最近这段时间，AI领域里有一个非常热门的概念——MCP（模型上下文协议）。Anthropic推出的这一开放标准旨在为大型语言模型和AI助手提供统一的接口，使其能够轻松操作外部工具并完成更复杂的任务。本文将带你速览MCP的核心概念，并以Go语言为例，介绍如何开发MCP服务端和客户端。在过去，如果想要让AI处理特定的数据，通常只能依赖于预训练数据或者手动上传数据，这既麻烦又低效。即便对于强大的AI模型

网友神评 "东哥以前养兄弟，现在抢兄弟"！看资本打架不如学面试重点：Go 语言 map 扩容时为啥旧桶和新桶共存？

最近我们团队扎在AI智能体应用开发里，Trea solo模式下的多Agent协同算是把坑踩了个遍——最痛的一次，因为把架构设计和代码实现丢给同一个智能体，直接导致项目延期两周。今天就把“智能体职责划分”的实战经验掏给大家，全是能直接抄的干货。

Schema 映射：怎么把 Go 里的函数（函数名、参数类型）转成 OpenAI 能看懂的 JSON Schema？容错机制：这一点很重要。如果模型生成的 JSON 格式错了，或者参数类型不对，你的代码能不能自动捕获错误，然后把错误信息返给模型让它重试（Self-Correction）？

大家好，我是王中阳，各位跟着我学 Go/Java，或是本身有 Python 基础的粉丝们，这篇文章分享一下如何快速学习LangChain。，用最短时间突击掌握，快速上手 AI 应用开发。LangChain 本质是“AI 应用的后端工具链”，你们熟悉的微服务架构、API 对接、模块化开发思维，完全能直接迁移过来。尤其是 Go/Java 粉丝股东们，不用怕 Python 门槛；有 Python 基础的

回想两年前，我们还在惊叹 ChatGPT 能写诗。AI 能不能帮我把活干了？模型本身：只能给建议（Copilot）。Agent：能直接交付结果（Autopilot）。Manus 的成功，验证了ReAct 范式Tool Use（工具调用）和多智能体协作的商业价值。“未来属于会用 AI 解决复杂问题的工程师，而不是会调 API 的调包侠。

编排混乱：多轮对话、工具调用（Function Call）、状态流转全靠if-else硬写，代码不可维护。生态割裂：想接个向量库、想换个大模型，都需要自己造轮子。调试困难：Agent 为什么死循环了？为什么没调工具？缺乏可视化的 Trace 手段。Eino 的核心设计理念是Graph（图编排）。它把 AI 应用抽象成一个图，节点（Node）是组件，边（Edge）是流转逻辑。首先，我们封装一个“简历

AI 只是能力，工程化才是落地。作为 Go 开发者，我们不需要去卷模型算法，只要利用好Eino这种优秀的编排框架，结合我们擅长的高并发、微服务能力，就能在 AI 时代占有一席之地。如果你对这个项目的完整源码（含后端 Go、前端 Next.js、部署脚本）感兴趣，或者想深入学习Eino 框架。👉关注公众号【王中阳】，回复“面试吧”，即可免费获取项目架构图和部分核心源码。私信备注“面试吧”，拉你进

最近辅导了不少同学的简历，发现 90% 的“AI 项目经验”都经不起推敲。面试官问一句“Token 超限怎么处理？”“大模型幻觉怎么解决？”，很多人就支支吾吾。本文将以一个为例，教你如何用征服面试官，让你的简历从“调包侠”进化为“AI 架构师”。

裁员潮下的自救：我用 Go 写了一个企业级 AI Agent 平台，薪资翻倍（万字复盘）2024 年底，后端开发岗位的“寒气”比以往来得更猛烈些。只会 CRUD 的程序员正在失去议价权，而掌握能力的开发者却成了香饽饽。本文将分享一个普通 Go 开发者，如何利用技术栈，从零构建并上线一个商业级 AI 面试 Agent 平台的完整心路历程与技术复盘。