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AI,个人随笔
我用这个工具，把“竞品分析”和“系统巡检”全都自动化了…

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当AI遇上浏览器自动化工具，产品经理的考古式重构工作竟能一键搞定！playwright-mcp这款神器不仅能自动点击、截图、记录老旧系统功能，还能生成完整的产品说明书初稿。更惊喜的是，它的应用场景远不止于此——从竞品巡检到数据采集，这个7x24小时工作的数字实习生正在重新定义产品工作的效率边界。
AI产品大峡谷
AI工具MCPRPA
AI
PayPal黑帮成员下场重新创业：融资 2000 万美元，要用 AI Agent 干掉 Slack

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Glue 的出现标志着团队协作正从“工具使用”迈向“AI Agent 共事”的范式革命。它以“线程为中心”的架构解决 Slack 式频道噪音问题，并将 AI 深度嵌入工作流——不再是独立聊天窗口，而是具备上下文感知、跨应用操作（通过 MCP 协议）和主动干预能力的虚拟队友。这不仅是界面优化，而是重构了知识流动、任务执行与组织协同的底层逻辑：未来的工作平台，是人类与 Agent 并肩作战的“胶水空间”。
深思圈
AgentAI应用MCP
AI
诞生才一周年，MCP凉了

诞生才一周年，MCP凉了

曾被誉为“AI界USB-C”的MCP协议，一年内从万众瞩目到无人问津。问题不在愿景，而在现实：工具越多，模型越蠢；上下文膨胀，成本飙升。当Anthropic自己转向Skills系统，这场通用协议实验揭示了一个残酷真相——当前AI的能力边界，还不配拥有真正的“即插即用”。
硅星人
MCPSkills技术原理
AI,个人随笔
ALL About AI 系列（四）：工具使用：Function Calling与MCP

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把大模型从“聊天玩具”升级成“业务员工”的核心开关，就藏在两条技术路线里：Function Calling 与 MCP。前者像给模型一部“内线电话”，随时调用你的 CRM、ERP；后者干脆为它配了“万能插座”，插件、记忆、权限一键热插拔。我们对比实测发现：Function Calling 平均延迟 400ms，适合高并发订单查询；MCP 在跨平台编排上胜率高出 32%，却多了 18% 的 Token 消耗。
大波子
AI应用Function CallingMCP
AI
做MCP的基础设施，种子轮就拿3500万美金，让AI Agent像管理容器一样简单

做MCP的基础设施，种子轮就拿3500万美金，让AI Agent像管理容器一样简单

当行业还在争论AI Agent该怎么落地时，有人已经把它当成“容器”来管理——3位前Kubernetes维护者成立的MCP基础设施公司，种子轮就轰下3500万美金。他们给出的答案简单粗暴：把大模型、插件、记忆、权限全部抽象成可编排的“Agent Pod”，一条YAML指令就能让10万个Agent同时上线、热更新、弹性扩缩，像管理Docker一样管理数字员工。
深思圈
AgentMCP案例分析
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