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2025 年是 AI 智能体快速爆发的一年，从单智能体、多智能体到通用智能体的多种不同构建模式持续涌现出来，智能体开发也逐步从概念、Demo 开始走向生产落地，应用范围也从编程助手等几个少数领域，逐步

近期热度较高的两篇文章【1，2】，不约而同的提到了 AI 发展至今，工程化对 AI 应用的作用被低估了。 “比如更好的虚拟机、更长上下文、大量的 MCP、甚至智能合约……等等一系列工程问题都是巨大的需

系列文章已详细介绍了 MCP 协议的基本概念及其在函数计算（FC）托管 MCP Server 场景下的应用。相信读者已经对 MCP 协议的原理和应用场景有了初步了解。但对于 AI 应用开发者来说，如何

在传统研发的日常工作中，新功能开发、Bug 修复或功能优化时通常涉及前端、后端和数据库三大块的开发工作，开发者需在不同编程语言和工具间频繁切换，导致开发效率低下。 具体痛点包括： 效率低下：频繁切屏打

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