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1. 你做的 Agent 项目整体架构是什么？答：一个比较完整的 Agent 架构一般包括四层：用户输入层、规划决策层、工具执行层、结果整合层。用户输入进来后，先做意图识别和上下文整理，再由大模型决定是直接回答、检索知识、还是调用工具。工具层可能包括搜索、数据库查询、知识库检索、接口调用、代码执行等。工具返回结果后，再交给模型做总结、归因和最终输出。如果是生产环境，还会多一层治理能力，比如权限校验、超时控制、重试、日志、观测、敏感内容拦截。Agent 和普通问答最大的区别，就是它不是单纯生成文本，而是“模型负责决策，外部系统负责拿真实信息，最后再由模型组织答案”。2. Agent 为什么不等于...

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本文深入剖析MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的底层运作机制、核心价值与完整实现方案，帮助你彻底理解这一AI时代的"Type-C 接口"，掌握从零构建MCP客户端和服务端的能力。一、为什么需要 MCP？在深入 MCP 之前，我们需要先回顾其技术前置——Function Calling（工具调用）。如果你对 Function Calling 的底层原理感兴趣，可以参考本系列的前一篇文章。我们知道，LLM 本质上是一个运行在受限计算环境中的『概率预测引擎』 ，核心工作机制是『文字接龙』，这决定了它具备极强的意图识别能力，却无法直接操作现实世界...