本文将进行一次深度的全局技术复盘，坦诚分享我们在架构设计、技术选型、工程实践中的得与失，并在此基础上，大胆勾勒出CodePlus 2.0的技术演进蓝图，思考如何从一个“成功的项目”走向一个“卓越的产品”。让RAG检索不仅能做语义搜索，还能基于图谱进行多跳推理（例如：“这道题考察了动态规划，用户不擅长，推荐一道同样考察动态规划但更基础的题目，并且是目标公司常考的”）。：将前端、主后端、沙箱拆分为独立

我们约定，沙箱服务与主服务的交互必须通过标准的MCP协议，这借鉴了CodePlus的优秀设计，实现了彻底的解耦。我模拟了多种判题场景，设计了一套通用的工具调用与结果返回格式，确保泽荣开发的沙箱和玥晨开发的RAG服务能以同样的“语言”与我的Agent对话。在项目启动之初，我们面临的核心问题是如何构建一个支撑“AI判题”、“个性化学习”和“模拟面试”三大核心的稳健架构。下一步，我将深入Spring A

这个明确的约定，是他开发沙箱和我集成工具的“合同”。这种基于协议和接口的协作方式，极大地提升了团队开发效率，降低了联调成本。我坚信，这种工具化的架构设计，不仅是实现当前功能的关键，也为未来集成更多能力（如代码风格检查、图形化算法演示工具）留下了优雅的扩展空间。我写了一个提供“计算器”和“查时间”两个工具的Server，然后用一个独立的Client程序去调用它。在调研了多种集成方式后，我们决定采纳C