AI Agent 的上下文工程：Prompt设计与优化策略

System Prompt 是 LLM 推理的"底层操作系统"，它在每次请求中隐式存在，影响模型的全局行为模式。

AI Agent 的工具生态：MCP协议与外部工具集成

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic于 2024 年底推出的开放协议，旨在为 LLM 与外部数据源、工具之间提供一套标准化的通信接口。在 MCP 出现之前，每个 AI 应用都需要为不同的工具编写特定的集成代码——从 Slack API 到 PostgreSQL 查询，集成方式杂乱无章。一次实现，随处使用。任何遵循 MCP 标准的工具或数据源，

AI Agent 的反思机制：自我纠错与迭代优化

即便是最先进的 LLM（如 GPT-4、Claude），也免不了以下问题： - 幻觉（Hallucination）：生成看似合理但实际错误的信息 - 推理错误：在逻辑推导中遗漏关键步骤或得出错误结论 - 工具调用失误：选错工具、传错参数、误解返回结果 - 上下文丢失：长对话中遗忘早期约定或关键约束没有反思机制的 Agent，通常遵循一次性生成模式：一旦输出错误，整个任务就失败了。人类解决问题的方式