本文解析了Transformer架构如何自2017年提出后成为AI领域的核心基础。通过对比RNN逐字处理的低效，揭示了Transformer通过自注意力机制实现并行计算和长程依赖的核心突破：1）多头注意力可动态计算词间关联，解决上下文理解难题；2）位置编码保留序列信息；3）模块化设计支持堆叠深层网络。文章阐述了Transformer通用性背后的关键——将各类数据（文本/图像/视频）转化为&quot

本文解析了Transformer架构如何自2017年提出后成为AI领域的核心基础。通过对比RNN逐字处理的低效，揭示了Transformer通过自注意力机制实现并行计算和长程依赖的核心突破：1）多头注意力可动态计算词间关联，解决上下文理解难题；2）位置编码保留序列信息；3）模块化设计支持堆叠深层网络。文章阐述了Transformer通用性背后的关键——将各类数据（文本/图像/视频）转化为&quot

知道agent等等具体流程，都是什么

讲了agent的原理之一，上下文的记忆等等

本文介绍了MCP（模型上下文协议）作为解决AI工具接入标准不统一问题的方案。MCP由Anthropic提出，旨在建立类似Type-C接口的统一标准，使开发者只需编写一次工具即可跨平台使用。协议采用Host-Client-Server三层架构，支持stdio和HTTP两种通信方式。目前MCP生态正在快速发展，已有多个平台和社区工具支持，但仍面临协议迭代、安全隐患和平台兼容性等挑战。MCP通过标准化工

本文探讨了大语言模型(LLM)如何通过工具调用(Tool)突破其文本输出的局限。核心观点包括：1)LLM本质只能输出文本，无法直接获取实时信息或操作外部系统；2)工具本质是函数，通过描述告知模型可用功能；3)完整调用流程涉及用户、平台、LLM和工具四个角色，模型仅生成调用指令，由平台实际执行；4)工具应用场景广泛，包括实时信息查询、系统操作和环境交互；5)进阶形式支持多工具并行和调用链。工具调用是

讲了agent的原理之一，上下文的记忆等等

本文探讨了大语言模型中的Prompt（提示词）概念，将其分为SystemPrompt和UserPrompt两类：前者由开发者预设，定义模型角色和行为规则；后者是用户输入的具体问题。文章通过数学辅导机器人的例子说明两者的配合机制，并介绍了Prompt工程的基本原则，包括明确角色、结构化约束、示例引导和思维链方法。作者指出Prompt已从简单指令发展为分层体系，强调理解这一结构对优化AI交互的重要性。

本文介绍了大语言模型中Token和Tokenizer的核心概念。Tokenizer作为连接人类语言与机器数字的桥梁，负责将文字编码为数字（Token ID）供模型处理，再将输出解码回文字。Token是文本处理的最小单元，不等于词语，其切分规则由模型自动学习。中英文Token差异显著，中文通常消耗更多Token。Token直接影响模型计费、上下文窗口限制和生成质量。文章通过具体示例展示了中英文词汇的

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