这个高效AI Agent的实现，离不开 LazyLLM 框架的强大支撑：其低代码特性大幅降低了开发门槛，模块化设计让复杂的多智能体系统搭建变得简单，从环境配置到功能部署仅需少量代码和简单操作即可完成，无论是快速搭建聊天机器人，还是构建基于 RAG 技术的检索增强应用，都能轻松实现，充分体现了框架在易用性上的显著优势。经过多方比较，最终我使用LazyLLM制作了一个专属的学习助手Agent，这个Ag

这个高效AI Agent的实现，离不开 LazyLLM 框架的强大支撑：其低代码特性大幅降低了开发门槛，模块化设计让复杂的多智能体系统搭建变得简单，从环境配置到功能部署仅需少量代码和简单操作即可完成，无论是快速搭建聊天机器人，还是构建基于 RAG 技术的检索增强应用，都能轻松实现，充分体现了框架在易用性上的显著优势。经过多方比较，最终我使用LazyLLM制作了一个专属的学习助手Agent，这个Ag

创建时选择 Archetype 为 Solon AI（可以减少些活），会自动添加 Solon AI、MCP 相关依赖。启动服务端，通过 McpClientProvider 连接服务端并获取所有工具。就像 MVC 开发有多个控制器，每个控制器可以有自己的前缀地址。（表示用 streamable 传输方式），mcpEndpoint 为。或者，上传到阿里云函数（界面太多，略过...）注解，就像 MVC

创建时选择 Archetype 为 Solon AI（可以减少些活），会自动添加 Solon AI、MCP 相关依赖。启动服务端，通过 McpClientProvider 连接服务端并获取所有工具。就像 MVC 开发有多个控制器，每个控制器可以有自己的前缀地址。（表示用 streamable 传输方式），mcpEndpoint 为。或者，上传到阿里云函数（界面太多，略过...）注解，就像 MVC