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通用大模型（如DeepSeek、Qwen）虽具备广泛的知识覆盖和基础推理能力，但仍存在以下局限性：（1）知识短板：难以覆盖细粒度、动态更新的事实（如罕见病治疗方案、最新指南）；（2）逻辑薄弱：在复杂推理链、反常识逻辑或伦理判断中表现不足；（3）领域偏科：在医疗、金融等专业领域，需垂直模型辅助才能满足高精度需求。

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MCP (Model Context Protocol) 代表了 AI 与外部工具和数据交互的标准建立。MCP 的本质它是一个统一的协议标准，使 AI 模型能够以一致的方式连接各种数据源和工具，类似于 AI 世界的"USB-C"接口。MCP 的价值它解决了传统 function call 的平台依赖问题，提供了更统一、开放、安全、灵活的工具调用机制，让用户和开发者都能从中受益。使用与开发对于普通用

今天我们就来聊聊这个听起来有点高大上，其实非常实用的新技能——Context Engineering，看看它是怎么帮助我们把LLM（大语言模型）真正用起来的。

大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

AI 智能体是利用 LLM 处理信息、与工具交互并执行任务的系统。工作流（Workflow）：LLM 与外部工具按照预定义的执行路径进行结构化序列操作。此类系统注重可预测性，适用于定义明确且可重复的任务。智能体（Agent）：更具动态性和自主性的系统，LLM 可自主决定流程、选择工具并确定任务完成方式。这种方式提供了更大的灵活性和适应性。选择工作流还是智能体取决于问题领域：工作流在结构化自动化任务

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