MCP具体干了个什么事?——从协议创新到生态重构的AI基础设施革命
传统模式下,每个AI模型需要为不同数据源和工具单独开发接口,形成「N×M」的碎片化集成困境——例如企业需为ChatGPT、Claude等模型分别适配ERP系统,导致开发成本高企且维护复杂。模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)正
传统模式下,每个AI模型需要为不同数据源和工具单独开发接口,形成「N×M」的碎片化集成困境——例如企业需为ChatGPT、Claude等模型分别适配ERP系统,导致开发成本高企且维护复杂。模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)正
《拆穿数据胡扯》是一本很有趣的书,两位作者试图用“科学的方法”来讨论“信息大爆炸”之后所带来的现象以及应对方法,从面向未来的角度来说,“信息过载学”或者“信息判断学”有可能真的成为信息管理学科当中的重要组成部分,但是就本书的内容来看,《拆穿数据胡扯》更像是一本
MCP!该词可谓是近期ai领域的热点话题啊。不管是在海外社区又或者国内平台都获得了激烈的讨论。每天都有大量的MCP工具诞生!不用说2025必定是Agent技术全面爆发的一年,而MCP必定是会大幅度提高agent开发效率的方案。那么今天我们来彻底搞懂什么是MCP
大家都知道chatGpt、Deepseek、Claude等大语言模型(LLM)很厉害,但他们是基于某个时间点以前的数据训练的,意思就是他们本质是离线的。那天然导致有很大的局限性,如你问实时广州的天气是怎样时,你问下现在广州南站的人流大不大等,这种要联网的数据他
假期回国再也不用担心错过海外来电啦!无需Wi-Fi、无需连热点,无卡槽iPhone在国内也能接打海外电话/收发短信~ 茶茶带着教程来啦 1️⃣ 回国前:启用海外主号的 Wi-Fi Calling1. 打开【设置 > 蜂窝网络 > 海外主号 > Wi-Fi Ca
生活中常遇到那些对某人心动却不敢表白的人。他们心中充满了对被拒绝的恐惧,担心告白后连朋友都做不成,因此总是默默地为对方付出,帮助对方成长,给予温暖和安全感。真正的爱是通过行动体现出来的,不计回报地付出,不考虑损失,只专注于当下。然而,若想关系有所进展,需要勇敢
阿里云拥抱MCP(Model Context Protocol)的举措引发了广泛关注,但市场上存在诸多误解和非共识。本文将通过通俗易懂的方式,深入解析MCP的核心概念、与Function Calling的关系,以及阿里云百炼在MCP领域的战略布局。我们将探讨M
MCP(模型上下文协议)、Function Calling 和 AI Agents 是三种重要的技术手段,它们在实现 AI 模型与外部系统交互方面各有特点。本文将详细对比这三种技术,并深入探讨 MCP 的多项显著优势。
LLM 是大脑,MCP 是手脚。LLM 不断提升智能下限,MCP 不断提升创意上限。所有的应用和软件都会被 AI 改造,将向所有的应用和软件都会被 MCP 改造的新范式演进。过去一两年,行业从业者花了大量的资源在模型的调优上;未来几年,大家都会围绕 MCP 创
随着人工智能的快速发展,大型语言模型(LLMs)逐渐深入到我们生活与工作的各个方面。然而,尽管模型强大,但其能力仍存在局限性,比如在实时信息获取和复杂任务执行方面仍有不足。
OpenAI 3月27日官宣Agents SDK加入MCP服务协议,后续ChatGPT桌面应用和Responses API也将快速支持。在AI Agent中,MCP相较于传统Function Calling外部工具的调用方式,通过主机、服务器和客户端的解耦,能
比如大模型的数学不好,知名测试就是让大模型比较9.8 和 9.11哪个数大,大概半年之前,大部分大模型都会告诉你是9.8大。现在基本都正确了,其实还要归功于 RAG 技术,RAG 技术的原理和 MCP 实际上有异曲同工之妙,都像是个外挂程序,只不过 RAG 挂
【Calling All Book Lovers! What’s Your All-Time Favorite Read?】 Hey bookworms! ✨I’m in a *major* reading slump right now and desper
calling lovers booklovers upli 2025-03-19 09:34 15
上周,阿里巴巴发布并开源了全新的推理模型通义千问QwQ-32B。通过大规模强化学习,QwQ-32B在数学、代码及通用能力上实现了质的飞跃,在 320 亿参数的体量下实现了整体性能比肩DeepSeek-R1,同时在消费级显卡上也能实现本地部署。
function calling functioncalli 2025-03-11 18:39 11
{ "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "description": "获取指定位置的当前温度", "parameters": { "type": "object", "proper
随着人工智能的迅猛发展,AI 原生 Agent 应用架构成为构建智能系统的核心。本文聚焦于以 C# 构建 AI 原生 Agent,并整合 k8s 与 Dapr,搭建高效可扩展平台。
在大型语言模型(LLM)的发展过程中,"function calling"成为提升模型实际应用能力的重要研究方向之一。随着AI技术的进步,许多应用场景要求模型能够自动调用不同的API来执行任务。这不仅包括正确选择合适的API,还需要生成符合规范的函数调用,从而
function calling functioncalli 2024-12-02 09:22 14
def function_name(parameters): # Function body function_namedef my_function(name= input("What is your name? - ")): print(f"Hello,