构建AI智能体：四十九、MCP 生态的革命：FastMCP 如何重新定义 AI 工具开发
FastMCP是一个基于MCP协议的高性能Python框架，旨在简化AI模型与外部工具的集成开发。它通过装饰器、类型提示等现代Python特性，将MCP协议的标准化要求转化为Pythonic的开发体验。核心功能包括：工具注册（@mcp.tool）、资源管理（@mcp.resource）和提示词模板，支持自动生成JSONSchema、异步任务调度和错误处理。FastMCP通过三层架构（应用层、核心引擎、协议适配层）实现高效开发，典型应用场景如"AI调用计算器工具"只需简单装饰器即可完成工具
构建AI智能体：四十七、Agent2Agent多智能体系统：基础通信与任务协作实现
摘要：Agent2Agent（A2A）是一个促进多智能体间通信与协作的框架，通过标准化协议实现复杂问题求解。智能体具备自主性、社交能力等特征，分为反应型、慎思型等类型。框架提供四种协作模式和多种冲突解决机制，采用消息传递方式进行通信，包含传输层、任务分配器等组件。演示案例展示了任务管理器与工作者智能体之间的任务分配与执行流程，包括问候交互、任务创建、结果反馈等环节。该框架适用于分布式系统管理、多模态AI协作等场景，为构建智能自治系统提供基础支持。示例代码实现了智能体注册、消息传递和任务处理的核心功能。
构建AI智能体：四十六、Codebuddy MCP 实践：用高德地图搭建旅游攻略系统
本文提出了一种基于MCP协议与高德地图API的智能旅游攻略系统，旨在解决传统旅游信息碎片化、时效性差等问题。系统通过整合多源数据，实现动态路线规划、个性化推荐等功能，支持自然语言交互和多模态展示。技术层面，MCP协议作为核心枢纽，标准化了工具调用和错误处理；高德地图API则提供地理智能、时空分析等能力。系统可生成包含景点、美食、住宿等信息的完整攻略，并支持临时发布共享。实践表明，该系统能有效降低用户规划成本，为旅游行业数字化转型提供参考。
构建AI智能体：四十五、从专用插件到通用协议：MCP如何重新定义AI工具生态
MCP（模型上下文协议）是AI领域的标准化工具调用协议，相当于万能遥控器，让不同AI模型能通过统一接口使用各种外部工具。其核心架构采用客户端-服务器模式：AI客户端负责理解用户意图并整合结果，MCP服务器则专注于工具执行。相比厂商私有的FunctionCall，MCP具有开放标准、跨模型支持、动态发现等优势，能实现真正的"即插即用"。该协议解决了AI模型知识局限、无法执行动作等问题，使AI从"知识库"进化为能操作外部系统的智能助手，可应用于个人
AI 十大论文精讲（八）：知识蒸馏如何让大模型 “瘦身不减能”
本篇解读DistilBERT，一篇解决大模型落地难题的里程碑论文。面对BERT等大模型参数多、耗能高、部署难的问题，DistilBERT提出预训练阶段知识蒸馏，结合三重损失与轻量化设计，在保留97%性能的同时，模型缩小40%，推理提速60%，推动NLP迈向高效、绿色、边缘化应用。
构建AI智能体：四十四、线性回归遇见大模型：从数学原理到智能实战
本文系统介绍了线性回归的原理、实现和应用。线性回归通过建立自变量(X)与因变量(Y)之间的线性关系(Y=wX+b)进行预测，核心方法包括最小二乘法（精确解析解）和梯度下降法（迭代数值解）。文章结合Python代码示例，演示了从简单线性回归到多元线性回归的实现过程，并分析了大模型时代线性回归的新应用场景。同时指出了线性回归的局限性（如对异常值敏感）和扩展方向（多项式回归、正则化等）。通过Qwen等大模型的辅助，可以快速生成高质量代码并深入分析回归结果，使这一基础方法在复杂数据中发挥更大价值。
