AI 开发实战

从 Chatbot 到自主代理：AI Agent 基础概念与架构演进

AI Agent 不是"更聪明的 Chatbot"，而是**具备行动能力的新型软件形态**。它的价值不在于生成多优美的文案，而在于能**真正替你完成工作**。

MCP 的价值不在于技术复杂度，而在于**标准化带来的互操作性**。一旦你的工具封装成 MCP Server，任何支持 MCP 的客户端（Claude、Cursor、自建 Agent）都能直接使用。...

Prompt Engineering 的本质是**沟通能力的延伸**。它不需要高深的算法知识，但需要对 LLM 的能力边界有清晰认知——知道它擅长什么、容易在哪里出错、如何通过提示规避弱点。...

Claude API 的接入门槛很低，但要做成生产级应用，需要在**系统提示设计、流式交互、错误处理、成本控制**四个维度下功夫。

一个实用的判断标准：如果人类在文档中也找不到答案，那 RAG 大概率也找不到。

工作流编排的本质是**软件工程中的"分而治之"思想在 AI 领域的延伸**。好的编排不是让 Agent 越多越好，而是让每个 Agent 职责单一、边界清晰。

这 7 篇文章从 AI Agent 基础概念出发，依次覆盖了 MCP 协议、Prompt Engineering、Claude API 实战、RAG 检索增强、工作流编排和成本优化。希望这个系列能帮助你从零开始构建可靠的 AI 应用。...

从Embedding到Fine-tuning，系统梳理AI开发中的核心概念，帮助开发者建立完整的技术认知体系。