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左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

在构建 AI 应用时，架构的选择至关重要。最近与几位技术朋友交流时，发现大家都在纠结一个问题：到底是选择单一智能体配合 MCP 协议，还是直接采用多智能体系统？

单一智能体 + MCP看似全能，为何却隐藏诸多局限？

如果说2023年属于指尖流淌的提示词，2024年是检索增强生成（RAG）的舞台，那么2025年无疑是AI Agent的天下。AI Agent，这个集成了大语言模型、RAG技术和Function Calling的全能助手，正逐渐成为你生活和工作中不可或缺的一部分。然而，要真正理解AI Agent为何非来不可，你必须先吃透Function Calling这一关键技术。

大模型到AI Agent技术在进化，Function Calling将如何助力这场变革？

2025年，不仅是AI技术爆发的一年，更是“智能体（Agent）”走向主舞台的关键时刻。从学术圈走向应用端，从概念走向真正落地，智能体正在成为AI技术的核心驱动力。

AI时代，产品经理究竟怎样才能避免沦为‘手工作业者’？

在人工智能技术的快速发展中，AI代理（Agent）正逐渐从简单的聊天机器人进化到具备自主决策能力的智能体。这一进化的核心在于ReAct框架，它赋予了AI代理“闭环思考”的能力，使其能够自主推理和行动。

专家揭秘：ReAct 框架如何助力AI Agent从简单进化到强大

在AI技术飞速发展的今天，企业级AI应用已经不再是单一的大模型所能支撑的。无论是智能助手、内容生成，还是数据分析，都需要一整套系统工程的支撑。你是否曾思考过，如何通过MCP大模型架构实现从事件驱动到智能涌现的全链路实战解构？

企业级AI应用需要系统工程支撑，如何通过MCP大模型架构实现全链路实战解构？

在AI技术突飞猛进的今天，单智能体的局限性正日益暴露，而智能体（AI Agents）协作已然成为不可逆转的趋势。你是否曾思考过，如何通过MCP和A2A协议实现智能体从单兵作战到团队协作的革命性转变？

AI技术发展下，单智能体局限性凸显，如何通过MCP和A2A协议实现智能体团队协作转变？

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