估和索引自定义文档等

持续获取、组织和利用知识的能力是人类智能的关键特征，而 AI 系统若想充分发挥潜力，也必须具备这一能力。近期，一些 RAG 方法通过引入知识图谱等结构来增强对信息的理解和联想能力，部分弥补了这些不足。

想必很多同学已经试用或者看过 DS 的深度思考能力了，本文的目的不是为了演示，而是探究 DS 背后的思考的逻辑，并尝试编写 Prompt 让 DS 自己推导思考过程，用魔法打败魔法。