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2025年技术变革将重构AI应用范式，重点呈现三大趋势：1）AI Agent标准化革命，通过MCP协议和Skills封装实现能力模块化，推动从"定制开发"到"可组装生态"转型；2）记忆架构升级，建立工作记忆/长期记忆/审计记忆三层体系，解决长时任务可靠性问题；3）开发工具链革新，前端框架和ES新特性围绕AI交互优化。企业进入AI运营阶段，需建立评估、隔离、审
2025年，AI产品经理已成为技术领域薪资增长最快、人才缺口最大的岗位之一。智联招聘数据显示，AI产品经理岗位同比增长达178%，全国平均招聘月薪19459元，杭州更是以28659元位居榜首。
Anthropic 这家“AI 后期之秀”擅长在 Agent 工程领域“整活”。（技能）与，并在自身的Claude开发平台落地支持。虽然目前 Skills 、PTC主要在 Claude 生态中可用，但从它们的设计理念来看，不排除未来会成为各大Agent框架的“标配”。三者的定位、联系与应用，相信可以拓展你构建Agent系统的思维方式。本文内容：MCP+PTC：会“连招”的Agent工具箱Skill
摘要：Model Context Protocol(MCP)是一种让大模型使用外部工具(如浏览器、股票查询等)的协议。MCP Host(如Claude、Cursor)通过stdio或SSE与MCP Server通信，后者包含多个工具函数。启动方式包括uvx(Python)和npx(Node)。Agent Skills指智能体可复用的能力模块集合。相关网站包括mcp.so、mcpmarket.com
本文提供了2025年AI大模型产品经理高频面试题及参考答案，涵盖基础认知、技术理解、Prompt工程和模型定制化等核心领域。重点解析了AI产品经理与传统产品经理的区别，强调技术可行性、数据闭环和伦理安全等关键考量。技术部分详细解释了Token、上下文窗口等术语对产品设计的影响，并给出模型评估和幻觉管理的实用策略。交互设计方面展示了Prompt工程的实际应用案例和复杂AI助手的UX设计思路。最后对比
本文介绍了MCP（模型上下文协议）的概念与应用。MCP通过统一规范定义大语言模型（LLM）与上下文（包括工具、数据和提示模板）的交互方式，解决了模型定制化开发问题。相比各厂商自有的Function Calling实现，MCP标准化了服务端（MCP-Server）和客户端（MCP-Client）的通信协议，使模型和工具切换更便捷。具体实现上，Python可使用FastMCP框架和langchain-
AI智能体与大模型存在本质差异：大模型基于Transformer架构，擅长认知任务但无法自主执行；AI智能体则采用感知-规划-行动系统架构，将大模型作为"大脑"并整合环境感知、工具调用和长期记忆能力，实现从认知到执行的闭环。两者互补而非替代，企业应分阶段应用：先利用大模型提升效率，再针对高频场景开发智能体，最终构建企业级智能体网络。技术架构上，大模型是单体神经网络，而智能体是多
MCP是Anthropic开发的开源协议，为LLM提供连接外部数据源和工具的标准化方式。文章介绍通过云原生API网关和Nacos注册配置中心解决MCP在企业级应用中的挑战，构建AI应用开发新范式。新架构定义了网关三种角色，利用Nacos实现MCP Server统一管理，实现现存业务零改造转换，推动AI应用高效开发与部署。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开放标准...
本教程介绍了如何搭建一个完整的RAG（检索增强生成）系统，结合MCP协议和通义千问LLM模型。RAG系统通过检索知识库信息和LLM生成回答，能处理最新数据并降低幻觉风险。教程详细说明了项目架构（包含LLM客户端、MCP服务器和FAISS向量数据库）、环境配置（Python 3.8+、Conda虚拟环境及核心依赖安装）、API密钥设置以及项目文件结构。重点解析了Server端的核心代码实现，包括文档
本文记录了使用SpringAI 1.0.0-M6构建MCP智能体项目的实践过程。主要内容包括：1) MCPServer构建，涉及依赖引入、配置文件和工具类实现；2) MCPClient构建，包含配置和调用示例；3) 动态接入多MCPServer的解决方案。文章详细展示了配置代码，并提供了天气查询服务的具体实现方法。针对版本Bug问题，作者通过查阅大量文档和AI工具最终找到有效解决方案。
是 Anthropic 推出的 AI 编程工具，通过 VS Code 插件或 CLI 为开发者提供 AI 辅助编程能力。是一个开放标准，允许 AI 工具与外部工具、数据库和 API 进行交互，从而扩展其功能。
Deeplinks 允许用户通过简单的 URL 与他人分享 AI Chat 提示词、Quest 任务、规则和 MCP 服务器配置。当您点击深链时，IDE 会打开并显示确认对话框，展示即将添加的内容。在您审核并确认前，深链不会自动执行任何操作。
本文介绍了解决MCP Unity插件与Claude Code配置问题的关键步骤。当遇到配置失败时，需要：1）打开MCP Unity插件获取特定JSON配置；2）将该JSON文件保存至C:\Users\用户名.claude.json路径（注意不是config.json）；3）启动Claude Code后即可通过/mcp命令验证配置是否成功。该方法解决了常规流程中可能出现的配置失败问题，确保插件功能正
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