这个一个基本的 ReAct 的思路。第一个问题是大家进行向量化的知识库文档里面其实很多时候是包含很多图片，在表达语义能力方面，图片往往包含的语义更多，图片处理的时候可能就变成一个链接了，更有甚者，包含视频，又该如何处理，所以文档处理不能简单的做 NLP 处理，还得支持多模态，目前好像还没有看到这样的能力出现。他的一个明显的困境就是工具的参数不能太复杂，由于是大模型推荐的结果得出的参数，即使是最新的

从 2020 年到 2025 年，AI 在多个维度实现了跨越式发展。从 ChatGPT 到 DeepSeek 等大型语言模型（LLM），以及多模态融合，从一开始的文本到后续的图片、文档、视频，还有辅助编程等等，都在说明 AI 不是“未来趋势”，而是正在重塑开发方式的“当下现实”。因此多接触一些 AI 方面的知识，变的很有必要。那么本文将就 MCP 这一块，先做下简单介绍 MCP 是什么，然后通过简

作为一套平衡 “易用性、功能性与部署灵活性” 的解决方案，ManySpeech 能够有效提升开发效率，为 .NET 生态下的语音处理需求提供强有力的支持。