别被 AI 圈新名词绕晕!一文拆解 Context Engineering 的核心逻辑、生产痛点与落地。

不到 200 行的核心代码，实现一个完整可用、能落地干活的 AI Agent，它具备以下核心要素：短期记忆、工具调用、上下文管理、长期记忆 RAG。

本文深入剖析MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的底层运作机制、核心价值以及完整实现方案，帮助你彻底理解这一AI时代的"Type-C 接口"，掌握从零构建MCP客户端和服务端的能力。

本文深入剖析大模型工具调用（Function Calling）的底层运作机制，从理论到实战，带你彻底掌握如何让 AI 突破赛博空间的限制，拥有操作真实世界业务系统的能力。

本文深入剖析大模型工具调用（Function Calling）的底层运作机制，从理论到实战，带你彻底掌握如何让 AI 突破赛博空间的限制，拥有操作真实世界业务系统的能力。

本文全面介绍了提示词相关内容，包括提示词工程的重要性，如何写好一个提示词 Prompt，以及使用 Coze 平台进行实操，适合零基础小白入门。

本文全面介绍了大模型相关知识，包括大模型（LLM）、提示词工程（PE）、检索增强生成（RAG）、工具调用（Function Calling）、模型上下文协议（MCP） 等，适合零基础小白入门。