模型上下文协议

Anthropic 正在通过为 Claude 推出专门的插件和智能体（Agent）功能，积极扩大其在企业市场的份额。这些功能针对金融、工程和设计等高价值垂直领域，可能会颠覆传统的 SaaS 行业格局。

深入探讨 2026 年 AI 景观中从对话式 LLM 向智能体 API 的转变，详细对比 OpenAI 的 Responses API 与 Anthropic 的 Agent Skills。

了解 Bifrost 的 MCP 网关和 Code Mode 如何通过降低 Token 成本、增强确定性并为模型上下文协议 (MCP) 工作流提供生产级基础设施，彻底改变 LLM 编排方式。

Anthropic 通过推出交互式应用和深度办公工具集成，扩展了 Claude 的功能，允许用户直接在 Slack 等工具中执行复杂任务。

深入探讨 Model Context Protocol (MCP) 如何解决 AI 智能体的无状态性挑战，通过标准化资源、提示词和工具集成，为现代 LLM 开发提供持久上下文和确定性工作流。

深入探讨为什么传统的 LLM 网关在生产负载下会失效，以及基于 Go 语言的架构（如 Bifrost）如何为企业级 AI 应用实现 50 倍的延迟优化。

Anthropic 进一步扩展了其 AI 智能体能力，推出了 Cowork。这是一款旨在处理通用计算任务的新工具，允许 Claude 直接访问本地文件夹和文件，实现自动化的文件管理和数据处理。

本文深度解析模型上下文协议 (MCP)，探讨大语言模型如何通过标准化架构发现并执行外部工具，助力开发者构建强大的 AI Agent。

了解如何针对复杂的 AI 智能体优化模型上下文协议 (MCP)。在考虑更换更强大的模型之前，探索如何通过 MCP 改进工具使用基础设施和上下文管理，从而实现更高的性能和更低的成本。