MCP作为一种具有开创性的开放协议，其核心目标在于标准化人工智能模型与外部数据源、工具之间的交互方式。在当今复杂多变的人工智能应用环境中，模型需要与各种不同类型的数据源和工具进行交互，以实现更加智能、高效的任务处理。通过MCP，大模型可以轻松地与各种专业工具进行连接和通信，无须进行复杂的接口开发和数据转换，从而大大提高了开发效率和应用效果。同时，MCP的标准化特性也保证了不同模型、不同工具之间的兼

传统上，企业需要专门的宣传部门或设计团队来完成这些工作，这不仅需要专业的设计人才，还涉及较高的人力成本和时间投入。本章将利用扣子平台搭建一个智能化的企业营销宣传海报生成系统，实现24小时在线、高效率、高创意的AI驱动设计方案。注意，图像生成节点配置窗口中，模型选择“通用-Pro”，输入要加变量prompt，正向提示词中加入“{{prompt}}”。注意，点击右侧“变量聚合”配置窗口中上传图片右边的

在这些情况下，仅仅依靠大模型自身的能力是远远不够的，我们额外需要一种能够使得大模型直接、高效调用这些专业工具的方法，而MCP正是为解决这一问题而诞生的。传统的Function Calling往往呈现出碎片化的特点，不同的AI模型和应用可能采用不同的调用方式，这使得开发者在面对不同的项目时，需要不断地重新学习和适应，极大地增加了开发的难度和成本。同时，MCP凭借其标准化的交互协议、核心组件、动态发现

在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。

（1）谷歌Dialogflow通过“意图识别”和“实体提取”跟踪对话状态：若用户说“明天下午3点订从北京到上海的高铁”，DST会记录“时间=明天下午3点”“出发地=北京”“目的地=上海”“任务=订高铁票”，后续对话中即使用户简化表达（如“改到后天”），智能体仍能关联到“时间”参数进行更新。搜索操作会返回与查询向量最相似的向量的ID和相似度得分。（1）向量索引与搜索：FAISS提供了多种索引和搜索向

同时，随着业务的发展和数据量的增加，如何对LangChain构建的系统进行有效的维护和管理，以及确保数据安全和隐私保护，也是开发者面临的重要挑战[45]。自发布以来，LangChain以其强大的功能和便捷的使用方式，受到了广大开发者的青睐，在智能客服、内容创作、智能助手等多个领域得到了大量应用，成为RAG技术应用开发的重要工具之一。并且，其功能和配置相对固定，在满足高度个性化的业务需求时，灵活性不

第 1 章初识智能体。

百度千帆平台的界面如图5.6所示。（1）全链路AI服务覆盖：提供数据标注（PAI-iTAG）、特征管理（FeatureStore）、可视化建模（PAI-Designer）、交互式建模（PAI-DSW）、分布式训练（PAI-DLC）、模型在线服务（PAI-EAS）等全流程服务，支持AI研发和运维的全生命周期，满足不同用户在AI项目各阶段的需求。同时采用渐进式开发体系，从简单的零代码Prompt配置，

apiPreference表示首选使用的后端捕获API，默认是使用任意捕获API，用宏CAP_ANY来表示，多数情况下，由于我们只有一个摄像机，因此没必要指定摄像机的域，此时使用cv::CAP_ANY是一种高效的方式。如果是从摄像机中读取视频，这种情况下，构造函数会给出一个整型索引参数，用于表示想要访问的摄像机。播放视频文件的基本步骤就是先构造VideoCapture对象，再打开视频文件，接着用一

保存图片时，要保存为png格式的图片，因为png或tiff格式的文件即为BGRA四通道色彩空间的图像文件形式。另外，保存图片时，imwrite 的第三个参数是[cv2.IMWRITE_PNG_ COMPRESSION, 9]，它实现了图片压缩功能，其中9代表图片保存时的压缩程度，有0~9这个范围的10个等级，数字越大表示压缩程度越高。（4）PSD：这是Photoshop图像处理软件的专用文件格式，