AI Agent

MCP协议在Agent场景下的实践：实现大模型与本地文件系统的无缝对接

本文从技术落地角度介绍MCP（模型控制协议）在AI Agent场景下的应用，提供可运行的Demo方案，实现大模型与本地文件系统的安全、高效交互。

本文从实际代码示例出发，讲解MCP协议的实现逻辑与扩展方法，实现大模型Agent与本地知识库、数据库、第三方API的无缝对接，附可运行的Demo代码与部署指南。

聚焦 Agent 记忆管理的技术实现，对比 RAG、向量数据库、会话压缩的工程化方案

Agent 的能力天花板不在模型参数量，而在你喂给它的上下文质量。本文拆解从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 的本质跃迁，结合 MCP 协议、记忆架构和工程化落地策略，用真实案例说明上下文工程如何让客服 Agent 准确率提升 40%。

从 Agentic RAG 延伸，聚焦 MCP 协议如何让 Agent 拥有结构化上下文，对比3种记忆架构，拆解 Context Engineering 的工程化落地路径。