本文深入探讨了MCP协议的传输层实现，详细介绍了四种不同的传输方式：Stdio、HTTP+SSE、StreamableHTTP和WebSocket。Stdio通过标准输入输出实现轻量级本地进程通信；HTTP+SSE采用单向推送技术；StreamableHTTP整合了POST和SSE实现双向通信；WebSocket则提供全双工低延迟通道。文章解析了每种传输方式的客户端和服务端实现原理，包括消息打包、

MCP Python SDK源码解析：协议层实现剖析 本文深入分析了MCP Python SDK中协议层的实现机制。MCP架构包含Host、Client和Server三个核心组件，通过JSON-RPC 2.0协议进行通信。BaseSession类作为协议层核心，实现了消息封装、请求/响应关联等基础功能，其泛型设计支持多种消息类型处理。ClientSession和ServerSession继承Bas

本文探讨了AIAgent协作中的关键技术与解决方案。针对当前单一智能体能力受限、不同系统间难以协同的问题，提出A2A（Agent间协作协议）与MCP（模型上下文协议）的结合方案。A2A负责高层任务分配与协调，MCP处理底层工具调用与执行，形成"任务拆解-分布式执行-结果汇总"的闭环。通过GitHub仓库分析实例，展示了Python环境下的完整实现流程，包括MCP工具定义、A2A

本文探讨了基于Agent的问答系统中会话队列机制的核心原理与实现。队列作为遵循FIFO原则的数据结构，在系统中起到事件缓冲、顺序处理和异步解耦的关键作用。通过生产者-消费者模型，队列机制将用户请求（生产者）与处理逻辑（消费者）解耦，确保系统稳定性和并发能力。文章采用餐厅点餐的生活类比解释了队列机制，并提供了Python实现代码示例，包括事件类定义、队列管理以及问答Agent的核心处理流程，关键实现

本文探讨了大语言模型后训练中监督微调(SFT)与强化学习(RL)的辩证关系。SFT通过高质量数据快速固化模型的输出格式和行为规范，追求高效稳定；而RL则通过试错探索任务本质，提升泛化能力。研究表明，SFT擅长"形"的塑造，RL侧重"神"的注入，二者协同作用：先用SFT建立稳定的输出框架，再用RL优化策略性能。多个实验验证了这一"先SFT后RL&qu

本文介绍了一个基于ReAct模式的AgenticRAG系统架构，通过"思考-行动-观察"循环处理用户查询。系统包含Agent核心逻辑、工具集、配置模块、评估模块和主程序入口等组件。文章以法律领域为例，详细说明了数据集的构建方法，分为简单案例（测试基础检索能力）和复杂案例（评估多步推理能力）。系统支持多种知识库类型，包括本地检索、Dify API、RAPTOR和GraphRAG等

A2A协议：智能体协作的"TCP/IP"标准 A2A协议旨在解决智能体协作中的关键痛点，包括框架不兼容、厂商壁垒和数据隔离等问题。作为智能体间的"TCP/IP协议"，A2A基于Apache2.0开源许可，定义了统一的通信、协作与协商规则。 核心架构包含四大组件（Client、Server、Executor、Agent）和三层协议栈（应用层、表示层、传输层）。

本文介绍了Transformer模型的三种主要应用方式：仅用编码器（如BERT）适合文本理解任务；仅用解码器（如GPT系列）擅长文本生成；同时使用编解码器（如T5）适用于翻译、摘要等任务。详细解析了BERT的掩码语言建模和GPT的自回归生成机制，并介绍了HuggingFace的Transformers库，该库整合了多种预训练模型，支持PyTorch等框架，通过pipeline接口可快速实现文本分类

本文摘要：文章深入探讨了RAG系统中的文本分块策略，指出分块质量直接影响系统性能。介绍了几种主要分块方法：1）固定长度和递归字符分块等基础策略；2）利用文档结构的Markdown/HTML分块；3）基于语义和主题的高级分块；4）小-大分块等混合策略。强调应根据文档特性选择策略：从递归分块开始，检查结构化特征，在精度不足时尝试语义分块，对复杂文档采用混合策略。文章提供了Python代码示例，并指出合

本文介绍了MCP（模型上下文协议）作为连接大模型与工具资源的桥梁，详细解析了其开发流程。MCP采用C/S架构和三层设计，包含宿主进程、客户端和服务器三大核心角色，具备资源、工具和提示三大能力。文章以天气查询应用为例，展示了从环境搭建到服务器开发的完整过程，包括Python SDK使用、异步通信实现和工具注册方法。最后介绍了基于CLINE的调试方法，并阐述了MCP的协议层与传输层设计，以及完整的生命