本文介绍了Dify的安装和使用教程。安装部分包含三个步骤：1)通过git下载Dify代码；2)使用docker快速安装；3)访问本地链接启动服务。使用部分推荐了5个实践项目，包括入门级的猜病人游戏和哄哄模拟器，以及进阶的知识库应用和工作流项目，帮助用户逐步掌握Dify的提示词设计、知识库检索和工作流配置等功能。文末展示了作者一小时内的配置成果截图。

本文介绍了MCP（Model Calling Protocol）协议的由来与实践。MCP基于OpenAI的Function Calling功能，允许大模型不仅生成文本还能执行任务。文章分析了Function Calling的开发痛点，如业务复杂性增加、代码维护困难等，并对比了无MCP协议（高耦合）与有MCP协议（灵活解耦）的架构差异。实践部分展示了如何使用fastmcp框架快速开发MCP服务器，包

本文介绍了MCP（Model Calling Protocol）协议的由来与实践。MCP基于OpenAI的Function Calling功能，允许大模型不仅生成文本还能执行任务。文章分析了Function Calling的开发痛点，如业务复杂性增加、代码维护困难等，并对比了无MCP协议（高耦合）与有MCP协议（灵活解耦）的架构差异。实践部分展示了如何使用fastmcp框架快速开发MCP服务器，包

ReAct智能体框架简介 ReAct（Reasoning + Acting）是一种将推理与行动相结合的智能体框架，通过观察-思考-行动的循环实现动态决策。其核心特点包括：思考和行动在每个步骤中融合；通过循环迭代实现决策；适合需要实时响应的任务。文章展示了ReAct的三步实现方案：1）定义LLM客户端类处理模型交互；2）创建搜索工具函数；3）构建通用工具执行器管理多种工具。该框架支持智能体在复杂环境

ReAct智能体框架简介 ReAct（Reasoning + Acting）是一种将推理与行动相结合的智能体框架，通过观察-思考-行动的循环实现动态决策。其核心特点包括：思考和行动在每个步骤中融合；通过循环迭代实现决策；适合需要实时响应的任务。文章展示了ReAct的三步实现方案：1）定义LLM客户端类处理模型交互；2）创建搜索工具函数；3）构建通用工具执行器管理多种工具。该框架支持智能体在复杂环境

Agent应用开发的核心概念与架构解析：目前业界对Agent尚无统一定义，OpenAI将其定位为能长期自主执行任务的智能体，而吴恩达则提出"agentic"概念强调渐进式智能属性。Agent系统主要分为两类架构：1)工作流系统，通过预定义路径编排LLM和工具，适用于步骤明确的任务；2)自主智能体系统，具备动态决策能力，适合开放性问题。工作流系统包含提示链、路由、并行等多种模式，

Agent应用开发的核心概念与架构解析：目前业界对Agent尚无统一定义，OpenAI将其定位为能长期自主执行任务的智能体，而吴恩达则提出"agentic"概念强调渐进式智能属性。Agent系统主要分为两类架构：1)工作流系统，通过预定义路径编排LLM和工具，适用于步骤明确的任务；2)自主智能体系统，具备动态决策能力，适合开放性问题。工作流系统包含提示链、路由、并行等多种模式，