LLM-架构

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 LangChain 与 LangGraph 之间的架构差异，通过“快餐店与自助餐”的生动比喻，解释开发者在不同业务场景下应如何选择合适的 LLM 开发框架。

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。

本文深入探讨了如何从简单的 LLM 调用转向确定性的“上下文即服务”（CaaS）架构，旨在为企业构建安全、可控且具备多态输出能力的生产级 AI Agent。