MCP 是什么?按 2026-07-28 新版规范讲清架构、调用流程和配置
在 Claude Code、Codex、Cursor 里配过 MCP 的人不少,但问一句「MCP 到底是什么、和 Function Calling 有什么区别」,很多人答不上来。今年 7 月 28 日 MCP 发布了新版规范 2026-07…
大模型应用、Prompt 工程、AI 工具、模型微调、AI 开发实践
在 Claude Code、Codex、Cursor 里配过 MCP 的人不少,但问一句「MCP 到底是什么、和 Function Calling 有什么区别」,很多人答不上来。今年 7 月 28 日 MCP 发布了新版规范 2026-07…
最容易混乱的场景,是你还在改首页,又让 Codex 顺手写帮助文档。最后一个 diff 里既有旧工作,也有新任务,检查和上线都不好分。我的做法是先记录起点,再给新任务一个独立目录和分支。 这篇以手动创建 Git worktree 为例。练习…
很多人第一次写 AI Agent,写完都有点失望。 代码确实能跑,模型也确实在说话,但往下走两步就露馅了: 返回的是一段字符串,你得自己 json.loads(),还得写一堆兜底防止它今天返回 JSON、明天返回 Markdown; 想让它…
引言 "DS Bot 把 DSH 变成一群 Bot——你创建自己的 Bot,然后和它们对话、一起工作。" 这是"一天一个开源项目"系列的第 237 篇。今天的项目是 DeepSeek Bot(简称 DS Bot)。 单个 AI 会话用久了会…
重跑次数统计,回答不了"为什么失败"这个问题 这个系列到目前为止反复验证同一件事:结构化程度越高的场景(API 测试)LLM 越保守,需要语义理解的场景(视觉回归、UI 操作)LLM 才有真正的用处。Flaky test(不稳定测试,同一份…
简单适配的 Demo:WaterfallLayoutDemo WaterfallLayoutDemo_Duo.gif 今年苹果推出了首款折叠屏手机 iPhone Duo,据说所有 App 都得强制适配,这对于传统竖屏 UIKit 项目来说简…
> Agent开发入门系列第 1 篇 · 读这一篇需要 5 分钟 你有没有遇到过这种情况:看 AI Agent 的文章,每篇都在讲新概念,看完还是说不清它到底是什么。 那我们换个做法。这一整个系列只干一件事:把那些密度极高的概念,一个一个拆…
【HarmonyOS 7】 应用 Agent 接入云 A2A 与端 A2A 的实践详解 一、前言 用户说一句 帮我预约最近的银行网点,真正有价值的结果不是返回一段网点介绍,而是完成查询、筛选、确认,必要时继续预约。 这类体验和普通问答的区别…
【HarmonyOS 7】 HarmonyOS 应用 Skill 编排详解 一、前言 把应用接入系统 Agent 之后,还有一个更实际的问题:应用里的能力如何被发现、理解和复用? 如果每个应用都只提供一个大而全的 Agent,系统很难知道它…
OctaFuse Gateway 2.15.0 新增了 MCP 聚合入口:管理员接入多个远程 MCP 服务后,Agent 只需配置一个网关地址和用户 API Key,就能拿到统一的工具目录,工具调用也会计入请求日志和费用。 这次还补上了向量…
使用 AI 越久,我越确信一句话:工具能发挥多大本事,全看用它的人脑子清不清晰。 之前总听人吐槽:“某某 AI工具太难用了,总出错!”可等我凑过去仔细一瞧,十个里有八个都不是工具的问题,而是用的人方法不对。模型本身从来不是瓶颈,真正的瓶颈,…
An update on independent evaluators Last month, we committed to stronger independent, third-party assessment of our mode…
移动端 AI 不是把模型塞进 App 就结束了。 Flutter 项目真正难的是:哪些推理留在端上,哪些交给云端,如何在延迟、成本、隐私和模型效果之间做可解释的取舍。 端云协同推理的核心不是“端侧或云侧二选一”,而是把推理链路拆成可调度的多…
当越来越多的业务逻辑交给 Agent 执行、越来越多的代码由 AI 生成,一个新问题被推到台前:谁来审计 Agent 本身? 我在业余时间开发并开源了 agent-security-scanner —— 一个 结合llm的代码设计的安全扫描…
问题:AI 让"开始"变得太容易了 用 AI 写代码,5 分钟出一个 MVP。用 AI 设计方案,10 分钟出一份完整文档。 但你什么时候见过 AI 帮你把一个项目收尾的? AI 擅长起头——给它一个模糊的想法,它能展开成看起来很有模样的东…
对于高校具身智能相关方向的科研团队来说,双臂遥操数采系统是验证VLA大模型、双臂协作策略、多模态感知算法的核心硬件平台。目前市面可选产品覆盖从全场景移动作业到桌面级实训研发的不同定位,不少用户在时空行者R1、R1 Lite以及其他同类型产品…
我们正与 Accenture 合作,对前沿 AI 开展独立评估。这是朝着我们 CEO 在文章《We Must Pace the Frontier》中所作承诺迈出的重要一步——将评估者嵌入 Anthropic 内部。 该合作将由 Accent…
*We’re introducing a new life sciences research group and laboratory at Anthropic. Our focus is on fundamental biology r…
Barclays, the British universal bank, is expanding its strategic collaboration with Anthropic to integrate secure, enter…
Anthropic invests $100 million to train 10,000 engineers and tackle the enterprise AI talent gap *The first-of-its-kind …