上一篇文章聊了聊 Tool、MCP 和 Agent 三者之间的关系。简单来说就是 Agent = LLM + Tools，而 MCP 统一了 Tools 开发和使用的过程。
将与 Jomy 共同完成一系列技术科普，让最一线的工程师、用通俗的语言、讲最前沿的技术。这是系列第一篇，主题是最近大火的 MCP 和 Agent。读完本文，你一定会感叹：终于搞懂了！原来！竟然！这么简单！
MCP 传输机制（Transport）是 MCP 客户端与 MCP 服务器通信的一个桥梁，定义了客户端与服务器通信的细节，帮助客户端和服务器交换消息。
MCP 协议定义了一个严格的生命周期，用于客户端-服务器连接，确保了通信双方能进行适当的状态管理和能力协商。
MCP 协议遵循互联网常见的 C / S 架构，即客户端（Client）- 服务器（Server）架构。
最近 MCP 协议很火，自己也发掘了一些玩法，但是目前来看 MCP 的配置还是过于繁琐了，对普通人门槛有点高。这几天终于摸索出来了一些方法让大家可以相对容易理解的方式配置 MCP 服务。
AI Agents，Agentic AI，Agentic Architectures，Agentic Workflows......
LLM本质上是一个基于概率输出的神经网络模型。但这里的“概率”来自哪里？今天我们就来说说语言模型中一个重要的角色：Softmax函数。（相信我，本文真的只需要初等函数知识）
谷歌DeepMind 研究科学家 Nicholas Carlini，一位机器学习和计算机安全领域的大牛。以最贴近现实实用的角度，分享了他对大模型的看法，以及自己对大模型应用的50个案例。
随着 DeepSeek 问世，从春节至今，和AI有关的资讯与讨论已经让人有些疲劳。然而，相关讨论大都聚焦在产业、投资和技术方面，其中不乏优质信息，但仍缺少一个重要的视角——作为普通用户，我们如何看待并使用AI。
