均衡

Cursor + MCP + 文档智能体，疯了，太爽了呀！！！ [toc] 一、基础信息同步 1、Cursor Cursor是Anysphere推出的AI编程工具 ，基于微软开源代码编辑器VS Cod

在今天这一期，我们将一起学习一种基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度的新思路，实测比 RAG 效果要好很多。

本文是一份面向初学者的AI智能体开发入门指南，旨在帮助读者从零开始认识和理解AI智能体的核心概念与开发方法。文章以通俗易懂的方式介绍了大模型调用的基本原理、MCP接入的基本原理

本文介绍了 Agentic System 的定义（由 agent 与 workflow 组成，能自主解决问题）、相关产品，详解 agent（定义、能力等）和 workflow（定义、设计模式）

​当前AI智能体技术已从单一任务执行向多智能体协同进化。本文将系统拆解智能体架构设计的九大核心技术，覆盖基础架构、协作机制与交互协议三层体系，并配图详解实现方案。 一、基础层：智能体核心能力构建​​

很多同学说想学习AI，但是不知道从哪里开始，学习路线是什么。我学习AI已经有一段时间了，这篇文章来聊聊我是如何学习AI的

ChatGPT 的活跃用户数快速突破一亿，打破了互联网应用发展的历史记录，前端开发者如何抓住机会呢？

经过前四篇文章的深入探讨，相信大家对MCP协议已经有了从理论到实践的全面认识。但在实际项目中，我发现很多开发者在MCP应用的性能调优和稳定性保障方面还存在不少困惑。

一、前言：AI 正在重构整个前端行业 大模型并不是“取代前端”，但它正在改变前端工作的方式： 代码生成正在成为主流习惯 页面构建开始模板化 + 语义驱动 低代码与 DSL 日益融合大模型生态 作为一个