AI Agent在被赋予目标后，能够自主规划并执行任务以达成目标，无需使用者预先了解其具体实现路径或者操作步骤。当前AI Agent在各个领域中已经普及了。微软在2026年4月3号，发布了Microsoft Agent Framework(简称MAF) 1.0。我们可以使用这个框架来开发AI Agent，也可以定制Agentic workflow。AI Agent可以被当作Function too

AI Agent在被赋予目标后，能够自主规划并执行任务以达成目标，无需使用者预先了解其具体实现路径或者操作步骤。当前AI Agent在各个领域中已经普及了。微软在2026年4月3号，发布了Microsoft Agent Framework(简称MAF) 1.0。我们可以使用这个框架来开发AI Agent，也可以定制Agentic workflow。AI Agent可以被当作Function too

AI Agent在被赋予目标后，能够自主规划并执行任务以达成目标，无需使用者预先了解其具体实现路径或者操作步骤。当前AI Agent在各个领域中已经普及了。微软在2026年4月3号，发布了Microsoft Agent Framework(简称MAF) 1.0。我们可以使用这个框架来开发AI Agent，也可以定制Agentic workflow。AI Agent可以被当作Function too

AI Agent在被赋予目标后，能够自主规划并执行任务以达成目标，无需使用者预先了解其具体实现路径或者操作步骤。当前AI Agent在各个领域中已经普及了。微软在2026年4月3号，发布了Microsoft Agent Framework(简称MAF) 1.0。我们可以使用这个框架来开发AI Agent，也可以定制Agentic workflow。AI Agent可以被当作Function too

MCP是Model Context Protocol的缩写，是Anthropic开源的一个标准协议。MCP使得大语言模型可以和外部的数据源，工具进行集成。MCP也可以与GitHub Copilot Agent Mode进行结合为其提供可用的外部数据源或者工具。这边将尝试一下在VS Code GitHub Copilot窗口中去配置和使用MCP Server提供的工具。

GitHub Models的地址是, 当前在GitHub Models也提供了很多可选择的大语言模型，比如GPT-5，GPT-4o, Phi-4以及Llama和Mistral的系列模型等，当然也包含了当前比较火的DeepSeek V3和DeepSeek R1，具体的模型类别，可以查看这个链接。登录GitHub Models后，可以在Play ground中选择特定的模型进行试用，如下图所示，这边尝

如果发送给Agent或大模型的是一个复杂的查询，可能需要比较长时间才能获得回复。当前有一些大模型支持Background Responses，比如openai/gpt-4o。Background Responses允许服务端以异步的方式去执行耗时任务，这样客户端就不需要进行长时间等待了，客户端还能继续处于响应状态。Background Responses是通过continuation token来

MCP是Anthropic公司于2024年11月正式推出MCP开放协议，解决了Model和外部系统的连接问题。到了2025年12月，Anthropic又发布为一项开放标准Agent Skills。Agent Skills允许将特定领域知识打包成独立的Skill，在运行时按需加载到 Agent 的上下文中。MCP 负责把外部系统连接到AI Model中，解决了连接的问题。

ACP(Agent Client Protocol)是用于标准化AI Agent与代码编辑器或IDE等客户端之间通信的开放协议。有了ACP协议之后，Code Editor与Agents就解耦了。基于ACP的SDK目前有rust-SDKPython-SDKKotlin-SDKJava-SDK。这边将尝试在命令行中去体验一下TypeScript的ACP案例本文简单尝试了一下在命令行中进行ACP Cli

当前AI Agent已经广泛存在于各个公司或组织。业务用户和专业开发者都可以进行agent的创建。不同领域的用户创建AI Agent的方式可能不同。业务用户可能倾向于low-code 和 no-code的方式，专业开发者可以使用pro-code的方式进行创建。针对low-code，微软提供了Agent Builder；针对low-code，微软提供了Copilot Studio；针对pro-cod