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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。
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。
AI,个人随笔
MCP:为AI智能体打造通用语言,开启无限可能的新纪元

MCP:为AI智能体打造通用语言,开启无限可能的新纪元

当AI智能体从“能对话”走向“能协作”,我们亟需一种通用语言,打通模型、工具与任务之间的鸿沟。MCP(Multi-agent Communication Protocol)正是在这一背景下诞生,它不是又一个技术名词,而是一套面向未来的智能体协作协议。本文将深入解析 MCP 的设计理念、核心机制与应用场景,揭示它如何为 AI 构建“语言秩序”,让多智能体真正具备协同能力,开启通用智能的新纪元。
AI
Windows MCP正式开源,大模型能操控操作系统了

Windows MCP正式开源,大模型能操控操作系统了

Windows MCP 正式开源,大模型第一次拿到操作系统级“遥控器”——文件、注册表、网络端口,一条自然语言指令就能全链路操控。开发者用 200 行 Python 即可让 AI 替你装软件、配环境、发邮件,甚至跨应用完成“写报告→生成图表→PPT 排版”一条龙。Agent 时代的基础设施已就位,下一个被自动化“拿下”的,就是你的桌面。
AI
AI产品经理如何设计好MCP

AI产品经理如何设计好MCP

MVP已不足以承载AI产品的复杂性与商业预期,MCP(Minimum Commercial Product)正在成为新范式。本篇文章将从AI产品的特性出发,拆解MCP的设计逻辑、关键要素与落地路径,帮助产品经理在技术驱动与商业落地之间找到最优解。