MCP（模型上下文协议）是什么？这里用大白话加强理解一下。

Function Calling是什么？这里简明的总结一下。

扣子空间现在属于内测阶段，必须要有邀请码哦。下面来看看依次看看它主打的四个能力（生产力、专家能力、灵活协作、能力拓展）介绍吧。

共分为两节介绍，内容简单易懂，步骤详细，可以避免很多坑，建议直接上手操作（预估30分钟）。[本篇博客] AI应用开发之扣子第二课学习-AI翻译（第1节/共2节）：业务逻辑实现AI应用开发之扣子第二课-AI翻译（第2节/共2节）：用户界面设计。

用户无需编程基础，即可通过可视化操作（如拖拽节点、配置参数）快速搭建个性化的聊天机器人，并一键发布至豆包、飞书、微信公众号等平台。其核心目标是通过丰富的插件、知识库与工作流设计，让普通用户也能开发出功能强大的智能助手。为核心竞争力，尤其适合教育、娱乐、企业服务等场景。其文档设计友好、功能覆盖全面，生态闭环从开发到部署一气呵成。尽管存在响应速度和内容质量的小瑕疵，但作为新兴平台，扣子已展现出强大的潜

首先，进入官网：点击跳转至扣子。登录进网站后，点击左上角＋图标，创建智能体，输入智能体名称、功能介绍在“人设与回复逻辑”输入以下内容：如上图，在中间技能区添加“必应搜索”，在右侧“预览与调试”即可进行智能体试用。在右上角点击“发布”，然后输入开场白文案。输入发布记录，选择发布平台。此界面即是智能体的用户使用界面。

本次实践将在IDE（Pycharm或VSCode）上使用WSL2+Ubuntu22.04+Tensorflow+GPU进行机器学习训练。基本原理是在IDE中拉起WSL2中的Python解释器，并运行Python程序。要运行Conda+Tensorflow+GPU你可能需要进行以下准备工作。， 也可以通过以下cmd命令进行提前克隆（需要安装git程序）。2.查看此示例进行WSL2+Ubuntu22.

本次实践将在IDE（Pycharm或VSCode）上使用WSL2+Ubuntu22.04+Tensorflow+GPU进行机器学习训练。基本原理是在IDE中拉起WSL2中的Python解释器，并运行Python程序。要运行Conda+Tensorflow+GPU你可能需要进行以下准备工作。， 也可以通过以下cmd命令进行提前克隆（需要安装git程序）。2.查看此示例进行WSL2+Ubuntu22.

稀土(REEs, Rare Earth Elements)是化学元素周期表中的一组特殊元素，包括镧系元素和钪、钇共17种元素。电子特性：稀土元素的4f电子层使其具有优异的磁、光、电性能广泛应用：从智能手机、电动汽车到军事装备、绿色能源技术战略资源：全球供应链高度集中，中国是主要生产国稀土掘金(Juejin)是一个面向中国开发者的技术社区平台，名称巧妙地将"稀土"这一战略资源与"掘金"(挖掘价值)相

本次实践将在IDE（Pycharm或VSCode）上使用WSL2+Ubuntu22.04+Tensorflow+GPU进行机器学习训练。基本原理是在IDE中拉起WSL2中的Python解释器，并运行Python程序。要运行Conda+Tensorflow+GPU你可能需要进行以下准备工作。， 也可以通过以下cmd命令进行提前克隆（需要安装git程序）。2.查看此示例进行WSL2+Ubuntu22.