奇舞团是 360 集团最大的大前端团队，非常重视人才培养，有工程师、讲师、翻译官、业务接口人、团队 Leader 等多种发展方向供员工选择，并辅以提供相应的技术力、专业力、通用力、领导力等培训课程。尤其是在前端开发、产品设计、自动化运维等场景，如何用高效、精准的 Prompt 快速引导 AI 输出所需结果，直接决定了我们的开发效率和产品体验。高质量 Prompt 的核心，从结构设计到企业级工程化，

未来的授权机制可能会形成更精细的控制，但当前的方法依赖于OAuth 2.1的授权流程，一旦认证就授予整个会话周期的访问权限。随着更多智能体和工具的引入，这带来了额外的复杂性问题——每个智能体都需要有一个独立的、拥有独特授权凭证的会话，这会导致基于会话的访问管理网络日趋庞大。和API的网关类似，它将实施访问控制，将请求路由到正确的MCP服务器，执行负载均衡，并通过缓存响应提升效率。随着业界开始构建更

奇舞团是 360 集团最大的大前端团队，非常重视人才培养，有工程师、讲师、翻译官、业务接口人、团队 Leader 等多种发展方向供员工选择，并辅以提供相应的技术力、专业力、通用力、领导力等培训课程。OpenAI的模型经过训练，可以根据用户的提示检测需不需要调用用户提供的函数，并且用一个很规范的结构返回，而不是直接返回常规的文本。但是，LLM是基于已有的数据进行训练的，所以LLM的知识仅限于训练数据

语音是一个复杂的现象。实际上，当前的Siri和小爱同学的每一句话背后都依赖于三项核心技术：自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、文本到语音转换（TTS）, 对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作。1952年，贝尔实验室首次尝试了自动语音识别技术AUDREY，它可以在受控条件下识别说出的数字，但AUDREY昂贵的成本和复杂的真空管电路带来的维护问题限制了它的实用性。在本文中，我们是按照以下

这篇文章，我们继续聊聊，如何折腾 AI 应用，把不 AI 的东西，“AI 起来”。在不折腾复杂的检索系统的前提下，快速完成轻量的 RAG 实践。写在前面连续忙了两周后，脸皮终于架不住几位朋友的“提醒”，接下来先写两篇简单的实践：聊聊如何快速完成一个 AI 时代的 RAG 应用。为了“拔掉之前承诺朋友的 Flags”，本文将展开聊聊以下内容：•快速将已有数据库、数据接口内容，通过 AI 的方式来进行

把开发过程中需要的一块块砖，比如组件库，比如开发规范，比如接口元数据，准备好一个story.md，把这些串联在合适的位置，让大模型理解，再产出我需要的代码！比较艰难的一个过程，要不断的调优，不断根据大模型的反馈调整提示词，但是好在只需要做一次，后续可以重复使用剧本，这也是剧本的魅力！将以上产物Prompt，复制到VSCode中，使用Aone Agent插件的Agent功能，输出产物效果图，之前我还

最近，笔者接到了一些 MCP Server 开发相关的需求，虽然之前听说过也调用过 MCP 服务，但是真正去开发还是第一次，所以去 DeepLearning.AI 上好好学习了一下 Anthropic 官方开设的 MCP 课程（MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic），也看完了 MCP 的官方文档（版本 2025-06-18），感觉学到了很多，

但是现在，只需要告诉 Atlas "帮我在北京市预定一家干净、交通方便、性价比高的酒店"，Atlas 会开始全网搜索，找到最适合的酒店，帮我们定好，对于像笔者这种有纠结症的，简直不要太爽。如果我们打开了浏览器记忆功能，那么 Atlas 会记录你询问过的问题，浏览过的网站，你感兴趣的话题，相当于自带了知识库，并且在需要的时候，主动调用这些记忆。再举一个生活中经常遇到的场景，当我们旅游预定酒店时，往往

缺点：固定的流程编排限制了LLM的智能发挥，让他缺少泛化性，一些本可以自己解决的问题，最后没有处理。通过竞争、谈判、辩论的形式，代理抛弃原先可能错误的信念，对自己的行为或者推理过程进行有意义的反思，最终带来整个系统响应质量的提升。所以，我们采用专业的事情给专业的人做的原则，将单一agent分为多个不同领域的专家agent，它们之间互相合作，从而提高Agent的稳定性和智能。这个阶段的优点是能有效提

随后，管小统会输出一份结构化的项目计划。接下来，需小萌 (产品经理) 将依据用户确认后的项目计划，深入分析每一个功能需求，结合其知识库中关于项目协作工具的最佳实践和常见的用户场景和互联网搜索结果，进行细致的需求分析，以此完成市场调研，并运用专业的产品思维撰写 PRD 文档。AI 技术的迅猛发展如今不仅让普通用户有了开发应用的机会，也对企业级开发带来了深远影响，我们希望能通过 开悟 AI 不但助力普