从模型到MCP：一文看懂AI核心概念
从AI到Model：能力从哪里来很多人会将AI与模型混为一谈，二者本质是「要实现的目标」与「能力的实际载体」的区别。
【AI工程师精讲】36：MCP 协议：它想解决的问题，和 U
先描述一个很具体的痛点。你做了一个 AI 应用，接了搜索、数据库、文件系统三个工具。每个工具都写了适配代码 —— 怎么描述、怎么传参、怎么解析返回。然后你换了另一个模型。这套适配可能要重写，因为两家的工具调用格式不同。
通俗讲清 Agent 和普通聊天 AI，差别一眼看懂
刷短视频、逛 AI 社区，经常看到 Agent 这个词，但是大部分人分不清，它和我们平时点开就聊的普通 AI 到底差在哪里。不少人误以为 Agent 就是更强一点的大模型，其实并不是。今天用大白话把二者讲明白，看完之后，以后再选工具就不会乱踩坑。Agent 的本意就是代理人。
一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP。
我想用一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP这4个概念的区别、配合方式与选择条件。我想沿着同一个睡前故事任务，看清这四个概念的区别与配合方式。
AI 把页面写好了谁来点？mobile-mcp 让 Agent 自己上手测手机
这段时间各家都在给 Agent 加新本事。OpenAI 更新了 dots，打开手机上的 ChatGPT 就能捏一个自己的 dot，还能顺手给 Codex 派活；马斯克那边的 Grok Bot 有了专属邮箱，注册服务、收验证码都能让它去，省得自己邮箱被一堆试用邮件塞满。
Agent 小知识 | A2A 和 MCP 怎么一起用
上一期我们在「Agent 小知识｜A2A 是什么：Agent 之间怎么通信」中讲到发布协调 Agent 通过 A2A，把 payment-service 的依赖兼容性分析交给了另一个团队的专业 Agent。任务交出去以后，专业方还需要查询依赖版本、读取兼容文档，才能形成判断。
当老AI人遇到 Agent、Skills、MCP该如何面对
最近圈里天天刷 Agent、Skills、MCP。名词换得比季节快，我还在自己的工程路径上凿井：数据自己标，模型自己训，脚本自己焊。我从 RNN 一路走到 LLM，重新训练过LLM ，改造过 YOLO 。这不，用本地 OCR 加 Qwen 加 Python，游戏都能自动打。
给 AI Agent 的工具，选 MCP 还是命令行？
WebShop 是一个模拟网店，给智能体一句购物要求，它要自己搜索、点进商品、选好颜色尺码、下单，最后按买得对不对打分。
他真的把AI Agent讲的太清晰了，新手小白必看！！
AI Agent现在有多火，不用我再多说了。但很多人跟我吐槽一个痛点：网上教程碎得离谱，刷短视频东看一个ReAct，西看一个RAG，零散知识点收藏了一大堆，学了很久，到头来只会玩别人现成做好的 Agent，轮到自己动手从零搭建，瞬间就懵了。
AI Agent如何通过MCP连接到华为云RDS Supabase应用平台
认证、存储、实时推送、数据库操作，AI Agent想管后端，传统方式要开发接口、写SQL、用数据库客户端；今天一句话就能直驱数据库，前提是先接上MCP。小张是AI创业公司的全栈工程师。上周老板甩来一句"让AI Agent直接管数据库，别再让人写接口了"。