通过MCP协议，LangChain智能体获得了一种标准化、模块化的方式来扩展其能力。开发者不再被束缚于有限的内置工具，可以自由地“即插即用”任何遵循MCP协议的工具服务器，从操作本地文件到管理云上资源，几乎无所不能。探索更多的MCP服务器，如sqlite（操作数据库）、github（管理PR、Issue）。尝试使用Socket模式连接服务器，而不是Stdio模式，这更适合于生产环境中将服务器作为独

提示词，简单来说，就是你给AI的“指令”或“问题”。它是用户与模型进行交互的唯一媒介，决定了模型输出内容的范围、质量和方向。可以把AI模型想象成一个无所不知但需要引导的超级大脑。如果你只是模糊地说“写点关于太阳的东西”，它可能会给你一篇从小学科普到天体物理学的任何内容。但如果你给出一个清晰的提示词：“用通俗易懂的语言，为小学生解释太阳为什么东升西落，字数在200字以内。” 那么AI的输出就会变得聚

Browser Use 是一个创新的浏览器自动化框架，它结合了大型语言模型（LLM）的智能决策能力和传统浏览器自动化的执行能力。与传统的自动化工具不同，Browser Use 能够理解自然语言指令，自主制定执行计划，并处理执行过程中出现的意外情况。Browser Use 正在改变我们与浏览器交互的方式，将原本需要大量手动编码的浏览器自动化任务转变为简单的自然语言描述。无论你是开发者、数据分析师还是

在自动化测试领域，Playwright已成为端到端（E2E）测试的王者，以其跨浏览器、高可靠性以及强大的自动化能力著称。然而，传统的测试脚本编写和维护依然是一项昂贵且对专业知识要求很高的工作。。Model Context Protocol (MCP) 是实现这一愿景的关键桥梁。它允许像LangChain这样的AI应用框架直接、安全地调用Playwright等工具。本文将深入探讨这一新兴模式的核心—

这是塑造智能体个性的核心环节，主要通过编写系统提示词（System Prompt）来实现。创建和设计一个优秀的Coze智能体，本质上是将明确的角色定位（通过精心设计的提示词）、合适的模型能力丰富的扩展资源（知识库、插件、工作流）以及流畅的交互体验有机结合起来的过程。对于测试工程师而言，一个精心设计的智能体可以成为得力的助手，显著提升测试工作的效率和质量。关键在于深入理解测试场景的需求，并将其精准地

在AI应用开发爆发的今天，选择一个合适的开发平台至关重要。Coze和Dify作为当前最受欢迎的两个AI应用搭建平台，都承诺让开发者快速构建AI应用，但它们的定位和特点却大相径庭。本文将带你深入了解这两个平台，帮助你在下一个项目中做出明智选择。

字节跳动于2025年7月26日正式开源其AI智能体开发平台"扣子"（Coze），包含Coze Studio可视化开发工具和Coze Loop运维管理系统两大核心组件。它采用Apache 2.0许可证，允许免费商业使用，无隐藏条款。

Coze是字节跳动推出的新一代AI智能体开发平台，它让开发者能够以低代码甚至零代码的方式构建、部署和管理AI智能体（Agent）。无论你是想要创建一个简单的问答机器人，还是构建复杂的自动化工作流，Coze都提供了直观的界面和强大的功能来实现你的想法。测试开发全景图：人工智能测试、智能驱动、自动化、测试开发、左移右移与DevOps的持续交付。

Coze是字节跳动推出的新一代AI智能体开发平台，它让开发者能够以低代码甚至零代码的方式构建、部署和管理AI智能体（Agent）。无论你是想要创建一个简单的问答机器人，还是构建复杂的自动化工作流，Coze都提供了直观的界面和强大的功能来实现你的想法。测试开发全景图：人工智能测试、智能驱动、自动化、测试开发、左移右移与DevOps的持续交付。

通过以上步骤，我们成功在Dify平台上创建了一个功能实用的会议纪要小助手。Dify平台大大降低了AI智能体的开发门槛，使开发者能专注于任务逻辑而非技术实现细节。客服助手：导入售后QA文档，设定多语言回复策略决策Agent：配置"感知-分析-执行"工作流，如舆情监控→生成报告→邮件预警专业助手：基于专业领域知识库，提供法律、医疗等专业咨询随着大模型技术和Agent框架的不断发展，Dify平台也在持续